找到 9 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics
基于人工神经网络的SiC MOSFET功率模块开关损耗预测
ANN-Assisted Switching Loss Prediction for SiC MOSFET Power Module
Youyang Wang · Wenxiao Wang · Shilong Zhu · Hui Zhu 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
准确快速地确定开关损耗对于SiC MOSFET功率模块的能耗评估和系统散热设计至关重要。然而，传统方法难以兼顾建模复杂度和预测精度。本文提出了一种有效的开关损耗预测方法，利用人工神经网络（ANN）实现高精度与低复杂度的平衡。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务具有极高价值。随着公司组串式逆变器及PowerTitan/PowerStack储能系统向高功率密度、高效率方向演进，SiC器件的应用日益普及。该ANN辅助预测方法可直接优化逆变器及PCS的散热设计，减少过设计带来的成本浪费，并提升系统在极端工况下的热管理精度。建议研发团队将...
基于人工神经网络的粒子群优化微电网最优能量调度
Artificial Neural Network Based Particle Swarm Optimization for Microgrid Optimal Energy Scheduling
Maher Abdolrasol · Ramizi Mohamed · M Hannan · Ali Al-Shetwi 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年11月
本文提出了一种结合人工神经网络（ANN）与粒子群优化（PSO）的增强算法，用于虚拟电厂（VPP）系统中可再生能源的管理。通过对比基于ANN的二进制粒子群优化（BPSO）算法与原始BPSO算法，验证了该方法在搜索微电网最优能量调度值方面的性能提升。
解读: 该研究提出的AI优化调度算法与阳光电源的iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/PowerStack储能系统高度契合。在虚拟电厂（VPP）场景下，通过ANN-PSO算法优化能量调度，可显著提升储能系统在调峰调频、削峰填谷中的经济效益。建议将该算法集成至阳光电源的EMS（能量管理系统...
一种电力变换器开路故障的模型-数据混合驱动诊断方法
A Model-Data-Hybrid-Driven Diagnosis Method for Open-Switch Faults in Power Converters
Zhan Li · Yuan Gao · Xin Zhang · Borong Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年5月
本文提出了一种结合模型驱动与数据驱动优势的电力变换器开路故障诊断方法。该方法利用变换器的显式解析模型与人工神经网络（ANN）的学习能力，通过离线模型分析与在线学习过程，实现对功率器件开路故障的精准识别，有效提升了电力电子系统的运行可靠性。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务具有极高价值。在组串式逆变器和PowerTitan/PowerStack储能变流器中，功率器件（IGBT/SiC）的开路故障直接影响系统可用性。通过引入模型-数据混合驱动诊断，可显著提升iSolarCloud平台的智能运维能力，实现故障的早期预警与精准定位，降低运维成本。建...
基于人工神经网络的MMC整流器模型预测控制设计与分析
Design and Analysis of the Model Predictive Control Implemented by the ANN Technique for MMC-Based Rectifier With Improved Grid Adaptability
Zheng Gong · Ping Tuo · Changming Zheng · Xiaojie Wu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
模型预测控制（MPC）因其灵活性和多目标管理能力被广泛应用于模块化多电平变换器（MMC）。然而，MPC在实际应用中受限于数学模型的精确性，在电网或参数波动时性能下降。本文提出一种基于人工神经网络（ANN）的MPC实现方法，旨在提升MMC整流器在复杂电网环境下的适应能力。
解读: 该技术对阳光电源的集中式逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。随着光伏与储能系统向高压、大功率方向发展，MMC拓扑的应用日益广泛。传统的MPC依赖精确数学模型，在弱电网环境下鲁棒性不足，而引入ANN技术可以有效提升系统在电网波动下的动态响应与稳定性。建议研发团队关注基于...
基于聚合残差网络的永磁同步电机驱动FCS-MPC权重因子优化
Weighting Factors Optimization for FCS-MPC in PMSM Drives Using Aggregated Residual Network
Chunxing Yao · Guangtong Ma · Zhenyao Sun · Jun Luo 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年1月
针对有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）中权重因子（WFs）整定困难及传统人工神经网络训练复杂、梯度消失等问题，本文提出了一种基于聚合残差网络（ResNet）的权重因子优化方法，有效提升了预测精度与控制性能。
解读: 该技术对阳光电源的电机驱动类业务（如风电变流器、储能系统中的辅助电机控制）具有重要参考价值。FCS-MPC在高性能变流器控制中应用广泛，但权重因子整定通常依赖经验。引入聚合残差网络（ResNet）进行自适应优化，可显著提升变流器在复杂工况下的动态响应速度与稳态精度，减少调试周期。建议研发团队将其应用...
基于人工神经网络和单向距离算法的牵引逆变器散热器状态监测方法
Condition Monitoring Method for Heatsink of Traction Inverter Using ANN and OWD
Yaoyi Yu · Xiong Du · Junjie Zhou · Hongyu Ren · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年2月
本文提出了一种通过检测温度动态曲线变化来监测城市轨道交通牵引逆变器散热器状态的新方法。利用人工神经网络预测各种工况下健康状态的参考曲线，并通过单向距离算法提取温度动态曲线之间的差异，从而实现对散热器性能的有效监测。
解读: 该研究提出的基于ANN和OWD的散热器状态监测技术，对于提升阳光电源组串式逆变器及PowerTitan/PowerStack储能系统的可靠性具有重要参考价值。在逆变器和PCS产品中，散热系统是影响功率模块寿命的关键因素。通过引入此类智能监测算法，iSolarCloud平台可实现对核心功率器件热性能的...
电动汽车无线电能传输系统中半桥无桥有源整流器的阻抗调节控制与同步切换技术分析
Analysis of Impedance Tuning Control and Synchronous Switching Technique for a Semibridgeless Active Rectifier in Inductive Power Transfer Systems for Electric Vehicles
Sangjoon Ann · Byoung Kuk Lee · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年8月
针对电动汽车无线电能传输（IPT）系统中因负载和磁耦合变化导致的阻抗失配问题，本文提出了一种半桥无桥有源整流器（SBAR）的阻抗调节控制策略。该方法通过同步切换技术补偿阻抗失配，有效提升了系统在不同停车位置下的传输效率与稳定性。
解读: 该技术主要应用于电动汽车无线充电领域，与阳光电源的充电桩产品线高度相关。随着大功率无线充电技术的演进，解决磁耦合变化带来的阻抗失配是提升充电效率的关键。建议研发团队关注该SBAR拓扑在无线充电模块中的应用，通过引入阻抗调节控制算法，优化充电桩在不同对准偏差下的输出特性，从而提升用户体验并增强阳光电源...
一种基于自适应网络的强化学习PMSG风能转换系统MPPT控制方法
An Adaptive Network-Based Reinforcement Learning Method for MPPT Control of PMSG Wind Energy Conversion Systems
Chun Wei · Zhe Zhang · Wei Qiao · Liyan Qu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2016年11月
本文提出了一种基于人工神经网络（ANN）的强化学习（RL）最大功率点跟踪（MPPT）算法，用于永磁同步发电机（PMSG）变速风能转换系统。该算法通过ANN与RL的结合，学习PMSG转子转速与电功率之间的最优关系，从而实现高效的能量捕获。
解读: 该研究提出的自适应强化学习MPPT算法对阳光电源的风电变流器业务具有重要参考价值。目前风电变流器正向高效率、智能化方向演进，引入AI算法可显著提升变流器在复杂风况下的发电效率及动态响应能力。建议研发团队关注该算法在全功率变流器控制策略中的应用，通过优化转速控制逻辑，提升风机在低风速段的捕获能力，从而...
一种基于模型与数据驱动集成的永磁同步电机温度估计方法
A Model-Based and Data-Driven Integrated Temperature Estimation Method for PMSM
Luhan Jin · Yao Mao · Xueqing Wang · Linlin Lu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年7月
为实现永磁同步电机（PMSM）的精确在线温度估计，本文提出了一种模型与数据驱动相结合的集成方法。首先，构建简化集总参数热网络（LPTN）模型以捕捉温度变化趋势；同时，设计小型人工神经网络（ANN）对模型误差进行补偿，从而实现高精度的温度预测。
解读: 该技术主要应用于电机驱动领域，虽然阳光电源核心业务为光伏与储能，但该方法在电机热管理方面的思路对公司业务有借鉴意义：1. 在风电变流器领域，风机发电机组的在线热监测可提升系统可靠性；2. 在电动汽车充电桩的功率模块散热设计中，该“模型+数据”的混合驱动模式可用于关键功率器件的结温实时监测，优化散热控...