Jinjian Li · Xinggui Wang · Hailiang Wang · Weiman Yang 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年8月

针对半桥变换器串联Y型连接微网（HCSY-MG）并网系统的输出功率分配问题，提出一种基于拉格朗日-近端策略优化（Lagrange-PPO）算法的控制策略。建立了载波层叠正弦脉宽调制（CD-SPWM）下的系统输出功率数学模型，推导了各发电模块（GM）与载波层的对应关系，并将强非线性约束下的功率控制问题建模为受限马尔可夫决策过程以降低求解复杂度。通过仿真与实验验证了该策略在多模块功率协调分配中的有效性与优越性。

解读: 该Lagrange-PPO算法控制策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。HCSY-MG拓扑的多模块功率分配问题与阳光电源模块化储能系统架构高度契合，其CD-SPWM调制下的强非线性约束求解方法可直接应用于多机并联场景的功率协调控制。基于受限马尔可夫决策过...

Wu Fan · Qiu Gen · Zhang Gang · Sheng Hanming 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月

基于深度学习的数据驱动方法在变流器故障诊断中表现优异，但普遍存在依赖故障样本、精度与鲁棒性不足的问题，限制了其在工业系统中的应用。本文提出一种小样本学习理论，通过共享特征提取器实现严格的跨域特征分布对齐，以同时获取域不变性与故障判别性特征，从而提升诊断性能。基于该理论，设计了一种具有嵌入式结构和参数分离训练机制的渐近特征分布对齐神经网络。该结构通过多层渐近特征约束实现严格分布对齐，并结合渐近损失函数提升训练稳定性。在多种变流器上的实验表明，即使在零样本条件下，该方法仍能准确识别多个开路故障位置，...

解读: 该协同分布对齐神经网络技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的智能运维具有重要应用价值。其零样本/小样本学习能力可解决工业现场故障数据稀缺问题，直接应用于iSolarCloud云平台的预测性维护模块。针对IGBT/SiC功率模块开路故障的精准定位能力，可显著提升PowerTitan大型...

Sheng Ren · Xiaoqiang Wang · Jianping Xu · Ping Yang · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年10月

针对电池充电应用，本文提出一种实现固有恒流到恒压（CC-to-CV）充电的原边谐振电流/电压钳位感应式电能传输（IPT）系统。基于二端口网络分析，介绍了两种系统结构，无需钳位线圈与隔离变压器，降低了松耦合变压器的设计难度与成本。通过结合输入零相角及负载无关输出特性的补偿拓扑，获得具备固有CC-to-CV输出的IPT系统家族，显著简化控制复杂度。副边采用一阶补偿网络，减小了装置体积与重量。系统可实现软开关与最小化无功功率，降低电源容量与开关损耗。实验样机验证了所提方案的有效性。

解读: 该无钳位线圈IPT技术对阳光电源新能源汽车产品线具有重要应用价值。其固有CC-to-CV充电特性可直接应用于无线充电桩开发，简化控制系统设计复杂度，降低成本。原边谐振钳位技术实现的软开关与无功功率最小化，可提升充电效率并减小电源容量需求，契合阳光电源功率变换器的高效率设计理念。副边一阶补偿网络的轻量...