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一种在不暴露控制器细节的情况下提高电站稳定性裕度的基于梯度的黑盒方法
Gradient-Based Black-Box Method for Improving the Stability Margin of Power Station Constructed by Inverters Without Exposing Controller Details
Jiayu Fang · Shuying Yang · Zhen Xie · Xing Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年4月
针对多厂商逆变器构成的电站中控制器细节无法共享的问题，本文提出了一种黑盒稳定性预测及参数优化方法。该方法基于奈奎斯特判据和劳斯-赫尔维茨判据，通过梯度下降算法在不泄露内部控制逻辑的前提下，实现系统级稳定性裕度提升，有效解决了多机并网系统的振荡与失稳难题。
解读: 该研究对阳光电源的组串式逆变器及大型地面电站解决方案具有极高价值。在大型光伏电站中，多机并联易引发谐振，而阳光电源作为全球领先供应商，常面临与第三方设备兼容的挑战。该黑盒优化方法允许阳光电源在不暴露核心控制算法（如构网型GFM技术）的前提下，通过外部参数寻优提升电站整体稳定性，显著降低项目现场调试难...
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...
用于更多电飞机应用中保持时间扩展的双有源桥变换器混合相位-频率控制
A Hybrid Phase-Frequency Control of Dual Active Bridge Converters for Hold-Up Time Extension in More Electric Aircrafts Applications
Linxiao Gong · Yunfeng Peng · Chaofan Cui · Jie Chen 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年11月
本文针对更多电飞机（MEA）应用中的双有源桥（DAB）变换器，提出了一种混合相位-频率控制策略。该方法旨在解决保持时间（Hold-up time）扩展过程中，传统移相控制导致的电压增益与电流应力耦合问题，有效降低高电压增益下的电流应力，提升变换器在极端工况下的可靠性与安全性。
解读: DAB变换器是阳光电源储能系统（如PowerTitan、PowerStack系列）及直流充电桩核心DC-DC环节的关键拓扑。该文提出的混合相位-频率控制策略，能够有效优化DAB在宽电压范围下的电流应力，这对于提升阳光电源储能变流器（PCS）在电网电压波动或电池电压变化时的效率和可靠性具有重要参考价值...
一种基于直接频率-相位闭环控制的DAB变换器超快速宽安全范围启动方法
An Ultrafast and Wide-Safe-Range Start-Up Method of DAB Converters With Straightforward Frequency-Phase Closed-Loop Control
Linxiao Gong · Yunfeng Peng · Chaofan Cui · Jie Chen 等9人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年11月
针对双有源桥（DAB）变换器启动速度慢及安全运行范围受限的问题，本文提出了一种变频加扩展移相（EPS）控制策略。该方法摆脱了传统手动预设移相模式的限制，通过闭环控制实现了理论最大功率输出，显著提升了DAB变换器的启动速度与运行安全性。
解读: DAB变换器是阳光电源储能系统（如PowerTitan、PowerStack系列）中DC-DC级核心拓扑。该研究提出的变频与EPS结合的启动策略，能有效解决储能系统在黑启动或并网切换过程中的电流冲击与启动缓慢问题，提升系统动态响应速度。建议研发团队评估该控制算法在PCS功率模块中的应用，以优化储能系...
基于神经网络预测器与软演员-评论家算法的电力电子变换器预测控制方法
A Predictive Control Method Based on Neural Predictor and Soft Actor–Critic for Power Converters
Chenghao Liu · Jien Ma · Xing Liu · Lin Qiu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年10月
本文着重于将软强化学习（RL）技术引入有限控制集模型预测控制（FCS - MPC）框架，以提升鲁棒性能。更确切地说，在神经预测器的基础上，开发了一个使用软演员 - 评论家算法训练的智能体，用于探索嵌入在MPC框架内的最优控制输入。同时，在训练过程中引入了基于李雅普诺夫函数的约束条件，并给出了相应的权重更新法则。此外，所提出的方法保证了集成了RL智能体的系统的稳定性。最后，仿真和实验结果均验证了该方法相较于现有FCS - MPC方法的优越性。
解读: 从阳光电源的核心业务视角来看，这项基于软强化学习的预测控制技术具有重要的战略价值。该方法将软演员-评论家算法与有限集模型预测控制相结合，通过神经网络预测器实现智能决策，这与我们在光伏逆变器和储能变流器中广泛应用的MPC控制策略形成了技术演进路径。 对于阳光电源的产品线，该技术的核心价值体现在三个层...
一种改进的双相移脉宽调制策略用于并联三电平逆变器抑制环流
A Modified DPS PWM Strategy for Parallel Three-Level Inverters to Suppress Circulating Current
Cunyu Fang · Mengmeng Jing · Haiyang Wang · Chang Liu 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年6月
本文提出了一种改进的双相移脉宽调制（MDPS-PWM）策略，旨在抑制并联三电平逆变器中的环流。与传统双相移PWM不同，该方法引入了特定设计的相移角以抑制环流，通过降低共模电压差值的幅值有效减小环流幅值，同时不损害输出电流质量。此外，采用基于锯齿载波的调制策略简化了实现过程。仿真与实验结果验证了所提MDPS-PWM方法的有效性与优越性。
解读: 该改进的双相移PWM策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。并联三电平拓扑是阳光电源大功率储能系统的核心架构，环流抑制直接影响系统效率和可靠性。该MDPS-PWM方法通过优化相移角设计降低共模电压差，可有效减小并联模块间环流损耗，提升系统效率1-2%。基于...
功率变换器的FCS-MPC：一种事件驱动的脑情绪学习方法
FCS-MPC of Power Converters: An Event-Driven Brain Emotional Learning Approach
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年8月
针对系统不确定性与低开关频率（SF）下的有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）框架，本文提出一种事件驱动的脑情绪在线学习方法。该方法包含三个关键特征：采用双向模糊脑情绪在线学习机制并结合鲁棒控制项以逼近理想控制器；引入基于事件驱动的管状模型预测控制机制实现低SF运行；加入积分误差项以提升低SF下的跟踪性能。所提方法无需权重因子即可有效抑制不确定性、降低开关频率并减小跟踪误差，并给出了闭环系统的收敛性分析。通过多个文献中的基准实例验证了其有效性。
解读: 该事件驱动FCS-MPC技术对阳光电源多条产品线具有重要应用价值。在ST储能变流器中，低开关频率运行可直接降低SiC/GaN功率器件的开关损耗，提升系统效率；无权重因子设计简化了多目标控制参数整定难度。在SG光伏逆变器的MPPT控制中，脑情绪学习机制可增强参数摄动与电网扰动下的鲁棒性。在电动汽车驱动...
基于子空间预测器的预测电压控制方法
Subspace Predictor-Based Predictive Voltage Control for Power Converters
Zeyu Zhang · Jien Ma · Lin Qiu · Xing Liu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年2月
有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）因性能优异、实现简单和动态响应快，在电力变换器中备受关注。然而，传统FCS-MPC对模型参数依赖性强。为此，本文提出一种基于有限集子空间预测器的电压控制策略，旨在提升系统鲁棒性的同时保留FCS-MPC的优点。该方法在各运行点采用子空间预测器替代物理模型，仅利用历史输入输出数据直接根据参考输出轨迹获取最优控制量，无需知晓系统结构与负载参数，有效避免了参数变化导致的性能下降。三电平中点钳位逆变器实验验证了所提方法的有效性。
解读: 该基于子空间预测器的预测电压控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。传统MPC对参数依赖性强，在储能系统电池老化、光伏逆变器负载波动等工况下性能易劣化。该方法仅依赖历史数据即可实现最优控制，无需精确模型参数，可显著提升PowerTitan大型储能系统在全生命周期的控...
基于扩展ISMO的两步预测时域无模型预测控制在功率变换器中的应用
Extended ISMO-Based Two-Step Prediction Horizon Model-Free Predictive Control for Power Converters
Zeyu Zhang · Jien Ma · Lin Qiu · Xing Liu 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年7月
模型预测控制因实现简单、性能优良和动态响应快而广泛应用于功率变换器。然而，传统方法依赖负载参数进行预测，鲁棒性差，且高频开关导致额外损耗。为此，本文提出一种基于积分滑模观测器（SMO）的鲁棒有限控制集模型预测控制方法。通过引入扩展ISMO实现超局部模型观测，有效抑制负载参数扰动影响；结合两步预测时域结构，拓展优化范围，提高连续周期内重复电压矢量的应用概率，显著降低开关频率。该方法在提升系统鲁棒性的同时，有效减少了对负载参数的敏感性，并保持较低开关频率。仿真与实验结果验证了所提方法的鲁棒性和低开关...
解读: 该扩展ISMO无模型预测控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG光伏逆变器具有重要应用价值。其核心优势在于：1）通过超局部模型观测实现对负载参数扰动的鲁棒控制，可显著提升PowerTitan储能系统在电网阻抗波动、负载突变等复杂工况下的稳定性；2）两步预测时域结构有效降低开关频率，直接减少SiC/...
基于Adaline神经网络的数据使能有限状态预测控制用于电力变换器
Data-Enabled Finite State Predictive Control for Power Converters via Adaline Neural Network
Wenjie Wu · Lin Qiu · Xing Liu · Jien Ma 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年8月
有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）在电力变换器与电机驱动中展现出良好前景，但受限于模型依赖性。本文从动态建模角度提出一种数据使能的有限集预测控制方案。采用动态线性化数据模型在各运行点等效重构系统，并通过自适应线性神经网络在线更新时变参数，提升建模精度与实现性能。同时提出一种改进的无电容电压平衡方法以调节中点电位。由于负载电流与电容电压的无参数预测仅依赖系统输入输出测量及历史数据，有效规避了参数变化带来的不利影响。通过在三电平中点钳位逆变器上的仿真与实验验证了所提方法的优越性。
解读: 该数据驱动的有限集预测控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG光伏逆变器的三电平拓扑控制具有重要应用价值。通过Adaline神经网络实现无参数化预测控制，可有效解决储能系统在宽工况运行时的参数漂移问题，提升PowerTitan大型储能系统在温度变化、器件老化等复杂工况下的控制鲁棒性。改进的中点电位...
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