找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics
一种基于模型无关在线学习的直流/交流逆变器控制策略
A Model-Independent Online Learning-Based Control Strategy for DC/AC Inverters
Zifan Lin · Yulin Liu · Wenxiang Du · Qingle Sun 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年1月
本文提出了一种新型电力电子逆变器控制方案，采用屏障李雅普诺夫函数引导的径向基函数神经网络控制器，具备在线学习和实时应用能力。与传统自适应神经网络控制器不同，该方法无需系统参数知识，且无需离线训练，有效提升了逆变器的控制性能与鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（组串式、集中式光伏逆变器及储能变流器PCS）具有显著的优化潜力。通过引入无需离线训练的在线学习控制策略，可显著降低逆变器在复杂电网环境（如弱电网）下的参数整定难度，提升系统在动态负载变化下的响应速度与稳定性。建议研发团队评估该算法在iSolarCloud平台下的算力适配...
一种基于载波调制的三电平简化中点钳位逆变器自适应模型预测电流控制
A Novel Adaptive Model Predictive Current Control for Three-Level Simplified Neutral-Point-Clamped Inverter With Carrier-Based Modulation
Fubing Jin · Tianhao Qie · Yulin Liu · Yong Yang 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年5月
本文提出了一种针对三电平简化中点钳位逆变器（3L-SNPCI）的自适应模型预测电流控制（MPCC）策略。该方法通过引入一种高精度、快速收敛的参数观测器，解决了传统MPCC对系统模型参数依赖性强的问题，并结合无差拍控制提升了系统性能。
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参考价值。三电平拓扑是阳光电源大功率逆变器的主流方案，通过引入自适应模型预测控制（MPCC），可有效降低对系统参数（如电感值）的依赖，提升在复杂电网环境下的电流控制精度和动态响应速度。此外，该算法结合载波调制，有助于进一步优化开关损耗并提升系统...