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基于智能光伏-配电静止同步补偿器
PV-DSTATCOM）的下垂控制微电网电能质量改善
Faa-Jeng Lin · Kuang-Hsiung Tan · Zhao-Yun Kuan · Chen-Yi Wang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
本文开发了一种由电池储能系统和光伏配电静止同步补偿器（PV-DSTATCOM）组成的下垂控制微电网，旨在提升微电网的电能质量。针对高渗透率可再生能源接入、感性负载广泛使用及负载突变带来的电能质量问题，该方案通过智能控制策略有效优化了系统性能。
解读: 该研究涉及的下垂控制与PV-DSTATCOM技术与阳光电源的核心业务高度契合。在PowerTitan及PowerStack储能系统中，通过引入类似的电能质量治理功能，可提升系统在弱电网环境下的适应性。此外，该技术可集成至阳光电源的组串式逆变器中，实现光伏发电与无功补偿的协同，增强iSolarClou...
基于Petri递归小波模糊神经网络的微电网无缝切换与并网重连
Seamless Switching and Grid Reconnection of Microgrid Using Petri Recurrent Wavelet Fuzzy Neural Network
Kuang-Hsiung Tan · Tzu-Yu Tseng · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年10月
本文提出了一种Petri递归小波模糊神经网络（PetriRWFNN）控制器及预同步估计算法，用于微电网系统的无缝切换与并网重连。该微电网采用主从控制架构，集成了储能系统、光伏系统及负载，支持并网与离网模式切换，有效提升了系统在复杂工况下的运行稳定性。
解读: 该研究直接契合阳光电源PowerTitan、PowerStack等储能系统及光储一体化解决方案的核心需求。在微电网应用中，实现离网到并网的无缝切换是提升电能质量和用户体验的关键。PetriRWFNN算法可优化PCS（储能变流器）的控制策略，增强系统在弱电网或孤岛运行下的抗扰动能力。建议研发团队关注该...
基于递归概率小波模糊神经网络的微电网虚拟惯性智能控制
Intelligent Control of Microgrid With Virtual Inertia Using Recurrent Probabilistic Wavelet Fuzzy Neural Network
Kuang-Hsiung Tan · Faa-Jeng Lin · Cheng-Ming Shih · Che-Nan Kuo · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年7月
本文提出了一种基于主从控制的微电网虚拟惯性方案，旨在解决传统逆变器分布式电源缺乏惯性和构网能力的问题。该微电网系统由储能系统、光伏系统及可变阻性负载组成，通过引入递归概率小波模糊神经网络，提升了系统在惯性响应和频率稳定性方面的控制性能。
解读: 该研究的核心在于提升逆变器的构网型（Grid-Forming）能力及虚拟惯性响应，这与阳光电源PowerTitan系列液冷储能系统及组串式逆变器的技术演进方向高度契合。随着高比例可再生能源接入，电网对构网型技术的需求日益迫切。建议将该智能控制算法应用于iSolarCloud平台及PCS控制策略中，以...
基于CFNN-AMF的具有不平衡电流补偿功能的智能光伏发电系统
Intelligent PV Power System With Unbalanced Current Compensation Using CFNN-AMF
Faa-Jeng Lin · Kuang-Hsiung Tan · Yu-Kai Lai · Wen-Chou Luo · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年9月
本文提出了一种在三相不平衡负载下补偿电网不平衡电流的新方法，无需额外增加有源电力滤波器。该系统由交错式DC/DC变换器和三电平中点钳位（NPC）逆变器组成，并赋予了光伏逆变器智能补偿功能，有效提升了电网电能质量。
解读: 该研究直接契合阳光电源组串式及集中式光伏逆变器的技术演进方向。通过在三电平NPC拓扑中集成CFNN-AMF控制算法，可使逆变器在完成光伏发电的同时，兼具电能质量治理功能，无需额外配置APF，显著降低系统成本。建议研发团队在现有iSolarCloud平台基础上，引入此类智能补偿算法，提升逆变器在复杂电...
用于功率共享和切负荷的智能控制微电网开发
Development of Intelligent Controlled Microgrid for Power Sharing and Load Shedding
Faa-Jeng Lin · Kuang-Hsiung Tan · Chao-Fu Chang · Meng-Yang Li 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年7月
本文开发了一种在线训练的智能电压控制器，旨在改善孤岛微电网在下垂控制下的电压和频率瞬态响应，并实现快速切负荷。针对传统下垂控制在抗扰动能力和瞬态响应速度上的不足，该智能控制策略有效提升了系统的动态性能与稳定性。
解读: 该研究提出的智能电压控制算法对于阳光电源的微电网解决方案具有重要参考价值。在PowerTitan和PowerStack等储能系统应用中，引入在线智能控制可显著提升系统在离网运行模式下的电压频率稳定性，增强对突加/突卸负载的抗扰能力。此外，该技术与阳光电源的构网型（GFM）技术路线高度契合，有助于优化...
基于小波Petri模糊神经网络控制的鼠笼式感应发电机风电系统
Squirrel-Cage Induction Generator System Using Wavelet Petri Fuzzy Neural Network Control for Wind Power Applications
Kuang-Hsiung Tan · IEEE Transactions on Power Electronics · 2015年1月
本文提出了一种用于并网风力发电系统的波形Petri模糊神经网络（WPFNN）控制器，旨在优化鼠笼式感应发电机（SCIG）系统的交流/直流变换器及直流/交流逆变器控制。该方法通过先进的智能控制策略，提升了风能转换系统的功率输出质量与并网稳定性。
解读: 该研究提出的WPFNN智能控制算法对阳光电源的风电变流器产品线具有重要的参考价值。随着风电场对并网性能要求的提升，引入小波分析与模糊神经网络等AI算法，可显著优化变流器在复杂电网环境下的动态响应速度与谐波抑制能力。建议研发团队关注该算法在风电变流器控制逻辑中的嵌入，以提升产品在弱电网条件下的适应性，...