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控制与算法 DAB 双向DC-DC 强化学习 ★ 4.0

面向效率提升的双有源桥DC-DC变换器六自由度调制方案及深度强化学习优化

Six-Control Degree-of-Freedom Modulation Scheme for DAB DC–DC Converters to Enhance Efficiency With the Aid of Deep Reinforcement Learning

Zhichen Feng · Huiqing Wen · Xu Han · Guangyu Wang 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年9月 · Vol.14

本文提出一种六自由度(6-DoF)调制策略,结合深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习算法,优化DAB变换器控制变量,降低rms电流与损耗,提升ZVS性能与整机效率,尤其在重载下效果显著,并通过实验验证。

解读: 该DRL-6DoF控制技术可直接赋能阳光电源ST系列储能变流器(PCS)及PowerTitan液冷储能系统中的双向DAB隔离级,提升宽负载范围下的转换效率与动态响应。建议在新一代高功率密度PCS中集成该AI驱动调制策略,替代传统相移+移相组合控制,增强光储/储充系统的能效竞争力;同时可拓展至组串式逆...

储能系统技术 储能系统 DC-DC变换器 DAB ★ 5.0

DAB DC-DC变换器六控制自由度调制方案及深度强化学习效率增强

Six Control Degrees of Freedom Modulation Scheme for DAB DC-DC Converters

Zhichen Feng · Huiqing Wen · Xu Han · Guangyu Wang 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年9月

通过增加控制自由度(DoF)可提高双有源桥(DAB)变换器转换效率。提出六控制自由度(6-DoF)调制进一步提升DAB变换器效率。采用频域分析直接推导变换器运行表达式,包括传输功率、电感电流和均方根(RMS)电流。提出6-DoF深度强化学习(DRL-6DoF)优化方案,采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法求解最小功率损耗最优解。训练后的DDPG代理可在各种运行工况下输出控制变量最优值。采用DRL-6DoF控制方案,因低RMS电流和优异ZVS性能进一步提升DAB变换器效率。特别在重载工况下,因可...

解读: 该六自由度深度强化学习DAB优化技术对阳光电源储能变流器的DAB变换器效率提升有重要应用价值。DDPG算法优化可应用于ST储能系统的DC-DC变换级,实现全工况高效运行。可变开关频率和低RMS电流技术对阳光电源DAB拓扑产品的重载效率优化有借鉴意义。该技术对PowerTitan大型储能系统的智能控制...