找到 75 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics
电力变换器的FCS-MPC：一种数据驱动的无模型强化学习解决方案
FCS-MPC of Power Converters: A Data-Driven Model-Free Reinforcement Learning Solution
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
本文为有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）奠定了理论基础，利用数据驱动的无模型强化学习方法，结合比例积分型数据驱动动态内部模型预测控制与强化学习策略，实现了电力变换器的高效控制。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（光伏逆变器、储能PCS及风电变流器）具有重大应用价值。传统的FCS-MPC高度依赖系统精确模型，而该无模型强化学习方案能显著降低建模难度，提升复杂工况下的动态响应速度与鲁棒性。建议研发团队将其应用于PowerTitan等大功率储能系统及组串式逆变器中，以优化在弱电网环境...
一种基于在线神经网络逼近器的无模型预测控制方法
An Online Neural Network Approximator-Based Model-Free Predictive Control Approach for Power Converters
Pengbo Zhao · Jien Ma · Xing Liu · Lin Qiu 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年10月
本文提出了一种基于在线神经网络逼近器的无模型预测控制（MFPC）方法，旨在解决传统基于超局部模型的MFPC对电感、电容等参数的依赖问题。该方法通过在线学习机制增强了功率变换器控制系统的鲁棒性，无需精确的系统模型参数即可实现高性能控制，为电力电子变换器的控制策略优化提供了新思路。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如组串式逆变器、PowerTitan/PowerStack储能变流器）具有极高的应用价值。目前阳光电源产品在复杂电网环境下（如弱电网）对参数鲁棒性要求极高，传统的基于模型的MPC受参数漂移影响较大。引入在线神经网络逼近的无模型控制，可有效提升逆变器在电网阻抗波动时的动态...
高温碳化硅(SiC)功率器件的薄膜封装解决方案
Thin-Film Encapsulation Solution for High-Temperature SiC Power Devices
Rong Zhang · Zexin Liu · Kangyong Li · Li Fang 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年7月
宽禁带半导体如碳化硅（SiC）可在250°C以上高温运行，但现有封装技术限制在175°C以下，成为高温封装的瓶颈。本文提出一种创新的SiC功率器件高温封装方案，利用Parylene HT/Al2O3多层薄膜结构，有效提升了器件在极端高温环境下的可靠性与工作性能。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务具有极高的战略价值。随着光伏逆变器和储能变流器（PCS）向高功率密度、小型化方向发展，SiC器件的应用已成为主流。目前PowerTitan及组串式逆变器在极端环境下的散热与封装是提升可靠性的关键。该多层薄膜封装技术能显著提升SiC模块的耐温极限，有助于阳光电源在高温、高湿等...
基于事件驱动的强化学习预测控制器设计用于三相NPC变换器
Event-Driven Based Reinforcement Learning Predictive Controller Design for Three-Phase NPC Converters Using Online Approximators
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年4月
本文针对三相NPC变换器提出了一种基于事件驱动的强化学习无模型预测控制策略。该方法利用在线逼近器解决系统不确定性，并通过事件触发机制有效降低开关损耗。核心创新在于引入评价神经网络学习性能函数，实现对复杂电力电子系统的优化控制。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如集中式逆变器、大功率储能PCS）具有极高的应用价值。NPC（中点钳位）三电平拓扑是阳光电源大功率光伏逆变器和PowerTitan系列储能变流器的关键技术路线。通过引入强化学习与事件驱动控制，可以在保证并网电能质量的前提下，显著降低开关频率带来的损耗，提升整机效率。建议...
一种用于直流微电网的低损耗动态可重构电池拓扑
A Low-Loss Dynamically Reconfigurable Battery Topology for DC Microgrid Applications
Jin Zhu · Zhicheng Liu · Xu Yang · Lixin Wu 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月
动态可重构电池（DRB）技术能有效解决储能系统中的不平衡问题，但其所需的额外开关会引入显著损耗。本文提出了一种适用于直流微电网的DRB拓扑，旨在通过优化电路结构进一步降低开关损耗，提升系统整体效率。
解读: 该技术对于阳光电源的PowerTitan和PowerStack系列储能系统具有重要参考价值。目前大型储能系统面临电池簇间不一致性导致的容量衰减和效率损失问题，DRB技术通过动态重构可实现电池组的高效均衡，延长系统寿命。建议研发团队关注该拓扑在模块化储能单元中的应用，通过降低开关损耗提升PCS的整体转...
数据驱动与事件驱动相结合的电力变换器在线学习预测控制
Combining Data-Driven and Event-Driven for Online Learning Predictive Control in Power Converters
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年1月
本文提出了一种结合数据驱动与事件驱动的在线学习预测控制策略，旨在解决电力变换器中有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）面临的模型参数不确定性及开关损耗过高的问题。该方法通过在线学习优化控制性能，有效提升了变换器在复杂工况下的鲁棒性与效率。
解读: 该研究直接针对阳光电源核心产品（如组串式逆变器、PowerTitan储能变流器）中广泛使用的模型预测控制（MPC）技术。通过引入数据驱动与事件驱动机制，可显著提升逆变器在电网参数波动下的动态响应能力，并降低开关频率以减少损耗，从而提升产品能效。建议研发团队将其应用于iSolarCloud平台的边缘计...
基于叠加原理的CLLC变换器谐振频率以上模式高精度时域分析方法
High-Precision Time-Domain Analysis Method Based on the Superposition Principle for CLLC Converter in Above-Resonant-Frequency Mode
Longteng Jiao · Lei Li · Cheng Wang · Shanlu Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年11月
CLLC变换器因其高效的双向功率传输能力被广泛应用。然而，由于其包含多个谐振元件，建模与分析难度较大，限制了效率的进一步提升。本文提出一种基于叠加原理的分析方法，为CLLC变换器在谐振频率以上模式下的运行提供了更精确的分析模型。
解读: CLLC拓扑是阳光电源储能系统（如PowerTitan、PowerStack系列）及电动汽车充电桩中双向DC-DC变换器的核心技术。该文提出的高精度时域分析方法，能够显著提升变换器在宽电压范围下的效率优化能力，有助于减小磁性元件体积并降低开关损耗。建议研发团队将其应用于新一代高功率密度储能变流器（P...
一种用于电力变换器有限控制集模型预测控制的简单无模型解决方案
A Simple Model-Free Solution for Finite Control-Set Predictive Control in Power Converters
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
本文针对电力变换器系统中因动态不确定性导致的有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）精度下降问题，提出了一种简单的无模型解决方案。核心思想是通过构造基于不变流形的未知系统动态估计器，有效补偿模型失配，提升控制鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务具有极高价值。FCS-MPC在组串式逆变器和PowerTitan/PowerStack储能变流器中应用广泛，但传统方法高度依赖模型参数，在复杂电网环境下易受参数漂移影响。该“无模型”方案通过动态估计器补偿不确定性，可显著提升逆变器在弱电网下的并网稳定性及动态响应速度。建议研...
基于学习的电力变换器执行器FDI攻击下弹性FCS-MPC控制
Learning-Based Resilient FCS-MPC for Power Converters Under Actuator FDI Attacks
Xing Liu · Lin Qiu · José Rodríguez · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
本文提出了一种基于学习的弹性预测控制框架，结合变步长事件触发机制，旨在应对执行器虚假数据注入（FDI）攻击，减少不必要的触发事件并提升系统鲁棒性。该方法通过优化控制策略，有效改善了系统在遭受攻击及参数扰动下的动态性能。
解读: 该研究针对电力电子变换器的网络安全与鲁棒控制，对阳光电源的核心产品线具有重要价值。随着光伏逆变器和PowerTitan/PowerStack储能系统在电网中渗透率提升，系统面临的网络安全威胁（如FDI攻击）日益严峻。该基于学习的弹性FCS-MPC控制策略，能够显著提升设备在复杂电网环境下的抗干扰能力...
三相双有源桥变换器的无模型移动离散控制集预测控制
Model-Free Moving-Discretized-Control-Set Predictive Control for Three-Phase Dual-Active-Bridge Converters
Jiahao Sun · Lin Qiu · Xing Liu · Jien Ma 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年8月
针对双有源桥（DAB）变换器，移动离散控制集模型预测控制（MPC）虽具备动态响应快和多目标优化的优势，但易受系统模型精度影响且控制器设计复杂。本文提出一种无模型控制方案，旨在降低建模依赖性，提升DAB变换器在复杂工况下的控制性能与鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列PCS）具有极高的应用价值。DAB拓扑是高压储能变流器的核心，传统的模型预测控制依赖精确参数，而无模型控制方案能有效解决储能系统在宽电压范围运行及参数漂移下的控制精度问题。建议研发团队关注该算法在PCS功率模块中的嵌入，以提...
一种具有共享软开关辅助电路的高效交错式双向DC-DC变换器
An Efficient Interleaved Bidirectional DC–DC Converter With Shared Soft-Switching Auxiliary Circuit
Jianghu Wan · Fang Liu · Yong Li · Kang-Zhi Liu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年11月
本文提出了一种结合传统拓扑与新型辅助电路的软开关交错式双向DC-DC变换器。该辅助支路由电容、电感及两个串联开关组成，通过共享方式连接至两相开关节点。由于电压连续性，该辅助电路实现了开关管的软开关特性，有效降低了开关损耗，提升了变换效率。
解读: 该拓扑对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack）及充电桩业务具有极高参考价值。储能PCS的核心在于双向DC-DC变换效率与功率密度，该共享辅助电路方案能有效降低开关损耗，有助于在不显著增加成本的前提下提升系统整体效率。建议研发团队评估该拓扑在兆瓦级储能变流器中的应用潜力，特...
一种不平衡与畸变电网条件下AC/DC变换器的改进无源直接功率控制策略
An Improved Passivity-Based Direct Power Control Strategy for AC/DC Converter Under Unbalanced and Distorted Grid Conditions
Qicai Ren · Alian Chen · Jingyang Fang · Xi Liu 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年10月
本文针对AC/DC变换器在电网电压不平衡及畸变工况下，直流母线电压波动及网侧电流畸变的问题，提出了一种改进的无源直接功率控制（IPBDPC）策略，旨在提升变换器在复杂电网环境下的稳定性和电能质量。
解读: 该技术对阳光电源的组串式及集中式光伏逆变器、储能变流器（PCS）具有极高的应用价值。在弱电网或复杂电网环境下，逆变器常面临电压不平衡导致的直流侧二次纹波及电流谐波问题。该IPBDPC策略通过无源控制增强系统鲁棒性，可有效提升PowerTitan等储能系统及大型光伏电站逆变器在恶劣电网下的并网性能，减...
基于改进IIR的新能源并网逆变器频率自适应重复控制
Frequency Adaptive Repetitive Control of New Energy Grid-Connected Inverter Based on Improved IIR
Pu Liu · Cong Wang · Yingwei Zhang · Yan Liang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年8月
本文提出了一种基于改进无限冲激响应（IIR）滤波器的新能源并网逆变器频率自适应重复控制（FARC）策略。通过实时调整IIR滤波器参数，该策略实现了频率自适应，有效解决了传统重复控制增益带宽窄的问题，提升了逆变器在电网频率波动下的跟踪性能与并网电能质量。
解读: 该技术对阳光电源的组串式及集中式光伏逆变器产品线具有重要价值。在弱电网或电网频率波动较大的应用场景下，传统的重复控制往往因频率偏移导致谐波抑制能力下降。引入改进IIR的频率自适应重复控制，能显著提升逆变器在复杂电网环境下的电流波形质量，降低THD（总谐波失真）。建议研发团队在iSolarCloud智...
面向功率变换器的数据驱动迭代学习预测控制
Data-Driven Iterative Learning Predictive Control for Power Converters
Wenjie Wu · Lin Qiu · Xing Liu · Feng Guo 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年12月
本文提出了一种用于功率变换器的数据驱动迭代学习预测控制架构。旨在解决有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）在未建模动态和参数失配条件下的鲁棒性与性能保持问题。通过引入迭代动态线性化技术，有效提升了控制系统的适应性与稳态性能。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如组串式/集中式光伏逆变器、PowerTitan/PowerStack储能变流器）具有极高的应用价值。FCS-MPC因其快速动态响应在电力电子领域备受关注，但参数敏感性一直是工程落地的痛点。本文提出的数据驱动迭代学习方法，能够显著提升逆变器在复杂电网环境（如弱电网、参数...
基于数据驱动神经预测器的电力变换器鲁棒模型预测控制
Data-Driven Neural Predictors-Based Robust MPC for Power Converters
Xing Liu · Lin Qiu · Jose Rodriguez · Wenjie Wu 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年10月
本文提出了一种基于数据驱动神经预测器的鲁棒有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）方法，旨在提升电力变换器控制系统的鲁棒性及多目标控制的灵活性。通过神经网络预测器估计未知非线性项，有效增强了控制系统对参数扰动和模型不确定性的适应能力。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务具有极高价值。在组串式及集中式光伏逆变器中，FCS-MPC可显著提升动态响应速度；在PowerTitan等大型储能PCS中，该算法能有效应对电网弱电网环境下的参数波动，提升系统稳定性。建议研发团队将该数据驱动预测模型集成至iSolarCloud智能运维平台，利用边缘计算能力...
电力变换器中FCS-MPC的模糊逼近方法
A Fuzzy Approximation for FCS-MPC in Power Converters
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年8月
标准模型预测控制（MPC）虽能处理多目标与非线性约束，但易受外部扰动及参数不确定性影响。本文提出一种新型鲁棒模型预测控制策略，通过模糊逼近方法增强系统在实际应用中的抗干扰能力与鲁棒性，有效解决了电力变换器在复杂工况下的控制精度问题。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如组串式逆变器、PowerTitan储能变流器）具有极高的应用价值。FCS-MPC在高性能电力电子变换中已成为主流，但其对参数敏感的缺陷限制了极端工况下的表现。引入模糊逼近算法可显著提升逆变器在弱电网环境下的稳定性，并增强储能PCS在复杂负载波动下的动态响应能力。建议研...
弱电网下具有增强电流质量的并网逆变器鲁棒控制方法
Robust Control Method of Grid-Connected Inverters With Enhanced Current Quality While Connected to a Weak Power Grid
Zhaoyan Zhang · Peiguang Wang · Ping Jiang · Fang Gao 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年6月
为提升风电或光伏并网逆变器在弱电网下的鲁棒稳定性，本文建立了弱电网下并网逆变器的鲁棒模型，分析了电网阻抗和电压畸变对逆变器稳定性和电流质量的影响机制，并提出了相应的鲁棒控制策略。
解读: 该研究直接针对阳光电源核心业务——光伏逆变器在弱电网环境下的并网稳定性问题。随着全球光伏装机容量增加，电网强度普遍下降，该鲁棒控制方法可显著提升阳光电源组串式及集中式逆变器在复杂电网环境下的适应性，减少因电网阻抗波动导致的谐振或脱网风险。建议研发团队将该鲁棒控制算法集成至iSolarCloud智能运...
一种用于三相双有源桥变换器的混合调制改进模型预测控制
Improved Model Predictive Control for Three-Phase Dual-Active-Bridge Converters With a Hybrid Modulation
Jiahao Sun · Lin Qiu · Xing Liu · Jian Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年4月
本文提出了一种针对三相双有源桥（3p-DAB）变换器的改进型移动离散控制集模型预测控制（MDCS-MPC）策略，结合了混合调制技术。该方法旨在提升变换器在部分负载下的效率，并增强输出电压跟踪的动态性能。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的核心储能业务。三相DAB变换器是PowerTitan和PowerStack等大功率储能变流器（PCS）实现DC-DC级双向功率变换的关键拓扑。通过引入混合调制与改进的MDCS-MPC，能够显著降低PCS在部分负载工况下的开关损耗，提升系统全功率段的转换效率，这对储能电站的经...
一种具有固有电流限制功能的基于LLC的电池均衡器
An LLC-Based Battery Equalizer With Inherent Current Limitation
Runmin Zou · Fulin Liu · Yonglu Liu · Guo Xu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年1月
自动电池均衡器无需传感电路，降低了成本、尺寸和复杂度。然而，现有方法常在均衡路径中使用电阻或二极管来确保安全，这牺牲了转换效率和均衡速度。为解决此问题，本文提出了一种基于半桥LLC变换器的均衡器架构，通过其谐振特性实现固有电流限制，在提高均衡效率的同时提升了系统的可靠性与响应速度。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有重要参考价值。电池组内单体电池的一致性是影响储能系统寿命和可用容量的关键。传统的电阻耗散型均衡方案效率低且发热严重，而基于LLC谐振的均衡方案能显著提升均衡效率，减少能量损耗。建议研发团队关注该拓扑在BMS主动均衡模块...
基于凸优化的锂离子电池SOC与SOH解耦联合估计
Reduced-Coupling Coestimation of SOC and SOH for Lithium-Ion Batteries Based on Convex Optimization
Dianxun Xiao · Gaoliang Fang · Sheng Liu · Shaoyi Yuan 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年11月
本文针对锂离子电池SOC与SOH估计中存在的强耦合与非线性问题，提出了一种新型的解耦联合估计算法。通过引入凸优化方法，简化了观测器网络设计并降低了稳定性分析的复杂性，有效提升了电池状态估计的精度与鲁棒性。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的储能业务核心——电池管理系统（BMS）。在PowerTitan和PowerStack等大规模储能系统中，高精度的SOC/SOH估计是实现电池簇均衡、延长系统寿命及保障安全运行的关键。传统的非线性观测器计算量大且难以收敛，而本文提出的凸优化解耦算法能显著降低BMS计算负载，提...
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