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一种用于中压电力牵引驱动的100 kHz内并联Si+SiC混合多电平变换器的设计与验证
Design and Validation of a 100 kHz Inner-Paralleled Si+SiC Hybrid Multilevel Converter for Medium-Voltage Electric Traction Drives
Feng Guo · Fei Diao · Zhuxuan Ma · Pengyu Lai 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年8月
本文针对 3 kV 直流母线的电力牵引驱动系统，设计并开发了一种新型的带有内部并联（IP）半桥（HB）的中压（MV）混合式多电平逆变器。在该提出的混合式拓扑结构中，每相由一个有源中性点钳位（ANPC）三电平（3 - L）单元和一个 IP 单元组成，其中 ANPC 三电平单元采用工作在基频的 3.3 kV 硅（Si）绝缘栅双极型晶体管（IGBT），而 IP 单元采用定制的 3.3 kV H 桥碳化硅（SiC）金属 - 氧化物 - 半导体场效应晶体管（MOSFET），工作频率为 50 kHz。通过线...
解读: 该100kHz Si+SiC混合多电平技术对阳光电源多条产品线具有重要应用价值。在新能源汽车业务中，可直接应用于电机驱动系统，高频运行特性能显著提升功率密度，降低车载系统体积重量。对于ST系列储能变流器和SG光伏逆变器，内并联混合拓扑可优化现有三电平方案，通过Si/SiC器件协同工作实现开关损耗与成...
基于物理学习的针对可再生能源供电不确定电力系统的隐蔽虚假数据攻击
Physics Learning Based Stealthy False Data Attack Against Renewable Fed Uncertain Power System
Jagendra Kumar Narang · Baidyanath Bag · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年8月
尽管现有无模型虚假数据攻击（MFFDA）方法成功率较高，但在大规模可再生能源接入的电力系统中，其针对状态估计（SE）的性能存疑。这些方法缺乏稀疏性，且未考虑发电机和零注入母线情况，容易被控制中心检测到。可再生能源带来的不确定性增加，进一步提高了被检测的风险。本文评估了状态估计在先进无模型虚假数据攻击下的安全性。我们提出了一种结合物理模型与深度学习的自编码器 - 生成对抗网络（AE - GAN）框架，用于捕捉测量数据的内在变异性并生成攻击数据。基于自编码器的代理状态估计模型考虑了不确定测量数据的时...
解读: 该研究揭示的虚假数据攻击机制对阳光电源储能及光伏系统的网络安全防护具有重要警示价值。针对ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统，需在iSolarCloud云平台中强化状态估计数据的物理一致性校验，建立基于功率平衡、电压约束的多维度异常检测机制。对于SG系列光伏逆变器的1500V系统，应...
SiC功率放大器在电磁轴承控制中的电流跟踪性能及优良抗扰能力
Current Tracking Performance of an SiC Power Amplifier for Control of Electromagnetic Bearing With Good Disturbance Rejection
Kamisetti N V Prasad · Aditya Raj · G. Narayanan · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年7月
电磁轴承（EMB）是一种机电系统，它通过磁力为高速旋转机械的转子提供非接触式支撑。电磁轴承的励磁线圈由电流控制的电力电子变换器供电，以对转子上的径向扰动力进行高带宽闭环控制。在电磁轴承系统中，电力电子变换器精确跟踪电流对于抑制扰动力至关重要。本文综述了电磁轴承的建模以及作用在转子上的几种扰动力。给出了电磁轴承非线性模型在瞬态和周期性扰动力作用下的仿真结果。通过仿真生成了功率放大器需要跟踪的参考线圈电流。考虑控制回路延迟和带宽要求，推导了电流控制器参数的闭式表达式。在电磁轴承原型上测试了变换器和控...
解读: 该SiC功率放大器的高带宽电流跟踪与抗扰技术对阳光电源多条产品线具有重要价值。在ST系列储能变流器中，精确电流控制可提升功率响应速度与并网稳定性，增强电网扰动下的鲁棒性；在SG系列光伏逆变器中，快速电流跟踪能力可优化MPPT动态性能，提高弱电网适应性；在电机驱动与OBC充电机中，该技术可改善转矩脉动...
可解释的物理深度学习模型用于架空输电线路覆冰厚度预测
Explainable Physical Deep-Learning Model for Overhead Transmission Line Icing-Thickness Prediction
Hui Hou · Yi Wan · Zhenguo Wang · Shaohua Wang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年7月
全球变暖导致极端天气事件频发，其中频繁发生的冰灾对电力系统的稳定性构成了重大威胁。随着预测模型复杂度的增加，必须同时确保其准确性和可解释性。因此，我们提出了一种用于架空输电线路覆冰厚度预测的可解释物理深度学习模型。首先，通过白鲸优化（BWO）方法构建了一个优化模型，该模型可使预测误差最小化。其次，将深度学习预测模型与物理模型和长短期记忆网络（LSTM）模型相结合。物理模型考虑了诸如风偏角、风荷载和冰荷载等物理定律。此外，我们使用沙普利加性解释法来阐释输入特征对输出特征及模型预测结果的影响。最后，...
解读: 该覆冰预测技术对阳光电源户外电力设备具有重要防护价值。针对ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的户外部署场景，可通过集成气象传感器与物理深度学习模型，实现设备覆冰风险的提前预警，触发主动加热或功率调节策略。对于SG系列光伏逆变器，该可解释AI方法可借鉴至iSolarCloud智能运维...
实用芯式电力变压器串联与并联电容的估算及其数学关系的建立
Estimation of Series- and Shunt-Capacitances of a Practical Core-Type Power Transformer and Establishing Mathematical Relationship Thereof
Rajesh Lekkireddy · Krupa Shah · Pravin Magdum · Chiragkumar Parekh · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年5月
通过表征电力变压器的高频数据来合成能够准确捕捉其内部电磁耦合的物理可实现梯形电路模型的方法已被广泛接受。然而，具有挑战性的部分是估算实际电力变压器的电感和电容，因为频率响应会受到铁芯、绕组间耦合、相应的端子连接以及激励频率的影响。本文报道了一种在不拆解相互连接绕组的情况下估算实际变压器中测试绕组的串联电容和并联电容的方法。该方法包括用电磁耦合梯形电路来表示多绕组变压器（单相或三相），并提出一种将复杂电路简化为单个电容梯形电路的方法，以用于电容估算。这项任务主要包括提出新颖的端子连接方式、利用分接...
解读: 该研究对阳光电源的变压器设计与优化具有重要指导意义。通过精确建模变压器串并联电容参数,可提升ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器中高频变压器的设计精度,优化其高频特性。特别是在PowerTitan等大型储能系统中,该方法有助于提高变压器在高频谐波和瞬态工况下的性能表现。对于车载OBC充电机等对变压...
面向抵御FDIAs与通信中断的弹性广域阻尼控制的实时信息物理联合仿真
Real-Time Cyber-Physical Co-Simulation for Resilient Wide-Area Damping Control Against FDIAs and Communication Disruptions
Kundan Kumar · Priyesh Saini · Abhineet Prakash · Sanjoy K. Parida 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年5月
将可再生能源（RESs）整合到现代电力系统中带来了诸多挑战，其中最紧迫的是需要一个能够精确复现这些复杂系统复杂动态的仿真平台。本文介绍了基于实时网络物理测试床硬件在环联合仿真（RTCPTC - HIL）方法的实施情况和结果，旨在评估所提出的含高压直流输电（HVDC）的广域阻尼控制器（WADC）在缓解大规模可再生能源接入电力系统区间振荡方面的有效性。该测试床集成了用于系统建模的OPAL - RT OP4510和用于控制器开发与测试的OP8665，并通过物理连接和TCP/IP实现实时通信。此外，广域...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项研究对我们在新能源并网控制和系统稳定性领域具有重要参考价值。论文提出的实时信息物理联合仿真平台与广域阻尼控制器（WADC）技术，直接对应我们在大规模光伏电站并网、储能系统协调控制以及新能源电力系统解决方案中面临的核心挑战。 该技术的核心价值体现在三个层面：首先，针对可...
一种基于物理机理的SiC MOSFET与GaN HEMT变换器通用开关过程预测简易模型
A Simple and Physically Insightful Model for Generalized Switching Prediction of SiC MOSFET and GaN HEMT Based Converters
Christoph H. van der Broeck · Dennis Bura · Luis Camurca · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年4月
本研究提出了一种用于预测电力电子半桥中碳化硅（SiC）金属 - 氧化物 - 半导体场效应晶体管（MOSFET）和氮化镓（GaN）高电子迁移率晶体管（HEMT）开关瞬态的简单且具有物理洞察力的模型。所提出的模型具有混合结构：它将基于人工神经网络（ANN）的器件电流和电容预测与代表开关单元和栅极驱动电路主要寄生参数的状态空间模型相结合。基于人工神经网络的器件模型有助于以简单的模型结构来表征不同的器件，这一点通过碳化硅MOSFET和氮化镓HEMT得到了验证。该状态空间模型是基于开关单元的最新模型方程推...
解读: 该开关建模技术对阳光电源的高频化产品设计具有重要指导意义。模型可直接应用于SG350HX等1500V大功率光伏逆变器和PowerTitan储能变流器的SiC器件优化设计，提升开关频率和功率密度。通过准确预测开关损耗和EMI特性，可优化驱动电路和散热设计，提高产品可靠性。对车载OBC等对功率密度要求高...
多电平逆变器在恶劣矿山环境中运行的IGBT模块可靠性分析
Reliability Analysis of IGBT Modules of Multilevel Inverters Operating in Hostile Mining Environments
Caio Eduardo Silva · Gabriela Lígia Reis · André Mendonça Alzamora · Hélder de Paula · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年2月
脉宽调制电压源逆变器（PWM-VSI）广泛应用于 adjustable speed drives（ASD）中以控制感应电机。在重工业应用中，ASD与电机之间的长电缆会引发高频问题。一种创新方案是将逆变桥和直流母线电容移至电机侧，利用长电缆作为直流输电线路以缓解该问题。然而，逆变器在恶劣环境下的可靠性面临新挑战。本文基于失效物理（PoF）与可靠性设计方法，针对IGBT模块开展可靠性分析，优化设计并降低成本。结果表明，采用两种PWM策略及400 A–6.5 kV IGBT的三电平有源中点钳位（3L-...
解读: 该IGBT模块可靠性分析技术对阳光电源多条产品线具有重要价值。针对恶劣环境的PoF可靠性设计方法可直接应用于ST储能变流器和SG光伏逆变器的功率模块优化，特别是沙漠、高原等极端工况下的PowerTitan储能系统。三电平ANPC拓扑与PWM策略优化可提升1500V光伏系统和大功率储能PCS的效率与寿...
多孔腔体内圆形LED散热器的热管理
Thermal Management of Circular Led Heat Sink in a Multi-Hole Cavity
Zouhour Araoud · Khaoula Ben Abdelmlek · Ahlem Ben Halima · Kamel Charrada 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年2月
在本研究中，我们使用COMSOL Multiphysics软件，通过分数析因设计，对四个参数（灯具功率、环境温度、灯具倾斜角度以及灯具腔体上的孔洞数量）对置于多孔腔体内的LED灯结温变化的影响进行了数值分析。根据所得结果，我们使用Minitab处理软件对模型进行了优化。为此，进行了帕累托分析（方差分析），并推导了一个数学模型，用于根据可控参数估算LED灯的结温。由此，可以计算并论证不同的影响因素，特别是它们对LED芯片温度影响的相对幅度。如果LED的供电功率仍然是影响温度的首要因素，那么诸如孔洞...
解读: 该LED散热器多孔腔体热管理技术对阳光电源功率器件散热设计具有重要借鉴价值。研究中的多物理场耦合仿真方法可直接应用于ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器中SiC/IGBT模块的热设计优化，特别是三电平拓扑中多芯片封装的温度均衡控制。开孔布局优化思路可改进PowerTitan大型储能系统的柜体通风设...
通过硅与碳化硅器件的电感解耦提升混合逆变器性能
Enhancing Hybrid Inverter Performance Through Inductive Decoupling of Silicon and Silicon Carbide Devices
Michael Walter · Mark-M. Bakran · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
本研究的核心目标是提高一款设计用于在 400 V 直流母线电压下运行的牵引混合开关逆变器的效率。这一目标通过将分立的 650 V 硅绝缘栅双极型晶体管（Si - IGBT）和续流二极管与 650 V 碳化硅金属氧化物半导体场效应晶体管（SiC - MOSFET）进行并联组合来实现。本研究提出了一种创新方法，即引入额外的电感，将 SiC - MOSFET 半桥与 IGBT/硅二极管半桥解耦。这种解耦方法有效降低了有源 SiC - MOSFET 的开通损耗和无源硅二极管的关断损耗，与非解耦配置相比，...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于电感解耦的硅基IGBT与碳化硅MOSFET混合逆变器技术具有重要的应用价值和战略意义。 该技术通过在SiC-MOSFET半桥与IGBT/Si二极管半桥之间引入解耦电感，有效降低了SiC-MOSFET的开通损耗和硅二极管的关断损耗，这与我们在光伏逆变器和储能变流器产...
基于新型CNN集成与可解释人工智能的配电网虚假数据注入攻击检测与定位框架
False Data Injection Attack Detection and Localization Framework in Power Distribution Systems Using a Novel Ensemble of CNNs and Explainable Artificial Intelligence
Mohammad Reza Dehbozorgi · Mohammad Rastegar · Mohammadreza Fakhari Moghaddam Arani · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
信息物理电力系统易受网络攻击，尤其是虚假数据注入攻击（FDIA）。近年来，针对配电系统状态估计（DSSE）的虚假数据注入攻击受到了研究人员的关注，此类攻击通过更改电表读数来改变状态估计（SE）。文献中常见的针对虚假数据注入攻击的防御方法是使用标记数据训练分类器作为虚假数据注入攻击检测器。然而，虚假数据注入攻击数据集的高度不平衡特性可能会限制这种方法的性能。机器学习模型的黑盒特性使其在重要应用中难以获得信任和采用。因此，我们提出了一种创新的可解释人工智能（XAI）增强的基于集成学习的检测与定位模型...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，该论文提出的虚假数据注入攻击（FDIA）检测框架具有重要的战略意义。随着公司在分布式光伏、储能系统及综合能源解决方案领域的快速拓展，我们的产品正日益深度融入配电网的信息物理系统中，这使得网络安全防护成为保障系统可靠运行的关键要素。 该技术的核心价值在于为我们的智能逆变器和...
Guest Editorial: Convergence of Data-Driven and Physics-Based Approaches in Power System Analysis, Optimization, and Control
Guest Editorial: Convergence of Data-Driven and Physics-Based Approaches in Power System Analysis, Optimization, and Control
Xiaodong Liang · Qifeng Li · Marija Ilic · Janusz Bialek 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
[Guest Editorial - 特邀编辑社论，期刊编辑或特邀专家的评论性文章，通常无独立摘要]
基于Koopman算子的物理信息数据驱动可再生能源主导电力系统振荡抑制策略
Physics Informed Data-Driven Oscillation Stabilization Strategy for Renewable-Dominant Power Systems Based on Koopman Operator
Zihan Wang · Gengyin Li · Ziyang Huang · Xiaonan Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
随着波动性可再生能源发电（REGs）的高比例接入，振荡现象在全球范围内频繁出现。与传统电力系统中的低频振荡不同，以可再生能源为主导的电力系统中的振荡频率更高，涉及更多非线性因素，严重威胁着系统的稳定运行。振荡稳定控制设计的主要技术挑战在于以可再生能源为主导的电力系统具有非线性、复杂性，且难以获取其模型。为应对这一范式转变，本文提出了一种基于柯普曼算子（KO）的物理信息驱动的数据驱动振荡稳定控制（PDOS）策略，该策略具有强可解释性和高计算效率的优点。首先，基于柯普曼算子实现了非线性动态的全局线性...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于Koopman算子的物理信息驱动振荡稳定技术具有重要的战略价值。随着全球新能源渗透率持续攀升，我们在实际项目中已观察到高频振荡问题日益突出，这与传统电力系统的低频振荡特性存在本质差异，对我们的光伏逆变器和储能系统控制策略提出了新挑战。 该技术的核心价值在于通过Ko...
基于物理信息图神经网络的不平衡配电系统协同动态重构与电压调节
Physics-Informed Graph Neural Networks for Collaborative Dynamic Reconfiguration and Voltage Regulation in Unbalanced Distribution Systems
Jingtao Qin · Rui Yang · Nanpeng Yu · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
长期以来，网络重构一直被用作一种战略手段，以最小化配电系统损耗并有效调节电压水平。有载调压变压器对于控制母线电压也至关重要，特别是在应对具有间歇性输出的分布式能源资源（DER）日益增加的接入时。本文提出了新的方法，以应对不平衡三相配电系统中的动态重构和最优分接头设置挑战。我们提出了一个近似的混合整数二次约束规划（MIQCP）来对动态重构进行建模，并基于第一类特殊有序集（SOS1）首次提出了电压调节器（VR）分接头设置的公式。为了降低计算复杂度，我们提出了一种结合链路分类器的基于物理信息的时空图卷...
解读: 该物理信息图神经网络技术对阳光电源配电侧产品具有重要应用价值。在ST储能系统中，可实现多台储能变流器协同优化拓扑与电压调控，应对三相不平衡场景下的快速功率响应；在光储充一体化微网方案中，结合SG逆变器与充电桩的分布式接入，通过动态重构算法优化潮流分布，降低网损并改善电压质量。该方法融合物理约束的深度...
考虑非光滑约束的数据-物理混合驱动配电网线性潮流
Data-Physical Hybrid Driven Distribution Network Linear Power Flow Considering Non-Smooth Constraints
Yuntao Ju · Tianlei Zhang · Lei Wang · Yan Huang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年9月
摘要：现有线性潮流（LPF）模型未考虑电压源换流器（VSC）和有载调压变压器（OLTC）包含运行限值和死区的非光滑约束特性，这限制了其应用。为此，提出一种考虑非光滑约束特性的配电网三相 LPF 模型。首先，利用光滑函数对非光滑约束特性进行有效拟合，得到连续可微的控制函数。然后，基于一阶泰勒级数展开对三相潮流方程进行物理线性化，并通过偏最小二乘法（PLS）得到误差补偿项。与未考虑非光滑约束的模型相比，考虑非光滑约束的三相 LPF 模型能够准确表征实际配电网中 VSC 和 OLTC 的运行特性，从而...
解读: 该研究对阳光电源的VSC型产品（如SG系列逆变器、ST系列储能变流器）具有重要参考价值。通过数据-物理混合建模方法，可优化产品在配电网中的电压调节性能，提升系统稳定性。特别是对于大型储能电站的PowerTitan系统，该方法有助于提高VSC的无功补偿精度和OLTC变压器的调压效果。研究成果可用于改进...
内在与外在学习框架用于多设备初期故障检测与分类
Intrinsic and Extrinsic Learning Framework for Multi-Equipment Incipient Fault Detection and Classification
Lixian Shi · Yang Weng · Qiushi Cui · Xiaodong Zheng 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年9月
早期故障（IFs）是电力设备故障的先兆。由于发生频率低，早期故障数据十分稀缺。早期故障数据的稀缺导致识别早期故障存在困难。传统方法缺乏学习早期故障数据丰富且有意义表征的能力，尤其是在早期故障数据有限的情况下。此外，一些将波形转换为图像的方法在捕捉时间关系和分析波形失真方面并无优势。为解决这些问题，本文开发了一个名为INTEL - IFD的智能框架。在数据处理过程中，提出了一种加权早期故障格拉姆矩阵表达方法，以获得增强了早期故障特征的加权格拉姆图像，用于进一步基于图像的智能识别。为应对故障数据有限...
解读: 该内在与外在学习框架对阳光电源的功率器件故障预测具有重要应用价值。可应用于ST系列储能变流器、SG系列光伏逆变器中的SiC功率模块故障预警,以及PowerTitan大型储能系统的预测性维护。通过挖掘有限故障样本的深层特征并引入外部知识,可提升iSolarCloud平台对功率器件初期故障的诊断准确率。...
基于结合物理与记录数据的数字孪生体的电力传输现场事件研究方法
A Methodology for Investigating Power Transmission Field-Observed Events Based on Digital Twins Combining Physical and Recorded Data
Rodrigo Rozenblit Tiferes · Thiago Rodrigues Kleina Lima · Giovanni Manassero · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年9月
本文提出了一种基于构建设备和现场记录事件的数字孪生模型来研究电力系统事件的方法。数字孪生模型将物理设备的数据与记录的测量值相结合，以准确重现现场状况。这种方法是数字孪生领域的一种新途径。它能够对仅依靠物理数据或测量数据无法完全理解的情况进行详细分析。所提出的框架有助于从业人员揭示事件的原因，并在各种场景（如不平衡或意外过电压）下做出明智的工程决策。本文还给出了一个案例研究，展示了如何运用该方法来确定某现有变电站变压器中出现意外高中性线电流的原因。这些高电流是由某一相分接开关的机械锁引起的，导致保...
解读: 该数字孪生事件分析方法对阳光电源储能与光伏产品线具有重要应用价值。在PowerTitan储能系统中，可构建PCS变流器及电网扰动事件的数字孪生模型，融合SCADA录波数据与SiC器件物理模型，精确还原电网故障穿越过程，优化GFM构网型控制策略的动态响应。在SG系列光伏逆变器领域，该方法可结合现场异常...
基于物理感知回归的径向馈线拓扑重构下分布式能源调度
Physics-Aware Regression for DER Dispatch With Topological Reconfigurations of Radial Feeder
Rahul Chakraborty · Md Salman Nazir · Aranya Chakrabortty · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年9月
本文提出一种基于物理感知多阶段回归（MSR）的算法，用于预测分布式能源资源（DER）的功率调度，以便在具有不同拓扑重构的智能配电系统中提供辅助支持。通过智能选择输入数据训练集解决回归共线性问题，这也显著降低了对电压和电流测量的要求。应用基于逻辑回归的标记方法将数据分类为不相交的训练集，从而显著提高预测精度。此外，通过考虑可切换支路并检测拓扑相似性，将物理感知学习与回归相结合，以实现不同拓扑重构下的预测。本文给出了33节点、含3个DER的馈线和123节点、含5个DER的馈线的仿真结果，以证明所提算...
解读: 该物理感知DER调度技术对阳光电源PowerTitan储能系统与ST系列储能变流器具有重要应用价值。文中提出的拓扑重构自适应算法可直接应用于配电网侧储能系统的智能调度模块，结合iSolarCloud云平台实现多储能站点协同优化。物理约束融合的数据驱动方法可增强SG光伏逆变器与储能系统的联合调度精度，...
基于物理雅可比信息的编码器-解码器神经网络用于非线性潮流回归
Physically Jacobian-Informed Encoder-Decoder ANNs for Nonlinear Power Flow Regression
Hao Yang · Kai Zheng · Wendong Su · Zhenglong Sun 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年7月
潮流（PF）是电力系统稳态分析与控制的基础。传统的基于一组隐式非线性方程构建的模型驱动潮流计算方法采用牛顿 - 拉夫逊法进行迭代求解。然而，潮流计算的速度和收敛性会受到合适初值以及迭代过程效率的影响。数据驱动的潮流回归方法可以通过从潮流数据集学习显式映射函数来克服上述问题。但是，该方法仅实现了从潮流输入到输出的非线性映射，忽略了潮流计算中的物理规则，这可能导致精度和泛化能力较差。本文提出了一种基于物理雅可比信息的编解码器神经网络（NNs）用于潮流非线性回归。基于正向和反向潮流模型，构建了一种采用...
解读: 从阳光电源的业务实践来看，这项基于物理雅可比信息的神经网络潮流计算技术具有显著的工程应用价值。在新能源电站并网运行中，快速准确的潮流计算是实现主动电压支撑、功率调度优化和故障预判的基础。传统牛顿-拉夫逊迭代方法在高比例新能源接入场景下常面临收敛性问题，特别是在光伏、储能等分布式资源大规模并网时，系统...
不同制备条件下纳米油的电物理特性
Electrophysical Properties of Nanooil Under Different Preparation Conditions
Sergey M. Korobeynikov · Aleksandr V. Ridel · Vladimir E. Shevchenko · Alexandr L. Bychkov 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年8月
通过实验测定了含有纳米添加剂（碳纳米管或二氧化钛）的变压器油的击穿电压。结果表明，基于碳纳米管的纳米油的击穿电压明显低于纯油。在低浓度下，击穿电压值大致与纯液体的击穿电压值相当，但随着浓度的增加，击穿电压会急剧下降。研究表明，纳米流体的制备工艺对其击穿电压有很大影响。对于添加了表面活性剂（油酸和十二烷基硫酸钠）的二氧化钛纳米颗粒，实验得到了不同的结果。已证实，随着纳米添加剂含量的增加，纳米油的击穿电压会提高 20% - 30%，但当浓度超过 0.4 克/升时，击穿电压开始下降，降至低于基础液体的...
解读: 该纳米油研究对阳光电源的变压器类产品具有重要参考价值。纳米改性绝缘油可应用于ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的变压器组件中,提升绝缘性能和散热效果。特别是在大功率PowerTitan储能系统中,改进的绝缘油可增强变压器的击穿电压强度,提高系统可靠性。研究结果显示的纳米材料种类选择和浓度优化方法...
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