找到 19 条结果
虚拟同步发电机相位前馈阻尼控制方法
Phase Feedforward Damping Control Method for Virtual Synchronous Generators
Mingxuan Li · Peng Yu · Weihao Hu · Yue Wang 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年8月
阻尼控制对抑制虚拟同步发电机（VSG）振荡至关重要。传统的频率偏差反馈阻尼控制存在多重控制目标间的矛盾，导致VSG控制性能下降。本文提出了一种相位前馈阻尼控制方法，旨在解决这些矛盾并提升系统稳定性。
解读: 该研究直接针对构网型（Grid-forming）逆变器核心控制算法，对阳光电源的PowerTitan储能系统及大型组串式光伏逆变器具有重要意义。随着电网弱电网特性增强，传统的下垂控制在阻尼特性上存在局限，该相位前馈阻尼控制方法能有效提升系统在复杂电网环境下的稳定性。建议研发团队将其应用于iSolar...
用于直流母线电压转换的多变比多谐振开关电容降压变换器
Multiratio-Multiresonance Switched-Capacitor Step-Down Converter for DC Bus Voltage Conversion
Yubo Han · Weihao Hu · Yiping Yuan · Zhenyuan Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年12月
本文提出了一种多变比多谐振开关电容变换器，旨在提升谐振开关电容变换器的电压调节能力，并满足新兴电力电子系统对高功率密度和高转换效率的需求。该拓扑由三个结构相似的开关电容子模块组成，通过多谐振设计优化了能量传输效率。
解读: 该研究提出的多变比多谐振开关电容变换器技术，主要针对高效率、高功率密度的直流电压变换场景。对于阳光电源而言，该技术在户用光伏逆变器及电动汽车充电桩的内部DC-DC级具有潜在应用价值，有助于进一步缩小产品体积并提升转换效率。建议研发团队关注其在低压大电流场景下的软开关特性，评估其在未来高功率密度充电桩...
构网型变流器动态功率耦合的统一建模与分析
Unified Modeling and Analysis of Dynamic Power Coupling for Grid-Forming Converters
Mingxuan Li · Yue Wang · Weihao Hu · Sirui Shu 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年1月
本文针对以下垂控制和虚拟同步机（VSG）为代表的构网型变流器，研究了有功与无功功率之间的动态耦合问题。这种耦合效应会显著影响变流器的动态性能与系统稳定性。文章提出了一种统一的建模方法，旨在揭示功率耦合机理，为提升电力电子化电力系统的稳定性提供理论支撑。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的构网型技术战略。随着高比例可再生能源接入，电网强度减弱，阳光电源的PowerTitan储能系统及组串式逆变器正加速向构网型（GFM）技术演进。通过深入理解有功-无功功率耦合机制，研发团队可优化VSG与下垂控制算法，提升产品在弱电网下的电压支撑能力与黑启动性能。建议将该建模方...
基于输出阻抗优化的大扰动下并网虚拟同步机稳定性分析与改进
Analysis and Improvement of Large-Disturbance Stability for Grid-Connected VSG Based on Output Impedance Optimization
Mingxuan Li · Sirui Shu · Yue Wang · Peng Yu 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年8月
虚拟同步机（VSG）在模拟同步发电机特性的同时，面临严峻的小扰动及大扰动稳定性挑战。针对短路或线路跳闸等大扰动场景，本文从输出阻抗优化角度出发，深入探讨并解决VSG在大扰动下的稳定性问题，旨在提升其在复杂电网环境下的运行可靠性。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的构网型（Grid-forming）技术战略。随着PowerTitan系列储能系统及大型地面光伏电站对弱电网支撑能力要求的提升，VSG控制策略的稳定性至关重要。通过输出阻抗优化，可显著提升阳光电源组串式逆变器及PCS产品在故障穿越期间的鲁棒性，减少因大扰动导致的脱网风险。建议...
无需Y电容的隔离式开关电源传导EMI抑制方案
Conducted EMI Mitigation Schemes in Isolated Switching-Mode Power Supply Without the Need of a Y-Capacitor
Yongjiang Bai · Xu Yang · Dan Zhang · Xinlei Li 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年4月
传统隔离式开关电源利用Y电容为共模EMI信号提供低阻抗回路，但这会导致漏电流问题，威胁人身安全。本文提出了一种无需Y电容的传导EMI抑制方案，旨在解决隔离式AC-DC变换器中的漏电流限制与电磁兼容性之间的矛盾。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线具有极高的应用价值。在户用光伏逆变器、充电桩及储能PCS中，漏电流（Leakage Current）是安规认证的关键指标，尤其在医疗或特定工业场景下限制严格。通过采用无需Y电容的EMI抑制方案，不仅能有效降低漏电流，还能优化系统结构，减少高压电容带来的失效风险。建议研发团...
基于谐波分析法的DAB变换器人工智能辅助最小无功功率控制
Artificial Intelligence-Aided Minimum Reactive Power Control for the DAB Converter Based on Harmonic Analysis Method
Yuanhong Tang · Weihao Hu · Di Cao · Nie Hou 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年9月
为降低双有源桥（DAB）变换器的无功功率，本文提出了一种基于谐波分析法和深度强化学习（DDPG算法）的辅助控制方案。通过离线训练智能体，实现DAB变换器在不同工况下的最优控制，有效提升了功率传输效率。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有重要价值。DAB变换器是储能变流器（PCS）的核心拓扑，通过引入深度强化学习优化无功功率控制，可显著降低变换器损耗，提升系统全生命周期能效。建议研发团队关注该算法在PCS控制板上的嵌入式部署，利用AI技术替代传统复杂的...
基于DDPG的模块化多电平变换器电平增加型iSHE调制方法
Level-Increased iSHE Modulation Method for Modular Multilevel Converters Based on DDPG
Xinxiao Qin · Weihao Hu · Yubo Han · Yuanhong Tang 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月
针对模块化多电平变换器（MMC）在子模块数量较少时输出波形质量不佳的问题，本文提出了一种通过改变部分子模块电容电压来增加等效输出电压电平数量的技术。该方法显著提升了MMC的性能，并结合了基于深度确定性策略梯度（DDPG）的控制策略，优化了调制效果。
解读: 该技术对阳光电源的集中式逆变器及大型储能变流器（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。随着大功率电力电子设备对电能质量要求的提升，MMC拓扑在大型光伏电站及电网侧储能中应用广泛。通过DDPG强化学习算法优化调制策略，可以在不增加硬件成本的前提下提升输出波形质量，降低谐波含量，从而减小滤波器的...
基于Floquet理论的单相非对称多电平逆变器SRF电压控制小信号稳定性分析
Floquet-Theory-Based Small-Signal Stability Analysis of Single-Phase Asymmetric Multilevel Inverters With SRF Voltage Control
Yang Han · Xiangyang Lin · Xu Fang · Lin Xu 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年3月
本文提出了一种基于Floquet理论的小信号建模方法，用于分析独立运行模式下单相非对称级联H桥多电平逆变器（ACHMI）的稳定性。该模型涵盖了功率级及包含同步参考坐标系（SRF）电压环和电容电流反馈的级联控制回路，为多电平逆变系统的稳定性评估提供了理论支撑。
解读: 该研究针对多电平逆变器在复杂控制策略下的稳定性分析，对阳光电源的组串式逆变器及户用储能逆变器产品线具有参考价值。随着户用及工商业场景对电能质量要求提升，多电平拓扑应用日益广泛，其控制环路的稳定性直接影响系统可靠性。建议研发团队借鉴Floquet理论分析方法，优化逆变器在弱网或独立运行模式下的控制参数...
面向异常事件的在线时空集成学习负荷预测方法
Online Spatiotemporal Ensemble Learning for Load Forecasting Against Anomalous Events
Yaqi Zeng · Pengfei Zhao · Di Cao · Zhe Chen 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年11月 · Vol.41
本文提出一种在线时空集成学习框架，通过融合区域间空间相关性与时间动态性，快速适应疫情等异常事件引发的负荷模式突变；采用在线互补学习网络提取时空特征，并结合指数梯度下降与强化学习优化凸组合权重。
解读: 该研究对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列储能系统在负荷侧协同调度中具有直接应用价值。其在线自适应预测能力可提升光储充一体化系统的日前-日内负荷与新能源出力联合预测精度，优化PCS功率指令生成与BMS充放电策略。建议将该算法集成至iSolarCloud边缘AI...
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...
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...
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...
风电机组多物理系统与交流电网间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 · Vol.40
本文建立双馈感应风电机组多物理域模型，揭示风能中3np Hz扰动经DFIG系统转化为电网50±3np Hz振荡的机理，分析变流器功率/转速控制对功率传播路径的影响，并通过PLECS仿真与OPAL-RT硬件在环验证。
解读: 该研究对阳光电源风电变流器（如SG11400/13600系列）在弱电网下的振荡抑制具有直接指导意义。其多物理场耦合建模方法可迁移至我司构网型风电变流器开发，提升LVRT/HVRT期间的频率耦合鲁棒性；相关结论亦可反哺ST系列PCS在风光储协同场景中的电网适应性优化，建议在iSolarCloud平台中...
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...
基于PMU的含通信中断与多时滞可再生能源系统功率振荡阻尼控制
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 · Vol.17
本文提出一种免模型功率振荡阻尼策略，针对通信中断与多回路时滞问题，采用多变量Ornstein-Uhlenbeck过程实现在线状态空间建模，并设计可分解式广域POD控制器；结合Razumikhin定理与LMI优化参数，提升系统在时滞、通信故障及工况变化下的鲁棒稳定性。
解读: 该研究直接支撑阳光电源构网型（GFM）储能变流器（如ST系列PCS、PowerTitan）在弱电网/孤岛场景下的宽频振荡抑制能力。其多时滞鲁棒控制框架可嵌入iSolarCloud智能平台，增强光储一体化系统对PMU量测数据的实时响应与协同阻尼性能，建议在PowerStack风电-储能联合调频项目中试...
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8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...
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...