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基于长时域FCS-MPC训练的一维卷积神经网络用于FPGA平台电力电子变换器控制——以Si/SiC混合变换器为例
Long-Horizon FCS-MPC Trained 1-D Convolution Neural Networks for FPGA-Based Power-Electronic Converter Control With a Si/SiC Hybrid Converter Case Study
Ning Li · Hao Yu · Stephen Finney · Paul D. Judge · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年2月
传统的电力电子长时域有限控制集模型预测控制（FCS - MPC）在实时实现方面存在两个主要问题：1）计算负担和延迟；2）对现场可编程门阵列（FPGA）等实时平台的硬件资源要求较高。为解决这些问题，研究人员提出利用模型预测控制结果作为离线训练数据来训练人工神经网络（ANN），并将其应用于实时控制器中，以替代原有的模型预测控制模型。通过这种方式，人工神经网络减轻了在线计算负担和对硬件资源的需求。本文提出了一种基于FPGA的用于长时域FCS - MPC的一维卷积神经网络（CNN）。为进一步简化网络模型...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于FPGA的一维卷积神经网络（CNN）控制技术对我们的核心产品线具有重要战略价值。该技术通过机器学习方法解决了长时域有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）在功率电子变换器中的实时实现难题，这与我们在光伏逆变器、储能变流器等产品中面临的控制性能优化需求高度契合。 技...
基于链轨的斜坡重力储能系统关键参数设计以实现最优效率
Key Parameters Design of Chain-Rail Based Slope Gravity Energy Storage System for Optimal Efficiency
Zufan Wang · Xun Yu · Linlin Dong · Tian Gao 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年7月
基于链轨的斜坡重力储能系统（SGESS）凭借高效可靠的运行性能，在山区和丘陵地区具有显著优势。然而，设计SGESS需要平衡多个结构和运行参数。鉴于电气和机械部件相互依存的约束关系，选择关键参数并对其进行优化以实现系统综合效率最大化，仍是工业应用中的一大挑战。为解决这一问题，本研究建立了电气和机械部件的依存约束关系，并选定了SGESS的关键参数。然后，针对基于链轨的SGESS各组件建立了完整的损耗分析数学模型，研究了关键参数对系统综合效率的影响。以系统效率为目标函数，提出了一种基于非线性规划的关键...
解读: 该斜坡重力储能系统研究对阳光电源储能产品线具有重要参考价值。其关键参数优化方法可借鉴至PowerTitan储能系统的能量管理策略：1）动力学建模与效率分析思路可应用于ST系列储能变流器的往返效率优化，特别是充放电曲线设计；2）多目标优化算法可用于iSolarCloud平台的储能系统参数自适应调优，针...
通过层状C/Fe掺杂GaN缓冲层提升GaN HEMT的击穿电压和射频功率特性
Improved Breakdown Voltage and RF Power Characteristics of GaN HEMTs by Layered C/Fe-Doped GaN Buffer
Qian Yu · Meng Zhang · Ling Yang · Zou Xu 等6人 · IEEE Transactions on Electron Devices · 2025年8月
本文提出了一种创新的层状氮化镓（GaN）缓冲层结构。该结构上层为低浓度碳（C）掺杂层，下层为铝镓氮/氮化镓（AlGaN/GaN）高电子迁移率晶体管（HEMT）中常用的铁（Fe）掺杂氮化镓缓冲层。在抑制铁掺杂拖尾效应的同时，氮化镓高电子迁移率晶体管的击穿电压从128 V提高到了174 V。由于铁掺杂拖尾效应得到抑制，晶体管的迁移率和跨导（<inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http:...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于分层C/Fe掺杂GaN缓冲层的HEMT技术突破具有重要的战略价值。该技术通过创新的双层掺杂结构，将器件击穿电压从128V提升至174V，同时显著改善了跨导和载流子迁移率，这对我们在高功率密度逆变器和储能变流器领域的产品升级具有直接意义。 在光伏逆变器应用中，更高的...
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