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基于自适应KS变换与JetLeaf Synth网络的复杂电能质量扰动先进诊断框架
An Advanced Diagnose Framework for Complex Power Quality Disturbances Using Adaptive KS-Transform and JetLeaf Synth Network
Minjun He · Jun Ma · Alessandro Mingotti · Qiu Tang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年7月
准确识别电能质量扰动（PQDs）对提升能源效率和推动智能电网发展至关重要。针对可再生能源并网带来的复杂扰动问题，本文提出一种基于自适应Kaiser S变换（AKST）与JetLeaf Synth网络（JSTN）的自动检测框架。AKST通过优化Kaiser窗参数以实现最大能量聚集，显著提升时频分辨率；JSTN则融合双叶混合器的局部细节感知能力与喷流变压器的全局上下文建模能力，有效提取扰动特征。二者结合构成混合自适应时频JetLeaf SynthNet（HAJSTN），仿真与实验结果表明，该方法在多...
解读: 该电能质量扰动诊断框架对阳光电源的储能变流器和光伏逆变器产品线具有重要应用价值。AKST-JSTN方法可集成到ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的监控系统中,提升对谐波、电压波动等并网扰动的识别精度。特别是在大型储能电站中,该技术可助力PowerTitan系统实现更精准的电网故障诊断。结合iSo...
通过开关瞬态信号从可重构锂离子电池系统中同步提取阻抗谱
Synchronous Impedance Spectroscopy Extraction from Reconfigurable Lithium-ion Battery System via Switching Transient Signal
Jichang Peng · Wen Xie · Jinhao Meng · Haitao Liu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
大规模储能系统中的电池不一致性是限制其运行效率的关键瓶颈。可重构电池系统（RBS）能够调节模块内电池的互连方式，以实现电池均衡并优化模块性能。然而，RBS的控制策略依赖于电池的精确状态，而传统的电流、电压和温度测量系统无法为此提供足够支持。本文提出了一种在线电化学阻抗谱（EIS）测量方法，该方法利用RBS运行过程中的开关瞬态特性。引入了一种聚焦能量的S变换，以增强瞬态期间高频阻抗的获取能力，从而拓宽EIS的带宽。所提出的算法能够从RBS重构过程中固有的开关瞬态中精确提取电池级EIS信号，实现对电...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项基于可重构电池系统切换瞬态信号的同步阻抗谱提取技术具有显著的工程应用价值。当前我司大规模储能系统面临的核心痛点之一是电芯不一致性导致的系统效率损失和寿命衰减，而该技术为解决这一问题提供了新的技术路径。 该论文提出的在线电化学阻抗谱（EIS）测量方法最大的创新在于...