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减少器件数量的电压源多电平逆变器：拓扑综述与新型比较因素
Voltage Source Multilevel Inverters With Reduced Device Count: Topological Review and Novel Comparative Factors
Ahmed Salem · Huynh Van Khang · Kjell G. Robbersmyr · Margarita Norambuena 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年3月
多电平逆变器（MLIs）因其波形质量高、模块化、无变压器运行及故障容错能力，在先进能源转换系统中备受关注。然而，其优势往往以高组件数量为代价。近年来，研究重点转向开发低器件数量的新型MLIs拓扑，以提升功率密度并降低成本。
解读: 多电平拓扑是阳光电源提升逆变器功率密度和效率的核心技术路径。对于集中式光伏逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列），减少器件数量不仅能降低BOM成本，还能显著提升系统可靠性与功率密度。该综述中提出的新型比较因素（如器件应力、损耗分布等）对优化阳光电源现有组串式及集中式逆变器的硬件设计具有重...
一种用于直流微电网的具有双极对称输出的新型高增益非隔离多端口变换器系列
Novel Family of High-Gain Nonisolated Multiport Converters With Bipolar Symmetric Outputs for DC Microgrids
Immanuel Ninma Jiya · Huynh Van Khang · Nand Kishor · Rade M. Ciric · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年10月
双极性直流微电网因其高可靠性、高效率和鲁棒性，在可再生能源集成中备受关注。然而，目前针对该系统的多端口变换器研究进展缓慢。本文提出了一种新型高增益非隔离多端口变换器系列，旨在实现更低成本和更紧凑的双极性微电网系统设计。
解读: 该拓扑研究对于阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack）及直流微电网解决方案具有重要参考价值。双极性直流母线架构能有效提升系统效率与可靠性，符合未来工商业及电网侧储能向高压、高集成度发展的趋势。该高增益非隔离拓扑有助于简化储能变流器（PCS）的电路设计，降低系统成本并提升功率...
利用新型PID滑模结构实现含水电机组多区域电力系统的分散频率调节
Decentralized Frequency Regulation by Using Novel PID Sliding Mode Structure in Multi-Area Power Systems With Hydropower Turbines
Dao Trong Tran · Anh-Tuan Tran · van van Huynh · Ton Duc do · IEEE Access · 2025年1月
本文提出利用PID滑模面的新型滑模控制SMC设计,用于含水电机组多区域电力系统EPS的频率调节,考虑随机负荷条件、参数变化和匹配不确定性。采用Lyapunov理论和新型线性矩阵不等式LMI技术数学分析全局系统稳定性。通过趋近律方法采用鲁棒策略确保即使在负荷需求变化下频率偏差收敛至零。尽管存在参数变化和随机负荷条件,控制目标仍可实现,突显所提方法鲁棒性。该策略相比包括PI、双PI和PD滑模面的传统SMC实现更低超调、更快响应时间和降低抖振效应。三区域EPS仿真验证所提方案在匹配不确定性下实现稳定鲁...
解读: 该频率调节技术对阳光电源储能系统调频应用有重要参考价值。阳光PowerTitan储能系统参与电网一次调频和二次调频,需要快速准确的频率响应控制。PID滑模控制的低超调和快响应特性与阳光储能调频性能指标一致。LMI稳定性分析方法可应用于阳光构网型控制器的参数设计和稳定性验证。该研究验证的抖振降低技术对...
基于CGAN视觉Transformer的F型逆变器少样本开路故障诊断
A Few-Shot Open-Circuit Fault Diagnosis of F-Type Inverters Using CGAN-Based Vision Transformer
Mahmoud S. Mahmoud · Ahmed Salem · Van Khang Huynh · Kjell G. Robbersmyr · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年10月
多电平逆变器因结构特点广泛应用于各工业领域，但其元件增多导致故障率升高。深度学习模型虽可自动提取特征并实现精确故障诊断，但依赖大量训练样本，而实际工程中故障数据获取困难。为此，本文提出一种融合条件生成对抗网络（CGAN）与视觉Transformer（ViT）的少样本开路故障诊断方法。首先将测量信号转化为时频图像，利用CGAN生成具有相似分布的二维样本图像，再通过改进ViT结合原始与生成样本，采用多头自注意力机制提取局部与全局特征并完成故障分类。在F型逆变器实验平台上验证表明，每类仅用6个样本时，...
解读: 该少样本故障诊断技术对阳光电源多电平逆变器产品线具有重要应用价值。针对ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器普遍采用的三电平及多电平拓扑，功率器件数量增多导致开路故障概率上升，而实际运行中故障样本稀缺。该方法通过CGAN数据增强结合ViT特征提取，仅需6个样本即可达98.46%诊断准确率，可直接集成...