Zhan'anxin Tong · Jianhui Su · Gang Yang · Asif Ali 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年6月

针对感应电能传输（IPT）系统，本文提出了一种基于物理信息神经网络（PINN）的多参数联合辨识方法。通过将阻抗角、互感及负载关系的物理约束嵌入神经网络，实现了对互感和负载参数的实时感知，有效提升了系统运行调节与状态监测的精度。

解读: 该技术主要针对无线充电（IPT）领域，与阳光电源的电动汽车充电桩业务具有潜在协同效应。随着大功率无线充电技术的发展，利用PINN实现高精度的参数辨识和偏移检测，可显著提升充电桩的效率与安全性。建议研发团队关注该算法在车载无线充电模块中的应用，通过将物理模型与AI算法融合，优化充电控制策略，提升用户体...