找到 3 条结果 · 功率器件技术
基于物理信息的LSTM电力变压器时间序列预测模型
Physics-Informed LSTM-Based Time-Series Forecasting Model for Power Transformers
Leixiao Lei · Yigang He · Zhikai Xing · Zihao Li 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年4月
数据的复杂性和有限的模型泛化能力极大地阻碍了预测精度。本文提出了一种具有自适应权重分配的物理信息融合长短期记忆模型（PILSTM - AWA）。首先，PILSTM - AWA采用分段特征提取方法，以增强局部信息捕获能力，提高对非线性数据的特征提取能力。然后，将油中溶解气体的物理分布和动态变化规律嵌入到长短期记忆（LSTM）框架中。设计了PILSTM模型来约束数据波动并预测油中溶解气体。最后，引入自适应动态加权策略来平衡物理信息和数据信息，提高预测精度。本研究利用了一台1000 kV变压器的在线监...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于物理信息的LSTM时序预测技术虽然聚焦于电力变压器油中溶解气体预测，但其核心方法论对我司储能系统和光伏逆变器的预测性维护具有重要借鉴价值。 该技术的核心创新在于将物理约束嵌入深度学习框架，通过自适应权重平衡物理规律与数据驱动信息，这与我司大型储能电站中电池热管理、...
非对称与双沟槽SiC MOSFET在雪崩条件下的失效模式研究
Investigation and Failure Mode of Asymmetric and Double Trench SiC mosfets Under Avalanche Conditions
Xiaochuan Deng · Hao Zhu · Xuan Li · Xing Tong 等10人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年8月
本文通过实验与有限元仿真，研究了来自两家厂商的1200V非对称及双沟槽碳化硅（SiC）MOSFET在单脉冲非钳位感性开关（UIS）应力下的表现。分析了雪崩时间随雪崩能量的变化规律，以及临界雪崩能量对温度的依赖性，揭示了其失效机理。
解读: 随着阳光电源在组串式光伏逆变器及PowerTitan等储能系统中大规模应用1200V SiC MOSFET，器件的鲁棒性直接决定了系统可靠性。本文研究的UIS雪崩失效模式对逆变器在极端电网波动或短路故障下的保护策略设计具有重要指导意义。建议研发团队参考该失效机理，优化驱动电路的退饱和保护阈值，并在功...
串联晶闸管脉冲电流分析的行为模型
A Behavioral Model for Pulse Current Analysis of Series-Connected Thyristors
Pengcheng Xing · Qingbo Wan · Jie Huang · Heng Zhang 等14人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
高功率脉冲系统常需串联多个晶闸管以承受高电压，但实现脉冲性能最优化的器件数量尚不明确。本文开发了一种串联晶闸管脉冲电流的行为模型，将器件级的电导调制与电路级的行为联系起来，为高压功率器件的串联应用提供了理论支撑。
解读: 该研究聚焦于晶闸管（Thyristor）的串联应用及脉冲特性，虽然阳光电源目前的主流产品（如组串式/集中式逆变器、PowerTitan储能系统）主要采用IGBT或SiC MOSFET等全控型功率器件，而非半控型的晶闸管，但该模型中关于“多器件串联均压与电导调制”的分析方法，对于超高压直流输电或特定高...