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基于深度强化学习的Vienna整流器PMSG风力发电系统性能优化控制方案
Deep Reinforcement Learning-Based Control Scheme for Performance Enhancement of PMSG Wind Turbine With Vienna Rectifier
Yucheng Du · Bin Cai · Shaomin Yan · Weiyu Zhang 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年9月
提出一种基于深度强化学习（DRL）的新型控制方案，以提升采用Vienna整流器的永磁同步发电机（PMSG）在风力发电系统中的运行性能。针对PMSG定子电流谐波及Vienna整流器中点电压波动问题，设计了基于风速、具有变权重系数的奖励函数，并构建以风速为首要观测状态的快速响应Agent模型，以降低外部环境干扰。通过构建多样化的随机训练环境，增强系统对不同风速变化场景的适应能力。采用双延迟深度确定性策略梯度（TD3）算法进行离线训练。仿真与实验结果表明，该方案在不同风速下控制误差小，显著提升了电能质...
解读: 该研究提出的基于DRL的Vienna整流器控制方案对阳光电源的风电变流器和储能变流器产品线具有重要参考价值。特别是其针对电流谐波和中点电压波动的优化思路，可应用于ST系列储能变流器的三电平拓扑控制。研究中基于风速的变权重奖励函数设计方法，对改进公司产品在复杂工况下的控制性能具有启发意义。该方案通过T...
一种具有宽ZVS范围的LCC-LCC补偿电动汽车无线充电系统的混合控制策略
A Hybrid Control Strategy of LCC–LCC Compensated Electric Vehicles Wireless Charging System With Wide ZVS Range
Jinlin Peng · Bo Zhang · Weiyu Su · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年12月
本文针对LCC - LCC补偿式电动汽车无线充电系统，提出一种在宽负载范围内考虑逆变器零电压开关（ZVS）的混合控制策略。该策略将改进的不对称电压消除控制模式与半桥（HB）控制模式相结合，以满足输出要求。基于此混合控制策略，通过固定频率移相即可轻松实现恒流和恒压输出，无需复杂控制和额外的辅助电路。建立了考虑谐波和整流负载的时域模型，并在此基础上提出了一种适用于该混合控制策略的最优参数设计方法，以实现ZVS并最小化环流无功功率。最后，搭建了一台3.3 kW的实验样机，验证了所提方法的可行性。结果表...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项LCC-LCC补偿拓扑的无线充电混合控制技术具有重要的战略参考价值。该技术通过改进的非对称电压抵消与半桥控制相结合，在10-100%额定功率范围内实现了全程零电压开关（ZVS），相比传统方案效率提升1.2-3.6%，最高效率达94.1%。这与我们在光伏逆变器和储能变流器...