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一种基于模型无关在线学习的直流/交流逆变器控制策略
A Model-Independent Online Learning-based Control Strategy for DC/AC Inverters
Zifan Lin · Yulin Liu · Wenxiang Du · Qingle Sun 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
本文提出了一种用于电力电子逆变器的新型控制方案，该方案采用了由障碍李雅普诺夫函数引导的径向基函数神经网络控制器，具有在线学习和实时应用的特点。与许多现有的基于自适应神经网络的控制器不同，所提出的方法无需了解系统参数，也不需要任何离线训练。控制律完全在线更新，并保证收敛，确保在存在不确定性和干扰的情况下实现有界电流跟踪。其结构简单，计算复杂度极低，使其成为目前适用于实时直流 - 交流逆变器控制的最高效的无模型控制器之一。通过将该控制器应用于三电平中性点钳位逆变器，验证了其有效性和鲁棒性。
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇论文提出的基于径向基函数神经网络的无模型在线学习控制策略具有显著的应用价值。该技术针对DC/AC逆变器控制的核心痛点，通过障碍李雅普诺夫函数引导的实时在线学习机制，实现了无需系统参数知识、无需离线训练的自适应控制，这与我司在光伏逆变器和储能变流器领域追求的高可靠性、强适...
一种基于在线学习的最优控制算法以提升孤岛直流微电网中固体氧化物燃料电池的性能
A Novel Online Learning-Based Optimal Control Algorithm for Enhancing Solid Oxide Fuel Cells Performance in Islanded DC Microgrids
Yulin Liu · Tianhao Qie · Ujjal Manandhar · Xinan Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2024年12月
随着可再生能源渗透率的不断提高，固体氧化物燃料电池（SOFC）为提高微电网供电的可靠性和可持续性提供了一种有前景的解决方案。所提出的方法解决了现有SOFC控制方法中的关键挑战，包括模型依赖、使用非最优控制策略、依赖离线训练的神经网络（NN）以及设计复杂等问题。与基于模型的方法相比，该方法利用神经网络和策略迭代技术来学习系统动态并逼近最优控制策略，从而消除了对模型的依赖。与基于离线学习的方法相比，该方法实现了在线策略评估和神经网络更新，省去了繁琐的离线训练和数据采集过程。与基于在线学习的SOFC控...
解读: 从阳光电源在新能源综合解决方案领域的战略布局来看，这项基于在线学习的固体氧化物燃料电池（SOFC）优化控制技术具有显著的战略参考价值。该技术通过神经网络和策略迭代实现系统动态学习与最优控制策略逼近，有效解决了传统方法对精确模型的依赖问题，这与阳光电源在多能互补微网系统中面临的控制复杂性挑战高度契合。...
一种基于载波实现的三电平简化中点箝位逆变器新型SVM策略
A Novel SVM Strategy With Carrier-Based Implementation for Three-Level Simplified Neutral-Point-Clamped-Inverters
Zifan Lin · Qingle Sun · Qi Guan · Herbert Ho-Ching Iu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月
近年来，人们对三电平简化中性点钳位（3L - SNPC）逆变器展开了研究，以挖掘其在电力驱动和智能电网领域的应用潜力。遗憾的是，几乎所有关于3L - SNPC逆变器的现有论文都聚焦于控制技术的开发，而基于载波的空间矢量调制方案实现方法以及不同运行条件下相关的变流器损耗分析却付诸阙如。实际上，这两点对于工业应用至关重要。为填补这一研究空白，本文提出了一种适用于3L - SNPC逆变器的基于载波的简单空间矢量调制策略实现方法，有助于降低实现成本和复杂度。此外，通过实验对比了3L - SNPC逆变器在...
解读: 从阳光电源的业务角度来看，这项关于三电平简化中点钳位（3L-SNPC）逆变器的载波实现空间矢量调制策略研究具有重要的工程应用价值。该技术直接契合公司在光伏逆变器和储能变流器产品线的核心需求。 **技术价值分析：** 3L-SNPC拓扑相比传统两电平逆变器具有更低的开关应力和更优的输出波形质量，这对...
一种基于混合中压矢量的灵活空间矢量调制策略用于三电平中性点箝位逆变器全范围运行
A Flexible Space Vector Modulation Strategy With Hybrid Medium Voltage Vectors for Full-Range Operation of 3L-NPC Inverters
Qingle Sun · Zifan Lin · Zhifu Wang · Herbert Ho Ching Iu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年12月
本文针对三电平中点箝位（3L - NPC）逆变器提出了一种采用混合中压矢量（MVV）的新型空间矢量调制策略，该策略在确保全调制指数和功率因数范围内中点电压（NPV）平衡的同时，实现了高算法灵活性、低开关损耗和低计算负担。所提出的策略在六个实际中压矢量的位置引入了六个额外的虚拟中压矢量，这使得在不修改参考电压矢量合成方式的情况下保持空间矢量分布。提出了一种简单的判断方案来确定应使用虚拟中压矢量还是实际中压矢量，该方案可灵活调整，在确保中点电压始终平衡的同时大幅降低开关损耗。此外，还提出了一种新颖且...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对三电平中点钳位型（3L-NPC）逆变器的混合中矢量空间矢量调制策略具有重要的技术价值和应用潜力。 **业务相关性分析**：3L-NPC拓扑是阳光电源中高压光伏逆变器和储能变流器的核心技术架构，广泛应用于1500V光伏系统和MW级储能项目。该论文提出的混合调制策略通...
基于虚拟中压矢量和无权重因子的三电平中性点钳位逆变器有限集模型预测控制
Finite-Set Model Predictive Control With Virtual Medium Voltage Vectors and Eliminated Weighting Factors for 3L-NPC Inverters
Qingle Sun · Zifan Lin · Zhifu Wang · Herbert Ho Ching Iu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年1月
摘要：为提高有限集模型预测控制（FS - MPC）的系统性能，研究了离散空间矢量调制（DSVM）和权重因子消除方法。然而，现有的基于DSVM且无权重因子的三电平逆变器FS - MPC存在计算负担重、算法灵活性低以及工作范围大幅缩小等问题。为解决这些问题，本文提出了一种基于虚拟中压矢量（MVV）的新型基于DSVM的FS - MPC方法，该方法大大降低了电流谐波和计算负担，实现了DSVM中时间间隔数量的灵活调整，消除了权重因子，同时在全工作频率范围和负载条件下确保了中性点电压（NPV）的平衡。引入的...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对三电平中点钳位型（3L-NPC）逆变器的有限集模型预测控制技术具有重要的应用价值。3L-NPC拓扑是我司中高功率光伏逆变器和储能变流器的核心架构，该技术通过引入虚拟中电压矢量和消除权重因子，直接解决了当前产品面临的关键技术痛点。 技术价值方面，该算法显著降低了电流...