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基于海马体模糊神经网络的有源电力滤波器混合智能控制
Hybrid Intelligent Control Using Hippocampus-Based Fuzzy Neural Networks for Active Power Filter
Shixi Hou · Zhenyu Qiu · Yundi Chu · Jie Gao 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年12月
针对电网谐波问题，本文提出了一种结合快速积分终端滑模控制与海马体模糊神经网络（HBFNN）的智能控制方案，并应用于有源电力滤波器（APF）。该方案有效解决了外部干扰和参数扰动下的谐波抑制难题，提升了系统的鲁棒性和控制精度。
解读: 该研究提出的HBFNN智能控制算法在提升电网电能质量方面具有显著价值。对于阳光电源的组串式及集中式光伏逆变器，该算法可优化并网电流谐波抑制能力，特别是在弱电网环境下，能显著增强逆变器对复杂电网干扰的适应性。此外，该技术可集成至iSolarCloud平台，通过AI算法实现对逆变器输出特性的实时优化。建...
基于全光谱太阳能与热储能的固体氧化物电解池高效自适应制氢
Efficient and adaptive hydrogen production via integrated full-Spectrum solar energy and solid oxide electrolysis cells with thermal storage
Jianhong Liu · Zhenyu Tian · Mingwei Sun · Xihan Chen 等6人 · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.391
全光谱太阳能利用与固体氧化物电解池（SOECs）的集成技术为高效制氢提供了有前景的解决方案。然而，该技术的发展面临两个主要挑战：其一，太阳能提供的热能与电能供给比例与SOECs运行所需的热电需求比例之间存在不匹配；其二，太阳能输入的波动性与SOECs对温度波动耐受能力有限之间的矛盾。针对上述问题，本研究提出了一种集成热储能模块的SOEC制氢系统。该系统根据波长对太阳能进行分频利用：短波长太阳光通过光伏电池转化为电能，长波长太阳光则在反应器中转化为热能。反应器通过储存和释放多余的太阳能热量来抑制温...
解读: 该全光谱太阳能制氢技术对阳光电源光储融合系统具有重要启示。研究中光伏发电与热能分频利用的思路,可应用于SG系列逆变器与ST储能系统的协同优化:通过PowerTitan储能单元平抑光伏波动,配合iSolarCloud平台实现热电比动态调控。系统夜间利用储能回收余热降低26.6%电网功耗的策略,与阳光电...