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一种新型广义低次谐波电流抑制方法用于多相开绕组电机
A novel generalized low-order harmonic current suppression method for multi-phase open-end winding motors
Xiaosong Xu · Liangdeng Hu · Bowen Ji · Qijie Long 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年9月
中压多相开绕组电机与三电平多相H桥大容量逆变器是大型船舶推进系统的优选方案。然而，由于H桥逆变器PWM调制死区及电机非理想磁场，系统存在显著的3次、5次和7次谐波电流（简称“低次谐波”），且受限于低开关频率下电流环带宽，传统方法难以有效抑制。本文首先建立十二相开绕组感应电机数学模型并给出闭环控制策略；其次结合绕组相位特性，提出一种新型广义低次谐波电流变换矩阵及其抑制方法，通过两组相位差30°的三相电流将谐波转化为直流分量，结合PI调节器实现闭环控制，并设计控制器参数。实验验证了稳态与动态工况下的...
解读: 该低次谐波抑制技术对阳光电源多相储能变流器和电机驱动产品具有重要应用价值。文中提出的广义谐波变换矩阵及闭环抑制方法可直接应用于ST系列储能变流器的多电平拓扑设计，有效解决死区效应导致的3/5/7次谐波问题，谐波电流降低70%可显著提升系统效率和电能质量。该方法对新能源汽车电机驱动器的PWM控制优化具...
基于联邦强化学习的多连接混合动力汽车集成热能与能量隐私保护管理
Privacy-preserving integrated thermal and energy management of multi connected hybrid electric vehicles with federated reinforcement learning
Arash Khalatbarisoltani · Jie Han · Muhammad Saee · Cong-zhi Liu 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.385
摘要 深度强化学习（DRL）算法在针对预定义驾驶循环下开发单个混合动力电动汽车（HEV）最优能量管理策略（EMS）方面已展现出优异的性能。然而，在该研究领域中，热负荷及热管理（TM）的影响常被忽视。此外，HEV可能面临未见过的驾驶模式，从而影响EMS的整体性能。连接型HEV（C-HEV）提供了有前景的解决方案，但仍存在隐私、安全和通信负载等问题。本文提出一种基于联邦强化学习（FRL）的新型集成热能与能量管理（ITEM）方法，旨在实现多个C-HEV之间的通用化策略。该框架能够在拓展多环境学习能力的...
解读: 该联邦强化学习架构对阳光电源充电桩及储能系统具有重要价值。其隐私保护的分布式学习机制可应用于iSolarCloud平台,实现多站点充电桩协同优化而无需上传敏感数据。热管理与能量管理集成策略可迁移至ST系列PCS的温控优化,通过多储能站点联合学习提升功率变换效率和电池热管理性能。云端-边缘协同架构与阳...