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电动汽车混合储能系统的L2增益自适应鲁棒控制
L2-Gain Adaptive Robust Control for Hybrid Energy Storage System in Electric Vehicles
Xizheng Zhang · Zhangyu Lu · Xiaofang Yuan · Yaonan Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年6月
针对电动汽车混合储能系统（HESS）的电压/电流跟踪控制难题，本文提出了一种基于无源性的L2增益自适应鲁棒控制（L2-ARC）方法。通过分析系统内部结构特性，建立了带耗散的端口受控哈密顿模型，实现了电池与超级电容的高效协同管理，提升了系统的鲁棒性与动态响应性能。
解读: 该研究提出的L2增益自适应鲁棒控制算法对阳光电源的储能业务具有重要参考价值。在PowerTitan和PowerStack等储能系统产品中，电池与超级电容（或混合储能介质）的协同控制是提升系统动态响应和延长电池寿命的关键。该算法通过端口受控哈密顿模型实现精确的功率分配，可优化PCS的控制策略，增强系统...
基于动态组合成本图与粒子群算法的辅助动力单元工作点优化
Operating Point Optimization of Auxiliary Power Unit Based on Dynamic Combined Cost Map and Particle Swarm Optimization
Yaonan Wang · Yongpeng Shen · Xiaofang Yuan · Yimin Yang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2015年12月
本文提出了一种基于动态组合成本图（DCM）和粒子群优化（PSO）的辅助动力单元（APU）工作点优化方法。该方法旨在改善串联式混合动力汽车的燃油经济性和排放性能，通过综合考虑冷却液温度、催化剂温度及空燃比等关键因素，实现APU运行效率的最优化。
解读: 该文献主要针对混合动力汽车APU的能量管理与优化，与阳光电源现有的光伏和储能核心业务关联度较低。但从技术迁移角度看，其提出的基于动态成本图与粒子群算法（PSO）的优化策略，可借鉴应用于阳光电源的电动汽车充电桩及iSolarCloud智能运维平台。例如，在充电桩的功率分配策略中，或在储能系统参与电网调...