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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...
一种快速准确的粗略方法用于预测调制信号激励下射频滤波器的多极子阈值
A Fast and Accurate Coarse Method for Multipactor Threshold Prediction of RF Filters Under Modulated Signal Excitation
Carlos Alcaide Guillén · Miguel Rodríguez Jódar · Raúl Cervera Marín · Jose V. Morro 等6人 · IEEE Transactions on Electron Devices · 2025年4月
微放电是限制星载硬件系统性能的关键高功率效应。尽管现代粒子模拟器允许将任意几何结构和信号作为输入，但其实际应用通常仅限于连续波（CW）激励。遗憾的是，对输入调制信号进行微放电分析通常会导致过长的CPU计算时间，因为与电子群的演化时间相比，信号长度非常长。粗粒化方法是克服这一限制的有效途径，它能在较短的CPU计算时间内对微放电阈值做出较好的估计。然而，如果在分析输入信号之前不对其进行预处理，该方法就无法考虑频率相关性，因为它仅依据从单一频率提取的电子动力学信息进行运算，这会导致对如滤波器等窄带样本...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇关于射频滤波器多载子放电阈值预测的论文虽然聚焦于卫星通信领域，但其底层的电磁效应分析方法对我司高功率电力电子设备具有重要的借鉴价值。 **技术相关性分析** 多载子放电本质上是高频电磁场环境下的电子雪崩效应。在光伏逆变器和储能变流器中，虽然工作频率远低于射频波段，但...
客座编辑特刊：面向零排放电动交通的电机驱动先进技术
Guest Editorial Special Issue on Advanced Technologies of Motor Drives for Zero-Emission E-Mobility
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...
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