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用于中频变压器多物理场分析的铁基软磁材料建模
Modeling of Fe-Based Soft Magnetic Materials for Multiphysical Analysis of Medium-Frequency Transformers
Yang Li · Zhichao Luo · Yongjian Li · Jianguo Zhu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
铁基软磁材料（如非晶或纳米晶合金）因高磁导率和高饱和磁感应强度，成为中频变压器（MFT）磁芯的理想选择。然而，在考虑非线性磁滞B-H回线的情况下，精确的磁芯损耗建模仍是实现高功率密度MFT设计的主要挑战。
解读: 中频变压器（MFT）是阳光电源PowerTitan系列储能系统及组串式光伏逆变器中实现电气隔离与电压变换的核心磁性元件。随着产品向高功率密度和高效率演进，传统的铁氧体材料已逐渐达到瓶颈。本文提出的铁基软磁材料多物理场建模方法，能够更精确地预测磁芯损耗及热分布，对优化PowerStack及PowerT...
受磁化机制启发的磁芯损耗估计神经网络
Magnetization Mechanism-Inspired Neural Networks for Core Loss Estimation
Qiujie Huang · Yang Li · Jianguo Zhu · Sinan Li · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年12月
针对高功率密度电力电子系统，本文提出了一种受磁化机制启发的神经网络模型，旨在实现快速、准确且小样本下的磁芯损耗建模。该方法克服了传统建模在复杂工况下精度不足、设计效率低及成本高的问题，为电力电子磁性元件的设计优化提供了高效的智能化解决方案。
解读: 磁性元件（电感、变压器）是阳光电源组串式逆变器、PowerTitan储能变流器及风电变流器的核心部件。该研究提出的基于磁化机制的神经网络建模方法，能够显著提升磁芯损耗预测精度，特别是在复杂工况下。这有助于研发团队在设计阶段更精准地评估损耗，从而优化磁性元件体积与效率，进一步提升产品功率密度。建议将此...