找到 4 条结果 · 储能系统技术
基于多区域多阶段的自愈式配电网规划与运行
Multi-Area-Multi-Stage Based Self-Healing Distribution Network Planning and Operation
Yifan Deng · Wei Jiang · Junjun Xu · Ke Sun 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年12月
地震、洪水或战争等极端事件可能导致配电网严重故障和大规模停电。主动孤岛技术可利用分布式资源、智能配电设备及先进控制方法实现多区域自愈。自愈设施包括继电器、开关、分布式电源及基于电力电子的柔性开断点（SOP），其效果不仅取决于设备位置与功能，还需协同考虑多阶段恢复过程的强耦合性。本文首次提出计及恢复时序的多区域多阶段（MAMS）自愈恢复区规划-运行协同方法，定义了灵活恢复区的多个自愈阶段，建立了时变拓扑与运行约束以表征阶段间耦合关系，并采用混合可控负荷部署策略弥补资源容量限制。算例验证了所提模型的...
解读: 该多区域多阶段自愈配电网技术对阳光电源PowerTitan储能系统和SOP柔性开断设备具有重要应用价值。研究提出的时变拓扑与多阶段恢复策略可直接应用于ST系列储能变流器的孤岛运行控制，通过构网型GFM控制实现极端事件下的主动孤岛支撑。多区域协同恢复方法为iSolarCloud平台的智能调度算法提供理...
过充循环条件下锂离子电池退化评估的数据驱动方法
Data-Driven Lithium-Ion Battery Degradation Evaluation Under Overcharge Cycling Conditions
Yiwen Zhao · Zhenpo Wang · Zhenyu Sun · Peng Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年8月
针对电动汽车锂离子电池过充退化评估与异常检测问题，本文提出了一种数据驱动的评估框架。通过多级过充循环实验，分析了电池退化行为与特征，为提升电池健康状态（SOH）评估精度及安全性提供了有效手段。
解读: 该研究直接服务于阳光电源储能业务的核心安全需求。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，电池过充保护是BMS（电池管理系统）的核心功能。该数据驱动模型可集成至iSolarCloud智能运维平台，通过机器学习算法对电池组进行全生命周期监测，实现过充风险的早期预警。建议研发团队将此...
用于实现宽负载范围ZVS与低开关损耗的串联半桥WPT变换器优化混合TPS与EPS控制
Optimized Hybrid TPS and EPS Control for Tandem-Half-Bridge WPT Converter to Achieve Wide Load Range ZVS With Low Switching Loss
Mingyang Li · Junjun Deng · Chang Li · Shuo Wang · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年1月
在不使用额外直流 - 直流转换器的情况下实现宽范围功率调节，无线电能传输（WPT）系统采用移相全桥（PSFB）是一种很有前景的方法。然而，对于 PSFB WPT 系统而言，开关损耗是影响系统效率的关键因素。单侧 PSFB 可以调节功率，但硬开关会导致效率低下和电磁干扰问题。双侧 PSFB 能够在较宽的功率范围内实现零电压开关（ZVS），但代价是在轻载时会产生较高的导通损耗和关断损耗。本文提出了一种将串联半桥（THB）与有源整流器（AR）相结合的 WPT 变换器，以降低系统在轻载和中载时的开关损耗...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项串联半桥无线电能传输技术具有重要的战略参考价值。该技术通过优化的混合三相移和扩展相移控制策略，在16.7%-100%负载范围内实现了全开关零电压开关（ZVS）和≥94.1%的高效率，这与我司在光伏逆变器和储能变流器领域追求的宽负载高效运行目标高度契合。 在储能系统应用...
基于异常内阻与混合神经网络的电动汽车电池安全风险评估
Battery Safety Risk Assessment in Real-World Electric Vehicles Based on Abnormal Internal Resistance Using Proposed Robust Estimation Method and Hybrid Neural Networks
Da Li · Junjun Deng · Zhaosheng Zhang · Zhenpo Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年6月
电池安全是电动汽车推广的主要障碍。内阻（IR）是反映电池安全的关键参数，异常内阻会导致发热增加，诱发热失控。本文提出了一种基于鲁棒估计方法和混合神经网络的电池安全风险评估模型，通过监测内阻异常实现对电池热失控风险的早期预警。
解读: 该研究提出的内阻异常监测与风险评估算法对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有重要参考价值。储能系统的核心在于电池安全，通过引入鲁棒估计与混合神经网络，可显著提升iSolarCloud智能运维平台对电芯级健康状态（SOH）和安全风险的预测精度。建议将该算法集成至B...