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基于H∞鲁棒二阶广义积分器的单相逆变器锁相环电网同步方法
H_{\infty} Robust Second-Order Generalized Integrator Phase-Locked Loop for Grid Synchronization of Single-Phase Inverters
Abdullahi Bamigbade · Ahmed Amr Saafan · Adeola Balogun · Abdullateef Bamigbade 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年4月
本文提出了一种基于 $H_{\infty}$ 控制理论的新型设计框架，用于综合锁相环（PLL）的环路滤波器（LF）。以固定频率和频率自适应的二阶广义积分器（SOGI）锁相环为典型案例，在考虑 SOGI 模块对锁相环动态特性影响的情况下，从锁相环的压控振荡器角度对控制问题进行了建模。通过在 $H_{\infty}$ 控制问题中将加权函数指定为锁相环 settling 时间的函数，获得了最优的环路滤波器，以实现锁相环跟踪性能的鲁棒性。此外，借助 Hankel 奇异值近似，在不损失性能的前提下，降低了...
解读: 从阳光电源单相逆变器及储能系统的并网控制需求来看，这篇论文提出的H∞鲁棒二阶广义积分锁相环技术具有重要的应用价值。 **技术价值分析：** 锁相环是逆变器并网同步的核心技术，直接影响系统的电能质量和稳定性。该论文基于H∞控制理论优化环路滤波器设计，相比传统PI控制的锁相环，能在电网电压畸变、频率波...
物联网应用的轻量级AES设计：FPGA和ASIC中的优化与DFA对抗策略
Lightweight AES Design for IoT Applications: Optimizations in FPGA and ASIC With DFA Countermeasure Strategies
Salman Ahmed · Nabihah Ahmad · Nasir Ali Shah · Ghulam E. Mustafa Abro 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
随着设备互联性增加，物联网IoT已革新工业和日常生活。然而IoT设备扩散也增加安全风险，需要对敏感数据和关键基础设施的强大保护机制。高级加密标准AES仍是保护IoT系统的基准，同时平衡低功耗、最小面积使用和适度吞吐量与高安全性。本文全面综述最新轻量级AES架构设计，包括S盒、SubBytes、ShiftRows、MixColumns和AddRoundKey步骤优化，评估其对FPGA和ASIC实现中门数、面积、最大频率、功耗和吞吐量的影响。研究还解决轻量级AES加密硬件对侧信道攻击SCA的脆弱性，...
解读: 该轻量级AES加密技术对阳光电源物联网设备和通信安全有重要参考价值。阳光iSolarCloud平台连接海量光伏储能设备，需要高效低功耗的数据加密方案。轻量级AES优化技术可应用于阳光边缘控制器和通信模块的安全芯片设计。FPGA和ASIC实现对比分析对阳光硬件安全方案选型有指导意义。DFA侧信道攻击防...
提升太阳能电池板性能：一种基于机器学习的灰尘检测与自动化喷水清洁策略
Enhancing solar panel performance: A machine learning approach to dust detection and automated water sprinkle-based cleaning strategy
Salman Hossain · All Mumtahina Arik · Iffat Nowshin Fahim · Jamal Uddin 等7人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.287
摘要 光伏（PV）组件由于灰尘积聚，其效率显著降低。为了以经济有效的方式最小化灰尘对光伏系统的影响，需要确定最优的清洁间隔。为实现该目标，可利用机器学习（ML）模型检测光伏组件上的灰尘水平是否超过预设阈值，从而在无需现场人工干预的情况下判断是否需要清洁面板。基于此目标，本研究分析了灰尘在孟加拉国对光伏系统的不利影响，并提出了一种基于机器学习分类的新型灰尘检测方法，进而开发了一套清洁系统。本文实现了多种机器学习分类器，并对其性能进行了评估，其中表现最优的人工神经网络（ANN）模型达到了98.11%...
解读: 该机器学习驱动的光伏清洁技术对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud平台具有重要应用价值。研究证实灰尘导致效率损失可达14.87%,ANN模型98.11%的检测精度可集成至智能运维系统,结合MPPT优化算法实现发电量损失预警。建议将该分类模型嵌入iSolarCloud平台,通过逆变器实时功率...
基于分布式ADMM方法的智能家庭、微电网与氢能集成配电网络三级分层优化框架
A tri-level hierarchical optimization framework for smart homes, microgrids, and distribution networks with hydrogen integration using a distributed ADMM approach
Salman Habib · Sami El-Ferik · Muhammad Majid Gulzar · Sohaib Tahir Chauhdary 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 本文提出了一种三级分层优化框架，用于协调高比例分布式能源（DERs）接入下的现代配电系统中的决策过程。在底层（第一级），各个智能家庭对其本地光伏发电、电池储能和电动汽车充电进行优化，以降低成本或提高自用率。在第二级，微电网对家庭层面的决策进行聚合，共享风力发电机和燃料电池等资源，并支持点对点能量交易。在顶层（第三级），配电网运营商（DSO）负责调度集中式发电，执行线路容量限制，并设定电价信号或激励机制，以维持系统的整体可靠性。由于直接求解该大规模混合整数线性规划问题在计算上具有挑战性，本文...
解读: 该三层分层优化框架对阳光电源户用光储充一体化解决方案具有重要应用价值。底层智能家居优化与SG系列户用光伏逆变器、ST系列储能变流器及EV充电桩深度契合,可通过分布式ADMM算法实现成本降低12%、网损从4.1%降至3.3%。微电网层的P2P交易机制可赋能PowerTitan储能系统参与多场景协调调度...