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海上直流风电场中模块化隔离型DC/DC变换器的加速模型
An Accelerated Model of Modular Isolated DC/DC Converter Used in Offshore DC Wind Farm
Rui Yin · Min Shi · Wenping Hu · Jie Guo 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年4月
模块化隔离型DC/DC变换器（MIDC）是海上直流风电场的核心设备。然而，其精确模型仿真耗时过长，限制了相关拓扑的研究。本文提出了一种加速模型，可显著缩短MIDC的仿真时间，为海上风电系统的高效设计与分析提供了有力工具。
解读: 该研究针对海上直流风电场中的关键功率变换环节，通过模型加速技术解决了复杂拓扑仿真效率低下的痛点。对于阳光电源而言，该技术可直接应用于风电变流器及海上风电直流并网系统的研发阶段，显著缩短产品开发周期，提升系统级仿真精度。建议研发团队关注该加速模型在多模块并联控制策略验证中的应用，以优化海上风电变流器在...
一种用于模块化多电平变换器的电平增加型最近电平调制方法
A Level-Increased Nearest Level Modulation Method for Modular Multilevel Converters
Pengfei Hu · Daozhuo Jiang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2015年4月
本文针对模块化多电平变换器（MMC）提出了一种改进的最近电平调制（NLM）方法。该方法通过优化调制策略，使交流输出电压的电平数增加至2N+1（N为每桥臂子模块数），达到了与载波移相PWM相当的电平输出效果，有效提升了输出波形质量。
解读: MMC拓扑在阳光电源的大型地面光伏电站集中式逆变器及高压储能变流器（如PowerTitan系列）中具有重要应用潜力。该研究提出的改进NLM调制方法，能够在保持较低开关频率的同时提升输出电平数，从而显著降低输出谐波含量，减小滤波器体积，提升系统功率密度与效率。建议研发团队评估该算法在高性能大功率PCS...
一种基于无电流排序与选择的模块化多电平变换器电容电压平衡方法
A Currentless Sorting and Selection-Based Capacitor-Voltage-Balancing Method for Modular Multilevel Converters
Pengfei Hu · Remus Teodorescu · Songda Wang · Shuqi Li 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年2月
本文提出了一种针对模块化多电平变换器（MMC）的无电流排序与选择（SAS）电容电压平衡方法。该方法无需采集桥臂电流信号，在保持与传统SAS方法性能相当的前提下，减少了采样信号数量，简化了控制系统架构，并降低了整体硬件成本。
解读: 该技术对阳光电源的大功率储能变流器（如PowerTitan系列）及大型集中式光伏逆变器具有重要参考价值。MMC拓扑常用于高压大功率并网场景，通过去除电流传感器采样，不仅能降低硬件成本，还能减少因传感器故障导致的系统停机风险，提升产品可靠性。建议研发团队评估该算法在复杂电网工况下的动态响应能力，若性能...
基于非对称采样扰动的变换器通用阻抗测量方法
Asymmetric Sampling Disturbance-Based Universal Impedance Measurement Method for Converters
Quansen Rong · Pengfei Hu · Longyue Wang · Yujing Li 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年12月
本文提出了一种针对并网变换器（GCC）的通用阻抗测量方法，通过在采样过程中注入非对称扰动实现。该方法无需额外的物理扰动源或控制系统先验知识，仅需两个采样通道即可完成测量，具有低成本、易实现的特点，为评估并网稳定性提供了高效手段。
解读: 该技术对阳光电源的组串式及集中式光伏逆变器、储能变流器（PCS）具有重要应用价值。在弱电网环境下，逆变器与电网的交互稳定性是核心挑战，传统的阻抗测量往往依赖复杂的硬件注入或精确的控制模型。该非对称采样扰动法无需额外硬件，可直接集成于iSolarCloud智能运维平台或逆变器固件中，实现对电站现场阻抗...
如何识别并网逆变器稳定区域：一种基于测量的无模型方法
How to Identify Grid-Connected Inverter Stability Region: A Model-Free Measurement-Based Method
Quansen Rong · Pengfei Hu · Yu Cao · Guanxiang Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年11月
识别并网逆变器（GCI）的稳定区域对于评估可再生能源系统的运行范围至关重要。由于商业机密，电网运营商难以获取逆变器控制器的内部参数。本文提出了一种基于测量的无模型方法，在黑盒条件下有效识别GCI的稳定运行边界，解决了复杂电网环境下逆变器稳定性评估的难题。
解读: 该研究对于阳光电源的组串式及集中式光伏逆变器业务具有极高价值。随着全球电网环境日益复杂（弱电网占比提升），该无模型稳定性识别方法可直接应用于iSolarCloud智能运维平台，通过在线测量数据实时评估电站侧逆变器的稳定裕度，无需依赖控制器内部参数。这不仅能优化逆变器在复杂电网下的参数自适应控制策略，...
基于所提双迭代等面积准则的并网并联变换器系统非线性建模与稳定性分析
Nonlinear Modeling and Stability Analysis of Grid-Tied Paralleled-Converters Systems Based on the Proposed Dual-Iterative Equal Area Criterion
Xilin Li · Zhen Tian · Xiaoming Zha · Pengfei Sun 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年6月
随着分布式可再生能源的快速发展，电力变换器系统的稳定性受到广泛关注。本文针对多变换器并联系统，研究了其非线性动力学特性及稳定性机制，提出了双迭代等面积准则，旨在解决弱电网环境下多机并联系统的暂态稳定性分析难题。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的核心并网技术。随着光伏电站和储能系统（如PowerTitan、PowerStack）在弱电网区域的渗透率提升，多机并联带来的谐振与暂态失稳风险增加。本文提出的非线性建模与稳定性分析方法，可优化阳光电源组串式逆变器及储能变流器（PCS）的控制算法，特别是在构网型（GFM）技术...
面向异常事件的在线时空集成学习负荷预测方法
Online Spatiotemporal Ensemble Learning for Load Forecasting Against Anomalous Events
Yaqi Zeng · Pengfei Zhao · Di Cao · Zhe Chen 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年11月 · Vol.41
本文提出一种在线时空集成学习框架，通过融合区域间空间相关性与时间动态性，快速适应疫情等异常事件引发的负荷模式突变；采用在线互补学习网络提取时空特征，并结合指数梯度下降与强化学习优化凸组合权重。
解读: 该研究对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列储能系统在负荷侧协同调度中具有直接应用价值。其在线自适应预测能力可提升光储充一体化系统的日前-日内负荷与新能源出力联合预测精度，优化PCS功率指令生成与BMS充放电策略。建议将该算法集成至iSolarCloud边缘AI...
基于双轴同步电机视角的构网型与跟网型变流器互联小信号同步稳定性分析
Small Signal Synchronization Stability Analysis of Interconnected System Containing Grid-Forming and Grid-Following Converters From the Perspective of Dual-Axis Synchronous Generator
Huanhai Xin · Kehao Zhuang · Pengfei Hu · Linbin Huang 等6人 · IEEE Transactions on Energy Conversion · 2024年11月
随着大规模可再生能源接入电网，构网型（GFM）电压源换流器（VSC）与跟网型（GFL）VSC的互联已成为电力系统的一个显著发展趋势。然而，GFM VSC和GFL VSC在同步机制上存在显著差异，导致互联系统的小信号同步稳定特性尚不明确。为填补这一空白，本文引入同步发电机同时控制dq轴内电势分量的概念以增进物理理解，构建了一种能够统一GFM - VSC和GFL - VSC的等效结构。在数学层面，建立了基于电流源的互联系统同步稳定性分析模型。此外，基于广义奈奎斯特判据，提出了互联系统小信号同步稳定裕...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇论文针对构网型（GFM）与跟网型（GFL）变流器互联系统的同步稳定性分析具有重要的工程应用价值。随着我司光伏逆变器和储能系统在大型新能源电站中的广泛部署，GFM与GFL混合组网已成为实际工程的典型场景。该研究通过双轴同步发电机的统一建模视角，为解决两类变流器同步机理差异...
基于虚拟外部扰动的并网变流器阻抗测量
Virtual External Perturbance-Based Impedance Measurement of Grid-Connected Converter
Quansen Rong · Pengfei Hu · Yanxue Yu · Dong Wang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年8月
并网逆变器（GCC）的阻抗对于可再生能源系统的小信号稳定性分析至关重要。传统上，电力电子装置的阻抗是通过一次侧扰动法进行测量的，该方法需在主电路中接入实际的扰动源，成本高且操作复杂。因此，无需实际扰动源、将扰动注入控制回路的二次侧扰动阻抗测量方法受到了更多关注。本文提出了一种基于虚拟外部扰动的并网逆变器阻抗测量方法，将扰动注入公共连接点（PCC）的电压和电流采样值中。考虑到电网阻抗的影响，建立了并网逆变器的等效计算模型，并可通过并网逆变器的扰动响应来计算其阻抗。此外，比较了一次侧和二次侧扰动法的...
解读: 从阳光电源的业务实践来看，这项虚拟外部扰动阻抗测量技术具有显著的工程应用价值。在大规模光伏电站和储能系统并网运行中，准确获取变流器阻抗特性是保障系统小信号稳定性的关键前提，直接关系到我们产品在弱电网环境下的并网性能和可靠性。 该技术的核心创新在于通过在PCC点的电压电流采样值中注入扰动，实现了无需...
因果机制赋能的零标签学习在新建光伏电站发电功率预测中的应用
Causal Mechanism-Enabled Zero-Label Learning for Power Generation Forecasting of Newly-Built PV Sites
Pengfei Zhao · Weihao Hu · Di Cao · Rui Huang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年9月
针对新建光伏（PV）电站因缺乏历史发电数据导致的功率预测难题，本文提出一种无需任何标注样本的无监督零标签学习方法。通过挖掘不同电站间的不变因果结构，并利用因果机制提升目标电站的预测性能。设计了因果赋能的域自适应网络（CEDAN），结合内外注意力机制从时滞数据片段中提取发电因果关联，并构建域适应损失函数以对齐源域与目标域的因果分布差异。进一步扩展为分位数域适应损失以应对输出不确定性。联合优化域适应与预测损失，实现跨域不变因果机制的学习，从而在无标签情况下完成高泛化性功率预测。基于真实数据的实验表明...
解读: 该零标签功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。针对新建光伏电站缺乏历史数据的痛点，通过因果机制实现无标签跨域迁移学习，可直接应用于阳光电源新部署站点的发电预测模块。该方法提升7.57%的确定性预测精度，能优化iSolarCloud平台的智能诊断...