找到 4 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics
用于DAB变换器的深度强化学习辅助混合五变量调制方案以降低RMS电流并扩展ZVS运行范围
Deep Reinforcement Learning Assisted Hybrid Five-Variable Modulation Scheme for DAB Converters to Reduce RMS Current and Expand ZVS Operation
Zhichen Feng · Huiqing Wen · Xu Han · Qinglei Bu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年7月
为提升双有源桥（DAB）变换器的转换效率，本文提出了一种结合深度强化学习（DRL）的混合五变量（HFV）调制策略。利用深度确定性策略梯度（DDPG）算法训练智能体，旨在降低均方根（RMS）电流并实现零电压开关（ZVS），从而优化变换器性能。
解读: 该技术对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack）及光储一体化产品线具有重要价值。DAB变换器是储能变流器（PCS）的核心拓扑，通过引入深度强化学习优化五变量调制，可显著降低PCS在宽电压范围下的损耗，提升系统全工况转换效率。建议研发团队关注该算法在嵌入式DSP/FPGA上的...
基于谐波分析法的DAB变换器人工智能辅助最小无功功率控制
Artificial Intelligence-Aided Minimum Reactive Power Control for the DAB Converter Based on Harmonic Analysis Method
Yuanhong Tang · Weihao Hu · Di Cao · Nie Hou 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年9月
为降低双有源桥（DAB）变换器的无功功率，本文提出了一种基于谐波分析法和深度强化学习（DDPG算法）的辅助控制方案。通过离线训练智能体，实现DAB变换器在不同工况下的最优控制，有效提升了功率传输效率。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有重要价值。DAB变换器是储能变流器（PCS）的核心拓扑，通过引入深度强化学习优化无功功率控制，可显著降低变换器损耗，提升系统全生命周期能效。建议研发团队关注该算法在PCS控制板上的嵌入式部署，利用AI技术替代传统复杂的...
基于DDPG的模块化多电平变换器电平增加型iSHE调制方法
Level-Increased iSHE Modulation Method for Modular Multilevel Converters Based on DDPG
Xinxiao Qin · Weihao Hu · Yubo Han · Yuanhong Tang 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月
针对模块化多电平变换器（MMC）在子模块数量较少时输出波形质量不佳的问题，本文提出了一种通过改变部分子模块电容电压来增加等效输出电压电平数量的技术。该方法显著提升了MMC的性能，并结合了基于深度确定性策略梯度（DDPG）的控制策略，优化了调制效果。
解读: 该技术对阳光电源的集中式逆变器及大型储能变流器（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。随着大功率电力电子设备对电能质量要求的提升，MMC拓扑在大型光伏电站及电网侧储能中应用广泛。通过DDPG强化学习算法优化调制策略，可以在不增加硬件成本的前提下提升输出波形质量，降低谐波含量，从而减小滤波器的...
基于深度确定性策略梯度算法的单电感多输出DC-DC变换器强化学习控制器
Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm Based Reinforcement Learning Controller for Single-Inductor Multiple-Output DC–DC Converter
Jian Ye · Huanyu Guo · Benfei Wang · Xinan Zhang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年4月
单输入多输出（SIMO）DC-DC变换器因结构简单、功率密度高等优势具有广阔应用前景。然而，由于所有负载共享电感，导致严重的相互干扰，控制设计面临挑战。本文提出一种基于深度确定性策略梯度（DDPG）算法的强化学习控制器，旨在解决SIMO变换器中的交叉调节问题，实现多输出电压的精确控制。
解读: 该研究探讨的SIMO变换器控制技术在阳光电源的户用光伏及小型储能产品线中具有潜在应用价值。目前阳光电源的户用储能系统（如PowerStack系列）及光伏逆变器多采用多级变换架构，若未来产品向更高集成度、多路输出的单级变换拓扑演进，该基于强化学习的控制算法可有效解决多路负载间的耦合干扰问题，提升系统动...