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一种用于五相永磁电机的连续调制有限控制集模型预测电流控制
A Novel Finite-Control-Set Model Predictive Current Control for Five-Phase PM Motor With Continued Modulation
Wenxiang Zhao · Tao Tao · Jihong Zhu · Huajun Tan 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年7月
传统五相有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）计算负担重且性能受限。本文提出一种结合连续调制的新型模型预测电流控制（MPCC）方法，通过级联优化程序，有效降低了计算复杂度并提升了运行性能。
解读: 该文献聚焦于多相电机驱动的先进控制算法，虽然阳光电源的核心业务集中在光伏逆变器、储能PCS及风电变流器，而非直接的五相电机驱动，但其提出的“级联优化”与“连续调制”思想对提升阳光电源现有风电变流器及大功率储能PCS的控制精度具有参考价值。特别是针对复杂拓扑下的计算负担优化，可借鉴用于提升iSolar...
一种降低计算负担的五相永磁电机简化容错模型预测控制
Simplified Fault-Tolerant Model Predictive Control for a Five-Phase Permanent-Magnet Motor With Reduced Computation Burden
Tao Tao · Wenxiang Zhao · Yuxuan Du · Yu Cheng 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年4月
本文提出了一种针对五相永磁电机驱动的容错有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）策略。通过利用由两个基本矢量合成的虚拟电压矢量，有效降低了计算复杂度并简化了控制模型，同时提升了系统的稳态性能。
解读: 该技术主要针对多相电机驱动，虽然阳光电源目前的核心业务聚焦于光伏逆变器和储能变流器（PCS），但其提出的“虚拟矢量合成”与“降低计算负担”的MPC优化思路，对提升阳光电源大功率储能变流器（如PowerTitan系列）及风电变流器的控制性能具有参考价值。在复杂电网环境下，通过简化模型预测算法，可降低对...
基于模式矢量合成与混合SVPWM调制的开口绕组五相永磁同步电机逆变器重构方法
Inverter Reconstruction Approach for Open-End Winding Five-Phase PMSM With Pattern-Based Vector Synthesis and Hybrid SVPWM Modulation
Yuxuan Du · Tao Tao · Xiaopeng Zhao · Wenxiang Zhao 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
针对开口绕组五相永磁同步电机（OWFP-PMSM）驱动系统中功率管易失效的问题，本文提出了一种逆变器重构方法。通过基于模式的矢量合成与混合SVPWM调制策略，有效解决了现有容错控制（FTC）方法中存在的过流问题，提升了电机驱动系统在故障发生后的运行可靠性与性能。
解读: 该研究聚焦于多相电机驱动系统的容错控制与逆变器重构，虽然阳光电源目前的核心业务集中在光伏逆变器和储能变流器（PCS），但其提出的故障诊断与容错调制策略对提升电力电子变换器的可靠性具有参考价值。特别是在风电变流器领域，随着大功率多电平拓扑的应用，该文的容错控制思路可用于优化变流器在功率器件故障下的降额...
双三相永磁电机谐波转矩抑制的容错直接转矩控制
Remedial Direct Torque Control for Dual Three-Phase Permanent-Magnet Motor With Harmonic Torque Suppression
Linsen Huang · Jinghua Ji · Tao Tao · Yuxuan Du 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年9月
本文提出了一种针对双三相永磁电机（DTP-PM）故障后运行的改进直接转矩控制（RDTC）策略。该电机采用双中性点模型，由八桥臂电压源逆变器驱动。研究重点在于抑制故障后由三次谐波反电动势和零序电流引起的谐波转矩，以提升系统在故障状态下的运行性能与可靠性。
解读: 该文献研究的电机驱动控制与容错技术主要应用于高性能电机驱动领域。虽然阳光电源的核心业务聚焦于光伏逆变器、储能PCS及风电变流器，但其在风电变流器产品线中涉及大功率电机侧的控制算法。该文提出的容错控制与谐波抑制策略，可为阳光电源风电变流器在应对电机侧故障、提升系统可靠性及优化输出电流质量方面提供算法参...
五相开绕组永磁同步电机
FPOW-PMSM）的零序电流抑制策略及共模电压与逆变器损耗优化
Zongwang Li · Yuxuan Du · Wenxiang Zhao · Tao Tao 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年8月
本文针对共直流母线的五相开绕组永磁同步电机（FPOW-PMSM）系统，提出了一种新型零序电流（ZSC）抑制方法。该方法旨在解决由双逆变器结构引起的谐波电流、系统损耗增加以及高频共模电压（CMV）导致的轴承损坏问题，通过优化调制策略实现高效的电流抑制与损耗降低。
解读: 该研究聚焦于多相电机驱动与双逆变器拓扑的控制优化，虽然阳光电源目前的核心业务集中在光伏逆变器、储能PCS及风电变流器，而非直接的电机驱动，但其提出的共模电压抑制及损耗优化算法对阳光电源的功率变换技术具有参考价值。特别是在高功率密度储能变流器（PowerTitan/PowerStack）或风电变流器设...
通过3D共封装与增强dv/dt控制能力释放GaN/SiC共源共栅器件的全部潜力
Unlocking the Full Potential of GaN/SiC Cascode Device With 3D Co-Packaging and Enhanced dv/dt Control Capability
Ji Shu · Jiahui Sun · Mian Tao · Yangming Du 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年5月
为充分发挥GaN-HEMT/SiC-JFET共源共栅器件的快速开关潜力，本文提出了一种3D堆叠共封装配置，以最小化寄生互连电感。该方案有效降低了开关损耗并抑制了振荡。基于此3D封装，该器件的dv/dt控制能力得到显著增强，为高频功率变换应用提供了更优的性能表现。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务具有极高的战略价值。在光伏逆变器（尤其是组串式和户用机型）及储能系统（如PowerStack/PowerTitan）中，提升功率密度和转换效率是核心竞争力。3D共封装技术能有效解决宽禁带半导体在高频应用中的寄生参数问题，有助于进一步缩小逆变器体积并提升效率。建议研发团队关注...
高渗透率可再生能源电力系统实时调度：一种专家知识与强化学习混合方法
Real-Time Scheduling of High-Penetrated Renewable Power Systems: An Expert Knowledge and Reinforcement Learning Hybrid Approach
Sijun Du · Tao Ding · Yang Xiao · Jingyu Wan 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月
现代电力系统正向低碳可持续转型，可再生能源渗透率的提升及其不确定性给系统调度带来严峻挑战，灵活元件的引入进一步增加了调度复杂性。为此，本文提出一种融合专家知识与强化学习（RL）的混合实时调度方法。首先建立包含柔性负荷与储能的高渗透率可再生能源系统实时调度模型，并转化为马尔可夫决策过程。通过引入专家知识作为系统与RL智能体之间的中介，利用RL算法优化的机组控制序列进行调度决策。基于SG 126节点系统的算例验证了所提方法在保障系统安全稳定运行的同时，显著提升可再生能源消纳能力的有效性与潜力。
解读: 该混合调度方法对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud平台具有重要应用价值。强化学习与专家知识融合的实时调度策略可直接应用于ST系列储能变流器的智能控制算法，优化充放电决策以应对高比例光伏接入的不确定性。该方法可集成至iSolarCloud云平台，实现多站点储能系统协同调度，提...
面向不确定环境下电力系统决策的决策导向学习
Decision-Focused Learning for Power System Decision-Making Under Uncertainty
Haipeng Zhang · Ran Li · Qintao Du · Junyi Tao 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
更精确的预测未必带来更优的决策。为此，决策导向学习（DFL）被提出，通过以决策损失替代传统统计损失，构建端到端的学习范式。近年来，DFL在电力系统中有所应用，但现有研究仍零散，缺乏系统的方法论梳理与比较基准。本文通过情景、分类、应用与对比分析，揭示统计精度与运行决策间的内在错配，建立基于模型结构（直接/间接）与梯度处理（基于/无需梯度）的DFL方法体系，综述现有应用，并开发开源基准平台，采用成本降低、预测精度和决策速度等电力指标评估模型性能，最后指出应用挑战并展望未来方向，为推动DFL向电网定制...
解读: 决策导向学习技术对阳光电源储能系统和智能运维平台具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，可将DFL应用于充放电策略优化，通过直接优化运行成本而非预测精度，提升电网调峰调频的经济性。对于ST系列储能变流器，该方法可优化功率分配决策，在不确定性环境下降低决策损失。在iSolarCloud...
面向决策的学习在不确定性电力系统决策中的应用
Decision-Focused Learning for Power System Decision-Making Under Uncertainty
Haipeng Zhang · Ran Li · Qintao Du · Junyi Tao 等12人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月 · Vol.41
本文综述了决策聚焦学习（DFL）在电力系统中的应用，提出以决策损失替代统计损失的端到端范式，构建场景、分类、应用与对比基准四维分析框架，并开源电力系统专用评估基准，为DFL工程落地提供技术路线图。
解读: 该文对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列储能系统的优化调度具有直接参考价值：DFL可提升光伏出力-负荷-电价多源不确定性下的实时功率指令生成质量，增强组串式逆变器与PCS协同响应能力。建议在iSolarCloud中集成DFL模块，面向光储一体化电站开展成本敏感...
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...