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一种用于风电机组的非线性传动系统扭振阻尼器：在平衡噪声抑制能力下的强鲁棒抗扰
A Nonlinear Drivetrain Torsional Oscillation Damper for WTGs: Robust Rejection of Large Disturbances with Balanced Noise Immunity
Bi Liu · Qi Huang · Lijia Xu · Weihao Hu · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
针对风电机组（WTG）并网运行中传动系统扭振在非线性和不确定性影响下引发的稳定性问题，尤其在大扰动及测量噪声条件下的挑战，本文提出一种基于自抗扰控制（ADRC）框架的非线性传动系统扭振阻尼器（DTOD）。通过微分同胚坐标变换，将非线性传动系统模型精确转化为二阶Brunovsky标准型，并采用归一化多目标频域优化方法对扩展状态观测器（ESO）和非线性状态误差反馈（NLSEF）参数进行Pareto最优整定，在增强大扰动抑制能力的同时兼顾噪声鲁棒性。该DTOD仅依赖本地测量信号，具备完全去中心化与可扩...
解读: 该非线性传动系统扭振阻尼技术对阳光电源储能和风电产品线具有重要应用价值。基于ADRC的扭振抑制方法可优化ST系列储能变流器和PowerTitan系统中的机电耦合控制,提升大容量储能系统的稳定性。其抗扰性和噪声免疫特性可应用于风电变流器的传动系统控制,增强风机并网运行可靠性。该技术的去中心化特点契合阳...
用于多变比谐振开关电容拓扑的通用分段滞环控制策略
Universal Segmented Hysteresis Control Strategy for Multiratio Resonant Switched-Capacitor Topologies
Yubo Han · Weihao Hu · Zhenyuan Zhang · Xinxiao Qin 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年1月
谐振开关电容（ReSC）变换器的主要局限在于电压调节能力差。本文提出一种适用于具有多电压变比（VCR）的ReSC变换器的通用分段滞环控制（SHC）策略，以实现电压调节。基于此类变换器固有的离散电压增益特性，SHC在不同增益区间采用分段滞环比较逻辑，实现连续输出电压调节，并确保零电流开关，从而提高功率转换效率（PCE）。文中详细分析了其工作原理及输出特性，并以多变比-多谐振开关电容变换器为例，阐述了SHC的数字实现方法。实验搭建了输入48 V、输出5–9.6 V（最大5 A）的样机，测试波形验证了...
解读: 该分段滞环控制策略对阳光电源储能变流器和车载充电机产品具有重要应用价值。在ST系列储能变流器的DC-DC变换环节，该技术可实现宽范围电压调节（如电池侧200-900V到直流母线1500V的变换），通过多变比切换和ZCS软开关提升功率密度和效率。对于车载OBC充电机，该ReSC拓扑可简化400V/80...
基于PMU的电力振荡阻尼控制方法在通信中断与多时滞可再生能源系统中的应用
PMU-based Power Oscillation Damping Control for Renewable Energy System With Communication Disruption and Multi-Time Delays
Zhenjie Cui · Weihao Hu · Guozhou Zhang · Zhenyuan Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
本文提出一种面向可再生能源系统的无模型电力振荡阻尼策略，考虑控制回路中通信中断与多时滞问题。首先，基于多元Ornstein-Uhlenbeck过程构建仅依赖量测数据的状态空间模型在线估计方法，适用于各广域控制回路具有不同时滞的系统。进而设计新型广域电力振荡阻尼器（POD），并采用分解结构实现子控制独立运行，提升通信中断下的鲁棒性。通过Razumikhin定理将时滞与估计误差建模为稳定性约束，利用线性矩阵不等式（LMI）优化POD参数，增强系统对运行工况、时滞及通信中断的多维鲁棒性。在改进的四机两...
解读: 该无模型POD控制技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及ST系列储能变流器具有重要应用价值。针对新能源场站广域控制中通信时滞与中断问题，可直接应用于储能系统的功率振荡抑制功能：1）基于PMU实时量测的在线建模方法可集成至iSolarCloud云平台，提升多储能站点协调控制的鲁棒性；2）分解...
一种考虑参数扰动的CLLC型DAB变换器ANN辅助参数设计方法
An ANN-Aided Parameter Design Method for CLLC-Type DAB Converters Considering Parameter Perturbation
Ning Wang · Yongbin Jiang · Weihao Hu · Yanbo Wang 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年9月
电力电子元件参数的分散性会影响CLLC型双有源桥（DAB）变换器的期望输出电压，尤其在预算有限的大规模生产中。为了在大规模应用中使CLLC型DAB变换器在制造公差影响下的不一致性降至最低，本文提出了一种基于人工神经网络（ANN）的新型谐振元件参数设计方法。此外，首次开发了基于人工神经网络的数据驱动概率密度函数模型，以描绘元件参数在允许公差范围内的分布情况。此外，为了提高参数设计过程中的数据处理效率，提出了一种批量归一化方法，可自动将原始数据集分批转换为归一化数据集。通过将MATLAB与LTspi...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于人工神经网络的CLLC型双有源桥变换器参数设计方法具有重要的工程应用价值。CLLC-DAB变换器作为储能系统和光伏逆变器中关键的DC-DC变换拓扑，其性能一致性直接影响产品的可靠性和规模化生产成本。 该技术的核心价值在于解决大规模生产中的关键痛点。在阳光电源的储能...
一种考虑尾部风险评估的互联微电网分布鲁棒协同调度与效益分配方法
A distributionally robust collaborative scheduling and benefit allocation method for interconnected microgrids considering tail risk assessment
Jialin Du · Weihao Hu · Sen Zhang · Di Cao 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.391
摘要 负荷与可再生能源的不确定性给互联微电网的最优经济调度带来了巨大挑战。本文提出了一种分布鲁棒优化（DRO）协同调度与合作效益分配方法。首先，构建了一种改进的模糊集以刻画负荷和可再生能源的不确定性，从而降低调度策略不必要的保守性。然后，基于条件风险价值（CVaR）将互联微电网的日前协同调度问题构建为一个DRO模型，以准确评估调度策略的尾部平均风险。此外，由于双层定积分优化模型求解困难，本文通过对偶变换及区间约束重构，将原模型等价转化为易于求解的单层混合整数二阶锥规划（MISOCP）模型。随后，...
解读: 该分布式鲁棒优化方法对阳光电源微电网储能系统具有重要应用价值。其CVaR尾部风险评估机制可集成至ST系列PCS的调度策略,提升PowerTitan储能系统在多微网互联场景下的经济性。改进的模糊集建模可优化iSolarCloud平台的源荷不确定性预测算法,降低日前调度保守性。混合整数二阶锥规划求解方法...
风力发电机多物理系统与交流电网的功率传播及频率耦合特性
Power Propagation And Frequency Coupling Characteristics of Wind Turbine Multi-Physical System With AC Grid
Lulan Yin · Weihao Hu · Rongwu Zhu · Marco Liserre 等5人 · IEEE Transactions on Energy Conversion · 2025年3月
工业领域报告显示，基于风力发电机（WT）的能源系统易导致电网出现振荡问题。风力发电机系统与光伏系统的主要区别之一在于其一次能源的特性，前者是旋转的，而后者是静态的。因此，本文推导了基于双馈感应发电机（DFIG）的风力发电机系统的多物理域建模，该系统由空气动力学、力学、电磁学、电力电子学和控制系统组成，以研究从风能到电网的功率传播和频率耦合特性，展示风力发电机系统对电网性能的影响。理论分析表明，风能中的 $3n$p Hz 畸变可转换为交流电网中的 $(50\pm 3n)$p Hz 振荡。详细研究了...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，本文针对风电系统的多物理域建模与频率耦合特性研究具有重要的参考价值。虽然研究对象是双馈风电系统，但其揭示的能量传播机制和电网振荡问题与我司光伏、储能系统面临的电网稳定性挑战存在本质共性。 该研究的核心发现——风能扰动通过机械-电磁耦合转化为电网侧的特定频率振荡（3np H...
基于机器学习的有源中点钳位逆变器多目标自动设计案例研究
A Case Study of Multiobjective Automatic Design for Active Neutral Point Clamped Inverter Based on Machine Learning
Jianing Wang · Ruiyuan Wang · Zhicheng Gao · Feishuang Sun 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年12月
传统的变流器设计遵循顺序流程，通常包括拓扑设计、调制设计、元件设计、性能设计及其内部迭代。这种方法严重依赖人工经验且耗时较长，尤其是对于采用宽禁带器件所强调的多目标设计而言，宽禁带器件的使用加剧了设计目标之间的冲突。计算机辅助虚拟样机方法，简称为建模与优化，仍然受到建模过程中数值计算耗时较长的阻碍，并且在优化过程中无法响应设计要求的变化。为应对这些挑战，本文提出了一种基于机器学习的电力变流器自动设计的高级概念，将基于人工神经网络（ANN）的建模与基于深度强化学习（DRL）的优化相结合。所提出的方...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于机器学习的有源中点钳位（ANPC）逆变器多目标自动设计技术具有重要的战略价值。该技术突破了传统逆变器设计中拓扑-调制-器件-性能的串行迭代模式，通过结合人工神经网络建模和深度强化学习优化，能够在效率、体积、成本、电流纹波和共模噪声等多维目标间实现智能权衡，这正契合阳...
因果机制赋能的零标签学习在新建光伏电站发电功率预测中的应用
Causal Mechanism-Enabled Zero-Label Learning for Power Generation Forecasting of Newly-Built PV Sites
Pengfei Zhao · Weihao Hu · Di Cao · Rui Huang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年9月
针对新建光伏（PV）电站因缺乏历史发电数据导致的功率预测难题，本文提出一种无需任何标注样本的无监督零标签学习方法。通过挖掘不同电站间的不变因果结构，并利用因果机制提升目标电站的预测性能。设计了因果赋能的域自适应网络（CEDAN），结合内外注意力机制从时滞数据片段中提取发电因果关联，并构建域适应损失函数以对齐源域与目标域的因果分布差异。进一步扩展为分位数域适应损失以应对输出不确定性。联合优化域适应与预测损失，实现跨域不变因果机制的学习，从而在无标签情况下完成高泛化性功率预测。基于真实数据的实验表明...
解读: 该零标签功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。针对新建光伏电站缺乏历史数据的痛点，通过因果机制实现无标签跨域迁移学习，可直接应用于阳光电源新部署站点的发电预测模块。该方法提升7.57%的确定性预测精度，能优化iSolarCloud平台的智能诊断...