Yongzheng Yu · Xiaolei Cheng · Junfang Hao · Xiaotian Yuan 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年5月

由于模块化多电平换流器电池储能系统（MMC - BESS）固有的运行特性，存在电池电流纹波问题，这将不可避免地影响电池寿命并增加传导损耗。为解决这一问题，本文研究了用于抑制MMC - BESS电池电流纹波的电流注入方法。为分析子模块中电流纹波的产生机理，将电流偏差优化问题转化为能量偏差优化问题。考虑电抗器和电池模块的影响，以获得电池电流和电容电压偏差的精确解析表达式，从而优化电流注入值。此外，对影响电池电流纹波的因素进行了定量分析，以实现参数优化。实验结果验证了所提出的基于能量的分析方法的正确性...

解读: 从阳光电源储能系统业务角度分析，该论文针对模块化多电平换流器电池储能系统（MMC-BESS）的电流纹波抑制问题提出了优化方案，具有重要的工程应用价值。 MMC-BESS是我司大规模储能系统的核心技术路线之一，其模块化设计与电池直接集成的特性符合我们在工商业储能和电网侧储能产品的发展方向。然而，电池...

Yayong Yang · Zhiqiang Wang · Yu Liao · Wubin Kong 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年3月

本文提出一种基于物理信息神经网络（PINNs）的参数化三维热仿真方法，以实现功率模块热设计的快速设计空间探索。利用PINNs能够快速逼近描述功率模块热行为的参数化偏微分方程解的能力，开发了用于碳化硅（SiC）三相半桥功率模块的热场仿真框架，以进行参数化仿真。经过一次无监督训练后，基于PINNs的模型可以快速预测不同输入参数组合下功率模块的热场分布结果。对比结果表明，在不同组合情况下，PINNs的预测结果与COMSOL数值模拟和实验测量结果大致相符。此外，在用于参数优化的大规模设计空间探索任务中，...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于物理信息神经网络（PINNs）的参数化热仿真技术具有重要的工程应用价值。作为全球领先的光伏逆变器和储能系统供应商，我们在功率模块热设计方面面临着日益严峻的挑战：一方面，碳化硅（SiC）等新型功率器件的广泛应用使得热管理复杂度显著提升；另一方面，市场对产品快速迭代和定...

Jingrong Yu · Wenhao Yang · Jiaqi Yu · Chen Peng 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月

为应对不对称电网故障，需并网逆变器输出正序和负序电流以调节公共耦合点电压。由于注入了负序电流，在不对称情况下双序同步的稳定机制变得更为复杂。本文提出了一种双序动态耦合模型，该模型同时考虑了正序和负序电流耦合以及功角差。基于此模型，不仅确定了正序和负序平衡点的存在条件，还确定了运行点的暂态过程稳定条件，从而为不对称电网故障期间的暂态稳定性判断奠定了完整的基础。研究指出，正序和负序同步过程之间的耦合会导致更多的暂态同步失稳。仿真和实验结果验证，与以往方法相比，基于双序动态耦合模型的同步稳定性分析对于...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项关于跟网型逆变器不对称故障下双序同步稳定性分析的研究具有重要的工程应用价值。随着我司光伏逆变器和储能变流器在全球电网中的大规模部署，电网不对称故障（如单相接地、两相短路等）已成为影响系统稳定运行的关键挑战。 该研究提出的双序动态耦合模型突破了传统分析方法的局限性，首次...