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一种基于在线神经网络逼近器的无模型预测控制方法
An Online Neural Network Approximator-Based Model-Free Predictive Control Approach for Power Converters
Pengbo Zhao · Jien Ma · Xing Liu · Lin Qiu 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年10月
本文提出了一种基于在线神经网络逼近器的无模型预测控制（MFPC）方法，旨在解决传统基于超局部模型的MFPC对电感、电容等参数的依赖问题。该方法通过在线学习机制增强了功率变换器控制系统的鲁棒性，无需精确的系统模型参数即可实现高性能控制，为电力电子变换器的控制策略优化提供了新思路。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如组串式逆变器、PowerTitan/PowerStack储能变流器）具有极高的应用价值。目前阳光电源产品在复杂电网环境下（如弱电网）对参数鲁棒性要求极高，传统的基于模型的MPC受参数漂移影响较大。引入在线神经网络逼近的无模型控制，可有效提升逆变器在电网阻抗波动时的动态...
基于隧道磁阻效应的IGCT变流器器件电流高一致性检测方法
High Consistency Detection Method for the Device Current of IGCT Converter Based on Tunneling Magnetoresistance Effect
Pengbo Zhao · Zhanqing Yu · Xiaoguang Wei · Lu Qu 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年2月
由全控型集成门极换流晶闸管（IGCT）构成的换流器具备主动关断能力，可解决换流失败问题。然而，IGCT关断能力有限，超过最大关断电流可能导致器件损坏，因此在线检测IGCT电流至关重要。本文提出了一种基于隧道磁阻（TMR）效应的电流检测方法，旨在实现高一致性的在线电流监测。
解读: 该研究关注大功率电力电子器件（IGCT）的电流检测与保护，虽然阳光电源目前的主流光伏逆变器和储能变流器（如PowerTitan系列）主要采用IGBT或SiC模块，但随着大功率中压变流技术的发展，IGCT在超大功率风电变流器或电网侧高压储能应用中具有潜在参考价值。TMR传感器的高精度和高一致性特性，可...