找到 4 条结果
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...
面向高功率微波源的Fe-β-Ga2O3光电导半导体器件输出特性测试
Test on the Output Characteristics of Fe-β-Ga2O3 Photoconductive Semiconductor Device Toward High-Power Microwave Sources
Tianjiao Shen · Langning Wang · Ting He · Li'Ao Yang 等6人 · IEEE Transactions on Electron Devices · 2025年5月
我们聚焦于用于高功率微波源应用的 Fe - β - Ga₂O₃ 光电导半导体器件（PCSD）。我们测试并分析了该器件的输出特性，包括其暗态电阻（10¹³ Ω）、暗态耐压（31.6 kV）、光电导输出和高频响应。当受到半高宽（FWHM）均为 10 ns 的 532 nm 和 1064 nm 单脉冲激光照射时，Fe - β - Ga₂O₃ 光电导半导体器件以线性模式工作。在 532 nm 激光照射下的峰值电压输出是 1064 nm 激光照射下的 18 倍。然而，其光响应度相对较低，最高值仅达到 10...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项Fe-β-Ga2O3光导半导体器件研究虽然主要面向高功率微波源应用，但其核心技术特性对我们在光伏逆变器和储能系统中的功率半导体器件应用具有一定参考价值。 该器件展现出的超高暗态电阻（10¹³Ω）和31.6kV耐压能力，反映了β-Ga2O3材料在宽禁带半导体领域的潜力。...
基于深度学习的光伏组件红外、电致发光和红绿蓝图像自动缺陷检测
Deep learning-based automatic defect detection of photovoltaic modules in infrared, electroluminescence, and red–green–blue images
Yi-Sheng Laia · Chien-Chun Hsieh · Ting-Wei Liaoa · Chao-Yang Huang 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.332
摘要 本研究提出了一种结合图像处理技术与深度学习模型的光伏组件自动化缺陷检测系统。该系统利用三种成像方法——红外成像、红绿蓝成像和电致发光成像，识别21种类型的缺陷。红外成像通过安装在无人机上的热成像仪获取，用于检测热点和开路等热异常现象；红绿蓝成像用于识别玻璃破裂、污渍污染和植被遮挡等表面缺陷；电致发光成像则在受控暗室环境中使用电荷耦合器件相机采集，可揭示微裂纹、电池片性能退化和主栅腐蚀等内部缺陷。通过交叉比对红外图像与红绿蓝图像的结果，可有效识别缺陷成因，而电致发光成像进一步确认内部问题，并...
解读: 该深度学习缺陷检测技术对阳光电源智能运维体系具有重要价值。可集成至iSolarCloud平台,通过无人机红外成像实现光伏电站巡检自动化,结合EL成像诊断组件内部微裂纹与电池衰减,为SG系列逆变器的MPPT优化提供精准数据支持。系统99%以上检测精度和0.1秒处理速度,可显著提升PowerTitan储...
基于个性化联邦强化学习的多微电网协同优化调度低碳经济方法
Cooperative optimal dispatch of multi-microgrids for low carbon economy based on personalized federated reinforcement learning
Ting Yang · Zheming Xu · Shijie Ji · Guoliang Liu 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
摘要 互联多微电网（MMG）系统的协同优化调度为大规模可再生能源资源的高效利用提供了广阔前景和重要机遇。此类系统有助于实现能源资源的最优配置，并提升运行成本的经济性。然而，在协同优化调度过程中，异构微电网（MG）实体之间利益诉求的差异导致数据共享受阻，并引发隐私泄露问题。此外，多能耦合关系与高维决策过程进一步加剧了该问题的复杂性，可能导致优化过程难以收敛以及能源管理精度下降。同时，新建微电网缺乏运行数据与调度经验，制约了其调度任务的快速“冷启动”能力。为弥补上述研究空白，本文提出一种基于聚类的个...
解读: 该联邦强化学习多微网协同调度技术对阳光电源ST储能系统和iSolarCloud平台具有重要应用价值。可应用于PowerTitan储能集群的分布式优化调度,在保护各微网数据隐私前提下实现碳-电联合交易优化,降低综合成本5.78%、碳排放8.43%。其冷启动迁移策略可加速新建微网接入速度提升42.83%...