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基于扰动预估计的永磁同步电机驱动滚动时域预测控制
Disturbance Pre-Estimation Based Receding Horizon Predictive Control for PMSM Drives
Junxiao Wang · Zihao Chen · Ruocheng Wang · Yimeng Li 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年10月
本文提出了一种基于扰动预估计的滚动时域预测控制（DPE-RHPC）方法，旨在解决传统方法在动态扰动下系统动态性能差及鲁棒性不足的问题。该方法引入广义滚动时域估计器，用于估计集总扰动及速度的高阶导数，从而提升控制精度与响应速度。
解读: 该研究提出的DPE-RHPC算法在提升电机驱动系统的动态响应和鲁棒性方面具有显著优势。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控制模块中，特别是在应对复杂电网扰动或高精度转矩控制场景下，能有效提升变流器的动态性能。建议研发团队关注该算法在复杂工况下的计算资源占用情况，评估其在...
一种考虑主要气象因素的超短期光伏功率预测两阶段LSTM优化方法
A Two-Stage LSTM Optimization Method for Ultrashort Term PV Power Prediction Considering Major Meteorological Factors
Yiwei Ma · Weixing Ma · Xingzhen Li · Yimeng Shen · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2024年9月
超短期光伏发电功率预测是并网光伏电站日内调度的重要任务之一。为解决传统预测方法的不足，本文提出一种考虑主要气象因素的新型两阶段长短时记忆网络（LSTM）优化方法用于超短期光伏发电功率预测。第一阶段，开发了一种输入数据优化方法以提高 LSTM 的准确性和效率，该方法结合了基于因子分析的主要气象因素提取、利用模糊 C 均值算法进行的相似模式聚类，以及基于灰色关联分析和余弦相似度的最大相似模式识别。第二阶段，提出一种使用改进麻雀搜索算法的 LSTM 优化方法以进一步提高预测精度。最后，综合实验结果表明...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于两阶段LSTM优化的超短期光伏功率预测技术具有显著的战略价值。该技术直接契合公司在光伏电站智能化运维和能量管理系统方面的核心需求。 在技术价值层面，超短期（15分钟至4小时）功率预测的精度提升对阳光电源的多个业务板块具有直接影响。首先，对于光储融合系统，精准的功率...