Lin Qiu · Yao Li · Xiaoyan Huang · Lijian Wu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年9月

本文提出了一种基于负载信息的3×5矩阵变换器（MC）调制算法，旨在实现最大输入无功功率范围。通过二维调制图直观展示了其优越性。文章推导了占空比计算框架下的调制矩阵及其固有约束，并进一步讨论了约束条件下的优化控制策略。

解读: 矩阵变换器（MC）作为一种先进的功率变换拓扑，在多端口能量转换领域具有研究价值。虽然阳光电源目前的主流产品（如组串式/集中式逆变器、PowerTitan储能系统）主要基于传统的电压源型逆变器（VSI）拓扑，但该文献提出的基于负载信息的调制策略和占空比优化方法，对于提升复杂多端口变换器（如未来多源微网...

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...

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...

Yang Liu · Zhixing He · Jie Zeng · Jiasheng Qiu 等10人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月

本文提出了一种新型混合全波倍压电路，旨在解决传统倍压器在多级联时输出电压降（OVD）大及电压纹波（OVR）高的问题。该拓扑通过优化电路结构，在减少对高压元器件依赖的同时，提升了输出性能，并降低了对逆变器调节范围的要求。

解读: 该研究聚焦于高压倍压电路拓扑优化，主要应用于高压直流电源领域。对于阳光电源而言，其核心产品线（如光伏逆变器、储能PCS、充电桩）多采用基于IGBT/SiC的DC-DC及DC-AC变换架构，而非传统的倍压整流电路。该技术在公司现有主流产品中直接应用场景有限，但其在降低电压纹波和提升输出稳定性方面的设计...

Ying Pang · Hao Yang · Yanju Ji · Xinhao Zhang 等12人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月

针对大规模光伏发电中，现有电感式逆变器损耗高及电容式逆变器运行范围受限的问题，本文提出了一种多能量转换通道融合的并网逆变器。该拓扑通过优化能量转换路径，有效解决了光伏电压在最大功率点（MPP）不足时导致的功率损耗问题，提升了光伏系统的并网效率与运行灵活性。

解读: 该研究提出的多通道融合拓扑对阳光电源的组串式逆变器（如SG系列）具有重要的技术参考价值。在光伏组件老化或弱光环境下，MPP电压波动常导致逆变器效率下降，该技术通过优化电路拓扑，能有效拓宽逆变器在低压侧的MPPT工作范围，减少功率损耗。建议研发团队评估该拓扑在下一代高功率密度组串式逆变器中的应用潜力，...

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...

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...

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...

Sirui Wu · Jiarong Li · Jin Lin · Feng Liu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年6月

可再生能源制氨（RePtA）虚拟电厂（VPP）正受到全球关注。然而，可再生能源的波动性及预测误差的随机性给氢气与电力平衡带来挑战。若仅考虑合成氨反应器（ASR）在30%–100%负荷范围内的常规运行模式，将导致频繁购售电，降低经济性。为此，本文引入ASR的待机与过载两种临时运行模式以提升系统灵活性，并分析RePtA VPP的多阶段可调度区域（DR），提出DR引导的自适应模式切换调控策略。该策略有效降低电价成本并避免模式切换过度响应。基于中国东北实际项目的案例研究表明，相比无模式切换场景，购电量和...

解读: 该可再生能源制氨VPP的自适应调控技术对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。文章提出的多阶段可调度区域分析方法可直接应用于储能系统的能量管理策略，通过引入待机和过载模式提升系统灵活性，与阳光电源储能系统的多模式运行控制理念高度契合。该策略有效减少59.8%购电量...

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/...

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...

Yuechuan Tao · Zhao Yang Dong · Jing Qiu · Shuying Lai 等8人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月 · Vol.17

本文提出一种人在环路深度强化学习（HITL-DRL）框架，结合人类专家经验与Security-Clipped PPO算法，提升主动配电网中光伏与储能系统的电压/无功快速协同调控能力，显著降低电压越限率（73.4%），增强鲁棒性与可解释性。

解读: 该研究高度契合阳光电源在光储协同智能调控领域的战略布局。其HITL-DRL框架可直接赋能ST系列PCS、PowerTitan及iSolarCloud平台的Volt/Var自适应调节功能，提升组串式逆变器在弱电网下的动态无功响应精度与安全性；建议将SC-PPO算法嵌入iSolarCloud边缘控制器，...

Yunwei Ryan Li · Wei Hua · Luca Zarri · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月

为实现《巴黎协定》将全球温升控制在2°C以内的目标，电动交通（e-mobility）迅速发展。然而，其电机驱动系统所耗电能仍部分来自化石能源，因此提升驱动系统能效成为实现净零排放的关键。本期特刊聚焦电机驱动在新材料、谐波抑制、电磁干扰抑制、智能控制、故障容错、能量管理及系统设计等方面的前沿进展，收录43篇高质量论文，涵盖提高能效的多种技术路径，推动电动交通可持续发展。

解读: 该特刊聚焦的电机驱动先进技术对阳光电源新能源汽车产品线具有直接应用价值。其中SiC/GaN器件应用、三电平拓扑技术可直接优化车载OBC充电机和电机驱动系统的功率密度与效率；PWM控制、SVPWM及模型预测控制MPC等智能控制算法可提升电机驱动精度和动态响应；谐波抑制与EMI抑制技术可改善充电桩的电能...