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欢迎阅读IEEE Transactions on Energy Conversion期刊2025年issue3文章推送（第6期/共8期）。本期推送共包含10篇研究论文，聚焦于电力系统稳定性控制、电机设计与优化、故障诊断技术以及新能源并网等前沿领域，涵盖了变速抽水蓄能协同控制、混合励磁电机性能比较、贝叶斯深度学习故障诊断、高过载电机温升分析、功率硬件在环仿真、多目标贝叶斯优化框架、储能双模切换策略、IPMSM最大转矩电流比控制、构网型逆变器稳定性分析以及电动汽车电机绕组可靠性评估等重要研究方向。
本期目录
📖 第1篇：变速抽水蓄能中导叶开度与转子转速的协同控制策略研究
📖 第2篇：轴向-径向混合励磁电机不同励磁源综合性能对比研究
📖 第3篇：贝叶斯深度学习在感应电机故障诊断中的应用：降低数据依赖性与提升可解释性
📖 第4篇：考虑退磁和饱和效应的短期高过载力矩电机温升分析
📖 第5篇：基于神经模糊控制器的神经网络电机仿真器在功率硬件在环测试中的应用
📖 第6篇：基于高斯过程回归的通用电机设计全局多目标贝叶斯优化框架
📖 第7篇：考虑故障穿越能力和交流微电网稳定性的并网储能柔性双模切换策略
📖 第8篇：基于参数等效基电流自校正的IPMSM最大转矩电流比控制
📖 第9篇：基于等效电路模型的构网型逆变器大信号稳定性分析
📖 第10篇：电动汽车电机绕组可靠性评估中改进的老化增强因子
📖 第1篇
📌 变速抽水蓄能中导叶开度与转子转速的协同控制策略研究
Coordinated Control of Guide Vane Opening and Rotor Speed in Variable Speed Pumped Storage for Grid Frequency Support
作者：Qianlin Zhao，Kai Liao，Jianwei Yang，Zhengyou He
随着可再生能源在电力系统中占比的持续提升，电网频率稳定面临严峻挑战。本文针对变速抽水蓄能（VSPS）系统，提出了一种创新的导叶开度（GVO）与转子转速协同控制策略，旨在提升系统的频率支撑能力。研究团队深入分析了VSPS系统中水力与电磁子系统的耦合特性，通过引入辅助变量实现了解耦控制。特别设计了基于二阶滑模控制（SMC）的GVO调节器，显著提升导叶响应速度。核心创新包括建立集中扰动观测器，实时监测电网扰动，智能判断何时启动GVO控制，激活条件为频率响应功率需求超出转子动能。
该协同控制充分发挥了GVO和转子转速在频率响应中的互补特性：转子转速调节负责应对小幅高频功率波动，而GVO专注处理大幅低频扰动。通过Lyapunov方法严格证明了控制策略的收敛性和稳定性。硬件在环（HIL）测试显示，本策略能将频率偏差降低18.84%-34.88%，集成时间平方误差（ITSE）提升至7.18×10^-6。
与传统方法相比，协同策略具有三大优势：一是通过滑模控制提升GVO调节速度，电磁指令到达时间由2.1秒缩短至0.8秒；二是减少了73.3%的导叶调节次数，显著降低了机械损耗；三是充分利用转子动能，避免GVO频繁动作，延长设备寿命。该研究为高比例新能源接入下电网频率稳定提供技术方案，尤其适合应对风光发电的随机性与间歇性功率波动。未来将重点关注系统经济性优化及复杂电网适应性。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10845128
📖 第2篇
📌 轴向-径向混合励磁电机不同励磁源综合性能对比研究
Comprehensive Performance Comparison of Axial-Radial Hybrid Excitation Motors With Different Excitation Sources
作者：Wenbo Chen，Le Xu，Hongbo Qiu，Chunwei Yuan，Qimin Wu
永磁同步电机（PMSM）以其高效率和高功率密度广泛应用于国防和电动汽车领域，但单一励磁源限制了其调速能力。为此，混合励磁电机（HEM）结合永磁与电励磁优点。本文研究轴向-径向混合励磁电机两种励磁源方案，提出了基于交流励磁源磁通-转矩调节混合励磁电机（FTRHEM），通过精确控制交流励磁电流幅值和相位，实现磁通调节和附加转矩生成，有效解决弱磁状态下转矩下降问题。
采用三维有限元法（3D-FEM）对PMSM、FRHEM和FTRHEM电磁性能系统对比，数据显示FTRHEM在相同转速下拥有最大输出转矩，电流密度0-12 A/mm²范围内性能优越，最大附加转矩达5.9 N·m。其磁通调节因子Kf为0.0597，高于其他两种电机，且采用并联磁路设计，显著降低永磁体退磁风险。
调速性能显示，FTRHEM基础转速扩展至879.9 rpm，较PMSM提高13.54%。实验验证原型机测试数据与仿真吻合良好，误差控制在合理范围。该研究为宽调速和高转矩应用场景提供理论支持，推动电动汽车和风力发电电机创新。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10892020
📖 第3篇
📌 贝叶斯深度学习在感应电机故障诊断中的应用：降低数据依赖性与提升可解释性
Bayesian Deep Learning for Fault Diagnosis of Induction Motors With Reduced Data Reliance and Improved Interpretability
作者：Zhanbiao Lai，Weiwen Peng，Guodong Feng，Meilin Pan
感应电机作为工业核心动力设备，在恶劣工况下易故障，造成安全风险。传统深度学习故障诊断虽有进展，但面临数据依赖大和模型可解释性差两大难题。本文提出结合多输入卷积神经网络（MICNN）与贝叶斯深度学习，利用FFT及STFT将振动信号转换为频域和时频图像，1D CNN与2D CNN并行提取双域特征，实现多域特征融合。
贝叶斯深度学习将模型参数视为随机变量，通过变分推理量化诊断结果不确定性，并拆分为认知不确定性和偶然不确定性，为决策者提供置信度参考。诊断结果不确定时可提示人工干预，提升系统鲁棒性。
实验结果显示，在有限样本条件下，诊断准确率提升15%。不同工况和噪声下，模型能有效区分不确定性来源，指导数据采集及传感器性能优化。该方法兼具高准确率与风险可控决策能力，为智能工业诊断提供可靠方案。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10906459
📖 第4篇
📌 考虑退磁和饱和效应的短期高过载力矩电机温升分析
Analysis of Temperature Rise in Short-Term High Overload Torque Motor With LPTN Considering Demagnetization and Saturation
作者：Shucai Wang，Jinhua Chen，Jiutong Yang，Chi Zhang，Shuheng Qiu，Kai Liu，Binghai Lyu
机器人关节电机在周期性短期高过载工况下温升影响性能可靠，传统热网络模型忽略非线性退磁及饱和效应导致预测精度不足。本文创新提出综合考虑永磁体退磁、温度效应和交叉饱和效应的集总参数热网络（LPTN）模型，为电机热管理提供精准分析。
建立了考虑温度影响的电磁转矩模型，分析永磁体升温导致退磁现象对电机输出影响，形成输入电流增加及铜耗升高的恶性循环。研发了包含35个温度节点的精细化LPTN模型，涵盖径向和轴向热传导，引入热容参数准确模拟瞬态温度响应。
有限元验证显示温度估计误差<5%，实验在20个周期过载工况中准确预测热变化。峰值转矩达额定值5.2倍时，模型依旧保持高精度。此为首次将温度依赖退磁与非线性磁饱和纳入热网络模型，突破传统线性限制，提升高密度电机可靠性和寿命。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10887311
📖 第5篇
📌 基于神经模糊控制器的神经网络电机仿真器在功率硬件在环测试中的应用
A Neural-Network-Based Electric Machine Emulator Using Neuro-Fuzzy Controller for Power-Hardware-in-the-Loop Testing
作者：Hadi Mohajerani，Uday Deshpande，Narayan C. Kar
电气化进程推动电力电子测试需求，传统基于查表法（LUT）的高精度电机模型内存高达4MB，实时应用中存在显著延迟。本文创新采用人工神经网络（ANN）结合自适应神经模糊推理系统（ANFIS）控制器，模型内存仅0.68KB，精度达0.022%均方误差，内存需求缩减5880倍。
包含两个神经网络模块：ANN1建模dq轴电流与磁链非线性关系，ANN2预测转矩与电流映射。采用Levenberg-Marquardt算法训练，结合有限元与实验数据，保证模型多工况准确性。实验表明，仿真器在±500RPM范围实现平滑转速过渡，相位电流跟踪误差仅0.1A。
系统在OPAL-RT实时仿真器上实现5μs超低延迟，优于传统PID（10-20μs）和模型预测控制（20-35μs）。谐波频谱分析证实仿真输出与物理电机高度一致。首次将ANN与ANFIS深度集成，解决资源效率和控制精度矛盾，适合电动汽车及新能源高速实时测试。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10811986
📖 第6篇
📌 基于高斯过程回归的通用电机设计全局多目标贝叶斯优化框架
A Global Multi-Objective Bayesian Optimization Framework for Generic Machine Design Using Gaussian Process Regression
作者：Johannes Rossmann，Maarten J. Kamper，Christoph M. Hackl
电机设计需同时兼顾多个性能指标，如平均转矩、转矩脉动和功率因数。传统随机算法（NSGA-II）虽应用广泛，但评价过程耗时。本文构建基于高斯过程回归（GPR）的全局多目标贝叶斯优化（GMOBO）框架，针对计算昂贵的多目标优化问题提供高效解法。
首次完成完整多目标设计框架搭建，系统对比了EI_iemn、EI_mmd、EHVI和EHVI_nne四种采集函数。以磁阻同步电机为例，设计变量14个，采用二维有限元分析评估性能，并进行了三目标优化设计。
结果表明，基于EI_iemn采集函数的贝叶斯优化表现最佳，在仅500次设计评估后，获得帕累托前沿近似超体积达到97.6%，优于NSGA-II在1000次评估后的表现。计算时间主要受有限元仿真影响，与找到的帕累托点数无关。
贝叶斯优化优势在于即时更新帕累托前沿近似，相比遗传算法需等待整代评估显著提高效率。该框架为电机设计多目标优化提供理论与实践指导，推荐超过三目标场景采用EI_iemn采集函数，实现效率与精度最佳平衡。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10897899
📖 第7篇
📌 考虑故障穿越能力和交流微电网稳定性的并网储能柔性双模切换策略
A Flexible Dual-Mode Switching Strategy for Grid-Connected Energy Storage Considering Fault Ride Through Capability and Support for AC Microgrid Stability
作者：Li Wang，Ningting Zhou，Yi Shu，Xiangjun Zeng，Bin Zhao，Jie Zhao，Yuxiang Jiang
随着光伏等可再生能源大规模接入，电网强度减弱，影响稳定性。本文针对光伏储能系统提出一套创新的GFL/GFM双模切换控制策略，整合积分器与状态跟随，确保在不同电网强度下稳定平滑切换。
采用Kuramoto模型与盆地稳定性分析，精确刻画GFM控制下微电网参数稳定域，基于短路比（SCR）建立切换边界。SCR>3时采用GFL，SCR<1.8时切换GFM，滞环切换策略避免频繁变化。引入预同步和状态跟随技术解决相位角与dq轴参考电流平滑过渡，最大功率波动控制在0.04pu以内。
提出具备负序电流抑制策略的故障穿越控制，动态调整功率参考，确保三相电流平衡。仿真显示60%对称电压跌落下谐波畸变率4.26%，直流电压波动<0.02pu；40%不对称故障谐波畸变率<3.87%，满足并网标准。
通过C-HIL和IEEE 33节点系统大规模仿真验证策略有效性。相比单一模式，策略可在SCR剧烈变化时保持系统稳定，频率波动从50.36Hz缩小至额定附近。为高比例新能源接入的电网稳定提供重要技术支撑和工程参考。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10887005
📖 第8篇
📌 基于参数等效基电流自校正的IPMSM最大转矩电流比控制
MTPA Control of IPMSM With Self-Correction of Parameters Equivalent Base Current
作者：Manas Ranjan Jena，Kanungo Barada Mohanty
内嵌式永磁同步电机（IPMSM）广泛应用于工业与电动车，但电机参数随温度和磁饱和波动，导致传统最大转矩电流比（MTPA）控制精度降低。本文创新引入参数等效基电流（I_b）自校正策略，有效缓解参数敏感性，提高控制精度。
克服查表法和信号注入法缺陷，建立I_b与参数函数关系，将多参数估计转为单变量在线校正。利用电机内部控制变量实时计算，无需预存查表或复杂辨识。理论表明，该方法对电感和磁链变化鲁棒性强，仅需热模型补偿定子电阻温漂确保精度。
仿真实验在1500rpm、10N·m工况下，激活自校正20ms内完成d-q轴电流轨迹追踪。与虚拟信号注入法相比，铜损显著降低，电流谐波失真率低于3.55%，动态响应优越，代码执行时间减少30%，适合低成本控制器。
该研究突破了传统MTPA对高精度参数依赖，提供了实时性与实施简便性兼具的解决方案，对推动高效IPMSM驱动技术普及具有重要意义。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10840252
📖 第9篇
📌 基于等效电路模型的构网型逆变器大信号稳定性分析
Large-Signal Stability Analysis of Grid-Forming Inverters With Equivalent-Circuit Models
作者：Nathan Baeckeland，Diptak Pal，Gab-Su Seo，Brian Johnson，Sairaj Dhople
构网型逆变器在频率稳定性和谐波抑制上展现优势，但大信号扰动稳定性评估复杂且成本高。本文创新提出基于能量函数的直接法，通过等效电路模型描述逆变器控制层和物理层动态，统一纳入下垂、虚拟同步机及虚拟振荡控制策略，还考虑LCL滤波器与电流饱和限制，构建复合能量函数，实现大规模稳定性评估。
创新点包括完整考虑了内电压电流控制动态过程，系统融入电流限制非线性影响，以及基于电路理论方法通用易扩展。数值仿真验证显示结果与电磁暂态模型高度一致，可准确预测临界清除时间，预测精度超95%。
研究表明提升电流限制能增强稳定裕度，而电网阻抗及功率设定改变影响稳定边界。该方法降低仿真复杂度，推动高比例新能源电力系统安全稳定运行，未来将拓展至多逆变器及谐波故障场景。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10884518
📖 第10篇
📌 电动汽车电机绕组可靠性评估中改进的老化增强因子
Improved Aging Enhancement Factor for Reliability Assessment of Motor Windings in Electric Vehicle Applications
作者：Yatai Ji，Paolo Giangrande，Weiduo Zhao，Jing Zhang，Pinjia Zhang
800V高压平台成为电动汽车主流，逆变器供电下电机绕组易发生局部放电，对广泛应用的I型绝缘系统构成严重威胁。IEC 60034-18-41标准提出多种增强因子，但热老化增强因子准确性不足。本文结合实验与理论，提出综合考虑温度与时间约束的改进模型。
在三个加速老化温度下进行10余周期老化试验，测量局部放电起始电压，基于速率理论及阿伦尼乌斯定律推导通用变化速率，建立纳入寿命约束和温度的热老化增强因子模型，提升局部放电风险评估精准度。
采用未浸渍绞线与光电倍增管检测，220℃、230℃、250℃分别进行192h、96h、24h老化，每周期测PDIV值。数据拟合确认零级反应，模型计算得到200℃和20000h寿命条件下增强因子达到1.46。
汽车应用验证结果显示，不同运行工况下可有效评估局部放电风险，如10000h寿命、200℃热点温度下最大允许匝间电压为624V，160℃条件下可提升至826V。该成果推动IEC标准完善，为电驱系统安全可靠性设计提供创新方案，实现更高功率密度与寿命保障。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10884704
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