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混合配电变压器的非旁路软启动：延迟使能与参数可变控制
Unbypassed Soft-Start of Hybrid Distribution Transformer With Delayed Enablement and Parameters-Varying Control
Yibin Liu · Yanting Xue · Deliang Liang · Hao Jin · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年7月
本文提出了一种针对混合配电变压器（HDT）接入中压电网的软启动策略。该方法无需旁路串联变换器，简化了传统启动流程。建模分析表明，在不可控整流阶段，该策略能有效抑制启动冲击电流，实现平滑并网，提升了系统启动的可靠性与控制灵活性。
解读: 该技术对于阳光电源的PowerTitan系列大型储能系统及中压并网型光伏逆变器具有重要参考价值。在大型储能电站或中压直挂光伏系统中，如何实现变流器的高效、平滑启动是提升系统可靠性的关键。该研究提出的非旁路软启动策略，能够减少硬件冗余（如旁路接触器），降低系统复杂度与成本。建议研发团队关注该控制策略在...
基于自适应积分扩展状态观测器的永磁同步电机改进多步有限控制集模型预测电流控制
Adaptive Integral Extended State Observer-Based Improved Multistep FCS-MPCC for PMSM
Junxiao Wang · Yibin Liu · Jun Yang · Fengxiang Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年9月
本文针对永磁同步电机提出了一种基于自适应积分扩展状态观测器（ESO）的改进多步有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）。通过引入扇区划分方法减少电压矢量集合元素，有效降低了计算复杂度，并提升了系统的动态响应性能与鲁棒性。
解读: 该文献提出的改进型模型预测控制（FCS-MPCC）算法在电机驱动控制领域具有显著优势，特别是在计算效率和动态响应方面。对于阳光电源而言，该技术可应用于风电变流器及电动汽车充电桩的电机驱动控制模块。通过引入自适应积分ESO，能够增强变流器在复杂工况下的抗干扰能力和鲁棒性。建议研发团队关注该算法在降低计...
基于直流侧单电流传感器的永磁同步电机驱动低成本多步模型预测电流控制
Low-Cost Multistep FCS-MPCC for PMSM Drives Using a DC Link Single Current Sensor
Junxiao Wang · Hai Yang · Yibin Liu · Jose Rodriguez · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年9月
本文提出了一种用于永磁同步电机（PMSM）的低成本多步有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）方案。通过利用直流母线侧的单电流传感器重构三相电流，有效降低了系统硬件成本。该方法区别于传统的磁场定向控制电流重构技术，在保证控制性能的同时，优化了成本与复杂度的平衡。
解读: 该技术主要针对电机驱动控制，与阳光电源的电动汽车充电桩及风电变流器业务具有技术关联性。在充电桩功率模块或风电变流器中，降低传感器数量可直接优化BOM成本并提升系统可靠性。建议研发团队关注该电流重构算法在宽电压范围下的鲁棒性，评估其在阳光电源现有功率转换模块中的移植潜力，以进一步提升产品在成本敏感型市...
混合配电变压器的潮流分析与直流母线电压控制
Power Flow Analysis and DC-link Voltage Control of Hybrid Distribution Transformer
Yibin Liu · Deliang Liang · Yuheng Wang · Peng Kou 等11人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年11月
直流母线电压控制是混合配电变压器（HDT）可靠运行的关键。本文基于动态功率平衡方程和功率流图，揭示了HDT的基本潮流原理。通过推导微分方程和传递函数模型，研究了基于PI控制器的直流母线电压控制系统。
解读: 混合配电变压器（HDT）技术与阳光电源的电力电子化电网接入方案高度契合。该研究中关于直流母线电压控制和功率流分析的方法，可直接应用于阳光电源的PowerTitan系列储能系统及组串式逆变器在复杂电网环境下的稳定性优化。随着配电网电力电子化程度加深，HDT技术有助于实现光储系统的柔性并网。建议研发团队...
基于不确定主震-余震序列的换流站两阶段随机韧性优化
Two-Stage Stochastic Resilience Optimization of Converter Stations Under Uncertain Mainshock-Aftershock Sequences
Kai Wang · Zhihang Xue · Di Cao · Yu Liu 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
降低电力系统（尤其是换流站）的地震脆弱性并增强其韧性，对于维持其安全运行至关重要。然而，地震往往伴随着余震，且存在诸多不确定性，这为制定震前准备与震后恢复联合策略带来了重大挑战。本文提出了一种新颖的两阶段随机规划模型，以增强换流站在主震 - 余震序列不确定性下的韧性。该模型分为两个部分：第一阶段着重于在地震发生前为换流站设计设备加固策略（EHS）和备件策略（SPS）；第二阶段致力于在主震 - 余震序列发生后优化恢复调度（RS）。为降低模型的内生不确定性，采用了一种容差随机数生成方法在第二阶段生成...
解读: 该两阶段随机韧性优化方法对阳光电源大型地面电站及换流站级储能系统具有重要应用价值。针对PowerTitan储能系统和集中式SG逆变器站，可借鉴其不确定性建模思路，构建自然灾害（地震、台风）下的设备易损性评估模型，优化一次设备加固方案与二次系统冗余配置。在iSolarCloud平台集成该韧性评估算法，...
AM-MFF：一种基于注意力机制的多特征融合框架用于鲁棒且可解释的锂离子电池健康状态估计
AM-MFF: A multi-feature fusion framework based on attention mechanism for robust and interpretable lithium-ion battery state of health estimation
Si-Zhe Chen · Jing Liu · Haoliang Yuan · Yibin Tao 等6人 · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.381
健康状态（SOH）是电池管理系统（BMS）中的一个关键参数。利用多种数据源可有效提升端到端SOH估计的性能。然而，现有的基于多维特征的方法未能充分挖掘不同数据源之间的内在关联。同时，大多数方法缺乏可解释性，并忽视了噪声带来的不利影响。本研究提出了一种基于注意力机制的多特征融合框架（AM-MFF），以实现鲁棒且可解释的SOH估计。AM-MFF结合了卷积神经网络（CNN）和注意力机制（AM）的优势，能够高效提取并融合健康特征，从而全面感知电池老化信息。该框架将两个运行阶段的数据作为输入，并通过两个独...
解读: 该AM-MFF锂电池SOH估算框架对阳光电源储能系统具有重要应用价值。其多特征融合与注意力机制可直接集成至ST系列PCS和PowerTitan储能系统的BMS中,提升电池健康状态预测精度和抗噪性能。多输入容错设计确保单传感器故障时系统仍可靠运行,符合大规模储能安全需求。注意力分数的可解释性有助于iS...