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基于谐波分析法的DAB变换器人工智能辅助最小无功功率控制
Artificial Intelligence-Aided Minimum Reactive Power Control for the DAB Converter Based on Harmonic Analysis Method
Yuanhong Tang · Weihao Hu · Di Cao · Nie Hou 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年9月
为降低双有源桥（DAB）变换器的无功功率，本文提出了一种基于谐波分析法和深度强化学习（DDPG算法）的辅助控制方案。通过离线训练智能体，实现DAB变换器在不同工况下的最优控制，有效提升了功率传输效率。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有重要价值。DAB变换器是储能变流器（PCS）的核心拓扑，通过引入深度强化学习优化无功功率控制，可显著降低变换器损耗，提升系统全生命周期能效。建议研发团队关注该算法在PCS控制板上的嵌入式部署，利用AI技术替代传统复杂的...
基于DDPG的模块化多电平变换器电平增加型iSHE调制方法
Level-Increased iSHE Modulation Method for Modular Multilevel Converters Based on DDPG
Xinxiao Qin · Weihao Hu · Yubo Han · Yuanhong Tang 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月
针对模块化多电平变换器（MMC）在子模块数量较少时输出波形质量不佳的问题，本文提出了一种通过改变部分子模块电容电压来增加等效输出电压电平数量的技术。该方法显著提升了MMC的性能，并结合了基于深度确定性策略梯度（DDPG）的控制策略，优化了调制效果。
解读: 该技术对阳光电源的集中式逆变器及大型储能变流器（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。随着大功率电力电子设备对电能质量要求的提升，MMC拓扑在大型光伏电站及电网侧储能中应用广泛。通过DDPG强化学习算法优化调制策略，可以在不增加硬件成本的前提下提升输出波形质量，降低谐波含量，从而减小滤波器的...