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基于物理信息神经网络与交叉注意力的磁芯损耗模型
A Magnetic Core Loss Model Based on Physics-Informed Neural Network with Cross-Attention
Yunhao Xiao · Chi Li · Zedong Zheng · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
由于软磁材料固有的损耗机制尚不明确，损耗建模往往成为电力电子系统分析中的瓶颈。一方面，损耗会显著影响整体效率；另一方面，高频运行导致的小型化使得高频磁性元件的温升对损耗更为敏感，这使得热可靠性分析变得至关重要。然而，现有的损耗模型由于对复杂运行条件的高敏感性，在这些条件下的适用性会变差。本文提出了一种自适应损耗模型，该模型通过交叉注意力机制增强了物理损耗模型的学习能力和运行条件适应性，在测试集上实现了平均误差2.8%、最大误差12.3%的效果。此外，通过热分析验证了所提模型的准确性，相对误差为1...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于物理信息神经网络的磁芯损耗模型技术具有重要的战略价值。在光伏逆变器和储能变流器等核心产品中，高频变压器和电感等磁性元件是影响系统效率和可靠性的关键部件。该技术通过交叉注意力机制实现的自适应损耗建模，能够在复杂工况下保持2.8%的平均误差和1.7%的热分析误差，这对我...
基于GaN的逆变器损耗建模的影响因素与考量
Factors and Considerations for Modeling Loss of a GaN-based Inverter
Zhe Yang · Paige Renne Williford · Edward A. Jones · Jianliang Chen 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年3月
本文研究了四个常被忽视的因素对GaN全桥逆变器损耗模型的影响：器件寄生电容、变功率下的结温动态特性、壳温估算以及无源元件的详细考量。文章提出了综合考虑上述因素的转换器损耗计算流程，旨在提升高频电力电子系统的建模精度。
解读: 随着阳光电源在户用及工商业光伏逆变器中对高功率密度和高效率的追求，GaN等宽禁带半导体技术的应用已成为提升产品竞争力的关键。本文提出的损耗建模方法论，能够精准指导阳光电源研发团队在设计阶段优化散热布局与磁性元件选型，特别是在高频化趋势下，对降低组串式逆变器及微型逆变器的热应力、延长功率模块寿命具有重...