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一种基于神经网络虚拟阻抗的双向电网逆变器控制新方法以改善微电网动态性能
A Novel Bi-Directional Grid Inverter Control Based on Virtual Impedance Using Neural Network for Dynamics Improvement in Microgrids
Mohamad Alzayed · Michel Lemaire · Hicham Chaoui · Daniel Massicotte · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年5月
在微电网中，电压源逆变器通常采用下垂控制技术，并结合电压和内部电流控制回路，以实现可靠的电力供应。由于线路阻抗不匹配，标准下垂控制技术难以实现功率的均匀分配，并限制并联连接之间的环流，尤其是在高度非线性系统中。本研究旨在引入一种基于神经网络的虚拟阻抗，并将其与双向电网逆变器控制技术相结合，以提高微电网动态运行期间的稳定性。为了在各种运行场景下以较小的偏差和更好的稳定性准确跟踪需求和参考功率，所提出的技术采用前馈神经网络（FFNN）来学习逆变器暂态过程中的非线性模型。该技术无需额外的调节步骤，仅需...
解读: 该神经网络自适应虚拟阻抗控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。当前阳光电源储能系统采用下垂控制实现多机并联功率分配，但线路阻抗不匹配和负载突变会影响动态响应。该研究提出的神经网络在线调节虚拟阻抗方案，可直接应用于ST储能变流器的控制算法优化，提升多台...
超声成像中高效的传感器利用与先进弹性图图像生成方法
Efficient Sensor Utilization and Advanced Elastogram Image Generation Methods in Ultrasound Imaging
Sai Konda · Hicham Chaoui · IEEE Access · 2026年2月 · Vol.14
本文针对平面波超声成像中原始数据量过大导致传输与存储困难的问题，提出带开关网络的新型换能器设计，结合傅里叶域数据重建、降采样及弹性图量化与伪彩色优化，显著降低通道数据量（最高75%），提升传输效率，并改善弹性图质量。
解读: 该文聚焦医学超声成像的传感器优化与图像重建算法，属于生物医学工程领域，与阳光电源主营业务（光伏逆变器、储能系统、风电变流器等电力电子装备）无技术交集。文中涉及的换能器硬件设计、弹性成像算法、医学信号处理等均不适用于光储系统架构、功率变换或智能运维平台。阳光电源的iSolarCloud平台虽含AI功能...