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基于自适应SFBEMF观测器的IPMSM驱动器直流误差抑制位置估计方法
Adaptive SFBEMF Observer-Based Position Estimation Method With DC Error Rejection for IPMSM Drives
Dan Yang · Xuan Wu · Sheng Huang · Wu Liao 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年12月
提出基于同步频率反电动势(SFBEMF)观测器和高阶锁相环的IPMSM无位置传感器控制方法。针对逆变器非线性、磁链谐波和电流测量偏差导致的反电动势直流误差和奇次谐波(特别是5/7次)问题,设计具有自适应带通特性的SFBEMF观测器,实现零相位延迟和单位增益的基波提取。采用高阶锁相环克服二阶结构缺陷。1.5kW IPMSM平台实验验证了该方法的有效性。
解读: 该IPMSM无感控制技术对阳光电源电机驱动系统有重要参考价值。自适应观测器设计思路可应用于ST系列储能变流器的电机控制算法优化,提高系统在逆变器非线性条件下的位置估计精度。高阶锁相环技术可增强新能源汽车OBC和电机驱动系统的动态性能,减少传感器成本。直流误差抑制方法对提升阳光电源电机控制产品的可靠性...
基于多智能体深度强化学习的含电池更换站的微电网群交易能源管理
Multiagent Deep Reinforcement Learning for Transactive Energy Management of MMGs Incorporating Battery Swapping Stations
Ting Cai · You Zhang · Yuxin Wu · Haoyuan Yan 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年4月
微电网（MGs）与换电站（BSSs）之间的最优能源管理可带来显著的经济效益。然而，由于分布式可再生能源和新兴负荷的时空不确定性以及信息不完整，现有研究在制定微电网与换电站之间的最优交互策略方面面临挑战。本文采用混合多智能体深度强化学习方法解决多微电网与多换电站之间的能源交易问题，以实现运营成本最小化。具体而言，引入了一个分层的交易能源管理社区，在考虑不同利益相关者利益的情况下，促进多微电网与换电站之间的能源交换。该问题被建模为部分可观测马尔可夫博弈。所提出的混合算法将多智能体近端策略优化算法（M...
解读: 从阳光电源的业务角度看，这项基于多智能体深度强化学习的能源交易管理技术，与公司在储能系统和综合能源解决方案领域的战略布局高度契合。该技术通过MAPPO-DDQN混合算法实现多微网与换电站间的优化能源调度，平均降低13.71%的微网运营成本并提升14.62%的换电站收益，这为阳光电源的储能系统集成和能...
均衡决策理论在考虑预测不确定性的风-光-氢综合能源系统低碳经济运行中的应用
Applications of Equilibrium Decision Theory in Low-Carbon Economic Operation of Wind-Solar-Hydrogen Integrated Energy System Considering Prediction Uncertainties
Qiannan Zhu · Pengxia Chang · Shiqi Li · Yulong Xiao 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年5月
随着可再生能源与电网的融合程度不断提高，综合能源系统（IES）受到了全球关注。然而，风能和太阳能的随机和不确定特性给电网的稳定运行带来了巨大挑战。为解决这些问题，本文提出了一种考虑预测不确定性和需求响应（DR）的风光氢综合能源系统优化调度模型。提出了结合频率增强分解变压器、区间预测与决策的均衡决策理论框架，以量化不确定性并确定行动计划。然后，设计了一个以最大化经济收益和最小化污染排放（PE）为目标的优化调度模型，并采用多目标象群优化算法进行求解。此外，融入了需求响应策略以增强系统的灵活性和稳定性...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于均衡决策理论的风光氢综合能源系统优化调度技术具有重要的战略价值。该技术直接契合公司在光伏逆变器、储能系统及氢能业务的协同发展方向，为构建更智能的新能源解决方案提供了理论支撑。 该研究的核心价值在于通过频率增强分解变压器和区间预测技术，有效量化了风光发电的不确定性，...
p型GaN高电子迁移率晶体管中关态应力诱导非均匀捕获现象的研究
Investigation of Off-State Stress-Induced Nonuniform Trapping Phenomenon in p-Type GaN High Electron Mobility Transistors (HEMTs)
Chung-Wei Wu · Po-Hsun Chen · Ming-Chen Chen · Yu-Hsuan Yeh 等6人 · IEEE Transactions on Electron Devices · 2025年6月
本研究探讨了 p 型氮化镓（GaN）高电子迁移率晶体管（HEMT）在关态应力（OSS）下的非均匀电子俘获行为。亚阈值摆幅（SS）退化是由电子非均匀俘获到 AlGaN 层所诱导的穿通电流引起的。进行了技术计算机辅助设计（TCAD）仿真，以重现器件在关态应力下的电场分布以及沿沟道的电势分布。仿真结果表明，在漏极侧的栅极/p - GaN/AlGaN 叠层处存在强电场。相应地，p - GaN 层中会产生一个耗尽区，导致电子在漏极侧的 AlGaN 层中被俘获。随后，提出了一个物理模型来解释这种俘获机制。此...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项关于p-GaN HEMT器件非均匀电子陷阱效应的研究具有重要的战略意义。GaN功率器件凭借其高频开关、低导通损耗和高温特性，已成为我们新一代光伏逆变器和储能变流器的核心技术方向，直接影响系统效率和可靠性指标。 该研究深入揭示了p-GaN HEMT在关断状态应力下的退化...
基于概率电压灵敏度分析与霍尔定理的主动配电网中移动式储能系统路由与调度
Routing and scheduling of mobile energy storage systems in active distribution network based on probabilistic voltage sensitivity analysis and Hall's theorem
Ting Wu · Heng Zhuang · Qisheng Huang · Shiwei Xi 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.386
摘要 移动式储能系统（MESSs）具有显著的时间和空间灵活性，使其成为主动配电网（ADNs）中提供辅助服务的理想选择。然而，传统的MESS调度方法严重依赖精确的负荷与交通预测，而基于深度学习的方法则可能计算成本高昂且对动态系统工况的适应性不足。为应对这些挑战，本文提出一种两阶段调度框架，融合灵敏度分析、图论与动态优化技术，从而提升调度的适应性与计算效率。在第一阶段，目的地预生成模型利用概率电压灵敏度来应对负荷预测的不确定性，并识别出最有可能需要辅助支持的关键ADN节点。在第二阶段，基于霍尔定理的...
解读: 该移动储能调度框架对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan移动储能方案具有重要应用价值。基于概率电压灵敏度的两阶段优化算法可集成至iSolarCloud平台,实现移动储能车辆动态路径规划与充放电策略实时优化。Hall定理筛选机制可提升配电网关键节点识别精度,配合GFM控制技术增强电网支撑能力。...