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基于改进天牛群优化算法优化RPROP神经网络的外转子无铁芯无轴承永磁同步电机解耦控制
Decoupling Control of Outer Rotor Coreless Bearingless Permanent Magnet Synchronous Motor Based on RPROP Neural Network Optimized by Improved Beetle Swarm Optimization Algorithm
Zhihua Chen · Yichen Liu · Huangqiu Zhu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年3月
针对外转子无铁芯无轴承永磁同步电机（ORC-BPMSM）中转矩绕组与悬浮力绕组磁场交叉耦合导致的强耦合问题，提出了一种基于改进天牛群优化（IBSO）算法优化弹性反向传播（RPROP）神经网络的解耦控制方法，有效提升了系统的控制精度与动态响应性能。
解读: 该研究聚焦于电机的高精度解耦控制，属于电机驱动与控制算法的前沿领域。虽然阳光电源目前的核心业务集中在光伏逆变器、储能PCS及充电桩等电力电子变换领域，而非电机本体设计，但该算法中涉及的神经网络优化与复杂系统解耦控制策略，可为公司在风电变流器的高性能控制、储能系统中的电机驱动应用，以及iSolarCl...
串联晶闸管脉冲电流分析的行为模型
A Behavioral Model for Pulse Current Analysis of Series-Connected Thyristors
Pengcheng Xing · Qingbo Wan · Jie Huang · Heng Zhang 等14人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
高功率脉冲系统常需串联多个晶闸管以承受高电压，但实现脉冲性能最优化的器件数量尚不明确。本文开发了一种串联晶闸管脉冲电流的行为模型，将器件级的电导调制与电路级的行为联系起来，为高压功率器件的串联应用提供了理论支撑。
解读: 该研究聚焦于晶闸管（Thyristor）的串联应用及脉冲特性，虽然阳光电源目前的主流产品（如组串式/集中式逆变器、PowerTitan储能系统）主要采用IGBT或SiC MOSFET等全控型功率器件，而非半控型的晶闸管，但该模型中关于“多器件串联均压与电导调制”的分析方法，对于超高压直流输电或特定高...
基于Kolmogorov-Arnold网络与timeGAN混合架构并结合考虑运行机制的数据增强的可解释光伏功率建模
Interpretable photovoltaic power modeling via Kolmogorov-Arnold network and timeGAN hybrid architecture with regime-aware data augmentation
Yuqiao Pan · Zhaocai Wang · Zuowen Tan · Zhihua Zhu · Solar Energy · 2025年12月 · Vol.302
摘要 光伏（PV）发电的波动性和随机性为其大规模并入电力系统带来了显著挑战，限制了太阳能作为一种清洁能源的充分开发利用。为解决这一问题，本研究提出了一种混合建模框架，协同融合数据预处理、特征扩展与先进的深度学习架构。首先，采用集成变分自编码器（VAE）进行特征选择与降维，并对数据进行季节性和昼夜模式划分；随后，利用 Ordering Points to Identify the Clustering Structure（OPTICS）算法识别内在的运行机制（regime），并通过TimeGAN生...
解读: 该Transformer-KAN混合架构对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud平台具有重要应用价值。通过VAE特征降维与TimeGAN数据增强,可显著提升光伏功率预测精度(RMSE降低29.51%),优化MPPT算法动态响应。regime-aware聚类识别可增强ST系列储能PCS的充...