找到 13 条结果 · 储能系统技术
沟槽栅功率硅MOSFET体二极管优化反向恢复模型
An Optimized Reverse Recovery Model of Trench Gate Power Si MOSFET Body Diode
Shuaiqing Zhi · Mingcheng Ma · Yanchen Pan · Yishun Yan 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年9月
沟槽栅功率硅MOSFET（U-MOSFET）在低压低频应用中因高电流密度、低导通电阻、成本效益和可靠性而相对宽禁带器件具有显著优势。然而在逆变器半桥中，U-MOSFET体二极管BD的反向恢复特性和结电容非线性影响反向恢复阶段RRS的漏源电流和电压轨迹，导致高di/dt变化和损耗。RRS中电流和电压轨迹的准确性对评估U-MOSFET开通瞬态至关重要。SPICE模型描述的RRS电流和电压轨迹因对结电容非线性特性关注不足而与实际结果偏离。为解决该问题，提出使用结电容Coss的电容-电压C-V特性描述R...
解读: 该U-MOSFET反向恢复模型研究对阳光电源功率器件选型和建模有重要参考价值。虽然阳光电源主推SiC/GaN宽禁带器件，但在低压大电流应用（如12V/48V储能系统、车载DC-DC变换器）中硅MOSFET仍有成本优势。优化模型通过结电容C-V特性精确描述反向恢复过程，di/dt误差和损耗误差相比SP...
一种基于决策导向学习的神经优化器用于最优储能运行
A Neural Optimizer With Decision-Focused Learning for Optimal Energy Storage Operation
Hyeonjin Kim · Avijit Das · Di Wu · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年8月
本文介绍了一个基于神经优化器的框架，用于优化电池储能系统（BESS）为电网服务的控制策略，包括降低需求费用和能源成本。通过利用以决策为中心的学习（DFL）方法，所提出的框架确保了无缝集成与自适应能力，显著提升了控制性能。该框架采用了一种补丁时间序列变压器进行峰值负荷预测，并结合了偶然不确定性量化，以在决策过程中考虑预测的不确定性。框架运用一种“求解器在环”的方法来生成电池储能系统的最优动作，然后利用这些动作来训练基于神经优化器的智能体。通过在神经网络中共同优化电池储能系统的运行模式和输出功率，该...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角看，这项基于神经优化器和决策聚焦学习的储能控制技术具有显著的商业应用价值。该技术针对电池储能系统（BESS）在需量电费管理和能源成本削减等电网服务场景的优化控制，与阳光电源PowerStack、PowerTitan等储能产品的核心应用场景高度契合。 技术创新点在于通过决策...
数字孪生驱动的高可靠性电力电子系统特刊主编寄语
Guest Editorial Special Issue on Digital Twin Driven High-Reliability Power Electronic Systems
Jiangbiao He · Paolo Mattavelli · Fernando Briz · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年7月
为满足全球零排放可持续能源发展需求，交通和公用电力等行业正经历快速变革，电力电子在电动汽车、电动船舶、飞机、太阳能/风能发电和储能等众多功率转换系统中发挥支柱作用。然而电力电子可靠性尚未受到足够重视，特别是在安全关键应用中可靠性应是首要设计优先级。工业4.0和5.0着重互联性、自动化、智能和实时状态监测，数字在线预防性维护和优化至关重要。数字孪生是物理系统的数字复制品，可准确预测和反映物理系统的实时健康状况，通过物理组件与数字孪生模型间的实时双向数据流实现。该特刊发表10篇文章涵盖数字孪生参数估...
解读: 该数字孪生特刊与阳光电源智能运维战略高度契合。特刊涵盖的Buck/Boost变换器数字孪生参数估计、五电平ANPC逆变器故障诊断和SiC MOSFET模块电-热-机械建模与阳光iSolarCloud平台的智能诊断和预测性维护功能发展方向一致。数字孪生技术在直流电容、电感、开关管寄生电阻实时估计方面的...
航空航天应用中1-MVA三电平ANPC逆变器的实用热解决方案
Practical Thermal Solution for 1-MVA Three-Level ANPC Inverter in Aerospace Applications
Linke Zhou · Mohamed Hefny · Samuel Hemming · Di Wang 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年6月
在航空航天应用中，高性能冷却系统对确保电力逆变器在极端工况下的可靠性至关重要。本文提出了一种适用于1-MVA碳化硅三电平有源中点钳位逆变器的实用针翅液冷系统设计。通过有限元分析与计算流体动力学仿真，评估了系统的热-流体性能，在70°C冷却液温度下满足航空环境的散热需求。采用交错针翅结构提升换热效率，兼顾可制造性与成本。对比了串并联冷板配置的流体分布均匀性与经济性，并优化密封设计以防止泄漏。实验验证表明，该系统可有效管理超过7.2 kW的功率损耗，结温低于150°C，压降低，具备高鲁棒性与成本效益...
解读: 该1-MVA三电平ANPC逆变器的针翅液冷方案对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有直接应用价值。研究中的交错针翅结构设计和串并联冷板配置优化可提升SiC功率模块在高功率密度场景下的热管理能力，使结温控制在150°C以下，压降更低。该方案的有限元与CFD联合仿真方法可应用...
异构需求侧储能的分层灵活性聚合用于二次频率调节
Hierarchical Flexibility Aggregation of Heterogeneous Demand-side Energy Storages for Secondary Frequency Regulation
Peixuan Wu · Di Liu · Songyan Zhang · Chao Lu 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月
家庭电池和电动汽车等需求侧储能（DESs）在提供快速频率调节服务方面具有巨大潜力。本文提出一种三层分层灵活性聚合框架，以全面评估并可靠实现异构DESs在二次频率调节（SFR）中的聚合灵活性。设备层将单个DES的调节能力建模为考虑实时荷电状态约束与调节信号统计特征的二维可行域，并据此对DES进行聚类。集群层采用基于原型的最大内逼近法（MIA）高效聚合各集群的调节容量、动态响应模型及成本。聚合层通过凸优化在每个可行运行点建立多集群协同SFR灵活性的解析表达式，为聚合商经济参与SFR提供综合模型。仿真...
解读: 该分层灵活性聚合技术对阳光电源储能与充电业务具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，可借鉴其三层聚合架构实现异构储能单元（电池簇、PCS模组）的协同调频控制，通过二维可行域建模优化ST系列储能变流器的AGC响应策略。对于户用光伏储能场景，该方法可集成至iSolarCloud平台，实现...
基于复用变换器的单级隔离型光伏-电池-混合级联并网系统
Single-Stage Isolated PV-Battery-Hybrid (PVBH) Cascaded Grid-Connected System Based on Multiplexing Converter
Jingyue Wang · Di Zhu · Chuang Liu · Zhongchen Pei 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年2月
光伏-电池-混合（PVBH）级联变换器具有模块化、组件级最大功率点跟踪及无功率波动输出等优势，已成为一种有前景的能源集成方案。然而，在夜间重负载时段，因无光伏输入，该变换器处于闲置状态，导致利用率降低。本文提出一种在闲置状态下复用变换器的PVBH级联并网系统，可灵活切换为储能电站模式，为电网提供有功频率与电压支撑，无需额外配置储能变换器，从而提升配电网资产利用率。介绍了系统结构与子模块工作原理，给出了“PVBH并网模式”与“储能电站模式”的切换条件，并设计了相应控制策略。通过10 kV/3 MW...
解读: 该单级隔离PVBH复用变换器技术对阳光电源ST储能系统与SG光伏逆变器融合方案具有重要价值。核心创新在于通过模式切换实现设备复用：白天光伏并网模式下实现组件级MPPT，夜间自动切换为储能电站模式提供调频调压服务，显著提升资产利用率。该技术可直接应用于阳光电源PowerTitan储能系统的PCS设计优...
碳化硅功率模块大面积银烧结关键工艺研究
Research on the Key Processes of Large-Area Silver Sintering for SiC Power Modules
Guiqin Chang · Di An · Erping Deng · Xiang Li 等6人 · IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology · 2025年1月
本文提出了一种用于碳化硅（SiC）功率模块大面积银烧结连接的替代工艺方法，该方法集成了干燥过程。所提出的方法显著简化了大面积烧结的生产流程。作为典型应用，采用该方法对 SiC 功率模块（1200 V/17 mΩ，八芯片并联）进行封装，实现了陶瓷基板（50×60 mm²）与散热器之间的可靠连接。通过对力学性能、热阻和热冲击可靠性的评估，验证了所提出的大面积银烧结方法的优势。结果表明，调整银浆印刷厚度可以适应活性金属钎焊（AMB）基板的翘曲。优化干燥温度和加热速率，即使采用单次印刷和集成干燥工艺，也...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项大面积银烧结技术对我们的核心产品线具有重要战略意义。SiC功率模块是光伏逆变器和储能变流器实现高效率、高功率密度的关键器件，而该研究提出的集成干燥工艺的银烧结方法，直接解决了大面积封装的工艺复杂性问题，这对我们推进新一代高功率产品开发极具价值。 该技术的核心优势与我们...
一种考虑尾部风险评估的互联微电网分布鲁棒协同调度与效益分配方法
A distributionally robust collaborative scheduling and benefit allocation method for interconnected microgrids considering tail risk assessment
Jialin Du · Weihao Hu · Sen Zhang · Di Cao 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.391
摘要 负荷与可再生能源的不确定性给互联微电网的最优经济调度带来了巨大挑战。本文提出了一种分布鲁棒优化（DRO）协同调度与合作效益分配方法。首先，构建了一种改进的模糊集以刻画负荷和可再生能源的不确定性，从而降低调度策略不必要的保守性。然后，基于条件风险价值（CVaR）将互联微电网的日前协同调度问题构建为一个DRO模型，以准确评估调度策略的尾部平均风险。此外，由于双层定积分优化模型求解困难，本文通过对偶变换及区间约束重构，将原模型等价转化为易于求解的单层混合整数二阶锥规划（MISOCP）模型。随后，...
解读: 该分布式鲁棒优化方法对阳光电源微电网储能系统具有重要应用价值。其CVaR尾部风险评估机制可集成至ST系列PCS的调度策略,提升PowerTitan储能系统在多微网互联场景下的经济性。改进的模糊集建模可优化iSolarCloud平台的源荷不确定性预测算法,降低日前调度保守性。混合整数二阶锥规划求解方法...
基于深度嵌入聚类的锂离子电池储能系统不一致性识别
Inconsistency identification for Lithium-ion battery energy storage systems using deep embedded clustering
Zhen Chen · Weijie Liu · Di Zhou · Tangbin Xi 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.388
摘要 不一致性是导致锂离子电池组性能下降的关键因素。准确识别不一致电池对电池储能系统（ESS）的健康管理具有重要意义。现有大多数方法依赖先验知识，且难以获得电池动态特性的最优表征，因而不再适用于不一致性水平随时间变化的在线场景。本文提出一种基于深度嵌入聚类的电池储能系统在线无监督多层级不一致性识别方法。首先，通过一种改进的自编码器从充放电电压曲线中提取具有判别性的潜在表征，该自编码器同时考虑信息保留能力和重构误差。其次，构建基于改进自编码器与K均值算法的深度嵌入聚类模型，并设计一种贪心算法交替优...
解读: 该深度嵌入聚类技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统的电池健康管理具有重要价值。通过无监督学习实现多层级不一致性识别,可集成至iSolarCloud平台实现在线预测性维护,提升BMS诊断能力。该方法无需先验知识、适应时变特性的优势,可优化ESS全生命周期管理策略,降低电池簇退化风...
具有独立抑制过冲与振荡功能的有源栅极驱动器
Active Gate Driver With the Independent Suppression of Overshoot and Oscillation for SiC MOSFET Modules
Qiang Li · Yuan Yang · Yang Wen · Guoliang Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年8月
碳化硅（SiC）金属 - 氧化物 - 半导体场效应晶体管（MOSFET）具有开关速度快、击穿电压高和导热性能优异等特点，广泛应用于功率变换器中，以提高其转换效率、功率密度和可靠性。然而，高电压变化率（dv/dt）和高电流变化率（di/dt），再加上寄生电容和电感，使得电压和电流更易出现过冲和振荡，这可能导致电应力、电磁干扰（EMI）和额外的能量损耗。本文提出一种具有过冲和振荡独立抑制功能的有源栅极驱动器（IS - AGD），以改善碳化硅MOSFET模块的开关性能。建立了过冲和振荡的等效模型。基于...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项SiC MOSFET主动栅极驱动技术具有重要的战略价值。作为全球领先的光伏逆变器和储能系统供应商，我们的产品正面临更高功率密度、更高效率和更严格EMI标准的市场需求，而SiC器件的应用是实现这些目标的关键路径。 该技术针对SiC MOSFET开关过程中的过冲和振荡问题...
基于人工智能数据驱动的冷喷涂涂层制造优化
AI Data-Driven Optimization of Cold Spray Coating Manufacturing
Alessia Auriemma Citarella · Luigi Carrino · Fabiola De Marco · Luigi Di Biasi 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年7月
冷喷涂增材制造（CSAM）是一种在多种表面（尤其是聚合物和复合材料等热敏感材料）上施加金属涂层的有效技术。然而，工艺效果受多种复杂因素影响，涂层性能优化仍具挑战。本研究结合有限元模型（FEM）与有监督机器学习（ML）方法，构建包含132组FEM模拟的数据集，涵盖多种金属-聚合物组合及冲击速度范围，预测颗粒嵌入深度与展平程度。比较支持向量回归、决策树、高斯过程回归（GPR）和神经网络（NN）等算法，以均方根误差（RMSE）评估性能。结果表明，GPR对展平预测最优（RMSE=3.9），双层NN对嵌入...
解读: 该AI驱动的冷喷涂优化技术对阳光电源功率器件封装与散热系统具有重要应用价值。在ST储能变流器和SG逆变器的SiC/GaN功率模块制造中，冷喷涂可实现铜/铝金属层在陶瓷基板或复合材料散热器上的低温沉积，避免热应力损伤。研究中的GPR和神经网络预测模型可替代耗时的FEM仿真，快速优化喷涂参数（颗粒速度、...
固态量子点光源的未来角色
Future roles of solid-state quantum dot light sources
Heming Huang · Omar Alkhazragi · Di Liang · Applied Physics Letters · 2025年1月 · Vol.126
本文强调了固态量子点（QD）光源在经典与量子应用中的关键作用，尤其聚焦其与硅光子学的集成，以推动未来光网络和量子技术的发展。量子点激光器因其低阈值电流、温度稳定性、低噪声光放大及增强的相干性，被视为可扩展量子系统的核心组件，有助于优化芯片架构、缩小模块尺寸并提升信道密度。文章还探讨了量子点激光器与硅光子学在频率梳生成中的协同效应，提升了光网络的效率与可扩展性，并分析了基于量子点的单光子源在产生纠缠光子和偏振光子方面的能力及其对量子技术进步的推动作用。
解读: 该量子点光源技术虽聚焦量子通信领域，但其硅光子集成理念对阳光电源功率器件通信层具有启发价值。量子点激光器的低阈值、温度稳定性及高相干性特性，可借鉴应用于ST储能系统和SG逆变器的光纤通信模块优化，提升iSolarCloud平台的数据传输可靠性。频率梳技术在密集波分复用中的应用，可为大型PowerTi...
基于时空知识蒸馏的居民用户电力负荷预测
Electric Load Forecasting for Individual Households via Spatial-Temporal Knowledge Distillation
Weixuan Lin · Di Wu · Michael Jenkin · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年4月
随着电网安全运行和家庭能源管理系统的发展，居民用户的短期负荷预测（STLF）日益重要。尽管机器学习在住宅STLF中表现有效，但本地设备的数据与资源限制制约了个体用户预测的精度。相比之下，电力公司拥有更丰富的数据和更强的计算能力，可部署基于图神经网络（GNN）等复杂模型，挖掘用户间的时空关联以提升预测性能。本文提出一种高效且保护隐私的知识蒸馏框架，通过将基于公用数据预训练的GNN模型中的时空知识迁移至轻量级个体模型，在不访问其他用户数据的前提下提升个体预测精度。在真实住宅负荷数据集上的实验验证了该...
解读: 该时空知识蒸馏负荷预测技术对阳光电源户用储能系统（如ST系列）和iSolarCloud平台具有重要应用价值。可将云端基于海量用户数据训练的GNN预测模型压缩至本地ESS控制器，在保护用户隐私前提下实现高精度负荷预测，优化储能充放电策略和光储协同控制。该轻量化模型可嵌入户用逆变器DSP/ARM芯片，降...