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基于磁阻的多相耦合电感Buck变换器动态模型
Reluctance-Based Dynamic Models for Multiphase Coupled Inductor Buck Converters
Daniel H. Zhou · Youssef Elasser · Jaeil Baek · Minjie GAE Chen · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年1月
本文研究了多相耦合电感Buck变换器的磁阻动态模型。通过耦合电感的电感对偶模型推导了基于磁阻的状态空间模型。该模型明确了物理磁芯几何结构与电路动态特性之间的关系，为耦合电感设计提供了重要见解，特别是在多相应用场景下。
解读: 该研究对于阳光电源的组串式逆变器及储能PCS产品线具有重要参考价值。在光伏逆变器和储能变流器中，多相交错并联技术常用于提升功率密度和降低电流纹波。通过磁阻模型将磁芯几何参数与动态特性关联，有助于优化电感设计，减少磁性元件体积与损耗，从而提升整机效率和功率密度。建议研发团队在设计高功率密度储能PCS（...
平面磁性元件阻抗与电流分布建模的系统化方法
A Systematic Approach to Modeling Impedances and Current Distribution in Planar Magnetics
Minjie Chen · Mohammad Araghchini · Khurram K. Afridi · Jeffrey H. Lang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2016年1月
本文提出了一种针对PCB绕组平面磁性元件的系统化建模方法。该方法旨在解决高开关频率下系统集成面临的挑战，通过精确且快速的建模手段，优化平面磁性元件的阻抗特性与电流分布，从而提升电力电子变换器的功率密度与效率。
解读: 平面磁性元件是阳光电源组串式光伏逆变器及PowerStack/PowerTitan储能系统高功率密度设计的核心。随着开关频率的提升，传统的磁性元件设计方法已难以满足高效率与高集成度的要求。该研究提出的系统化建模方法，能够有效优化PCB绕组的电流分布，降低高频损耗，并提升热管理性能。建议研发团队将其应...
一种用于并网微型逆变器的多电平能量缓冲与电压调制器
A Multilevel Energy Buffer and Voltage Modulator for Grid-Interfaced Microinverters
Minjie Chen · Khurram K. Afridi · David J. Perreault · IEEE Transactions on Power Electronics · 2015年3月
本文针对光伏微型逆变器在单相并网时面临的二次谐波能量缓冲问题，提出了一种多电平能量缓冲与电压调制电路。该方案旨在解决光伏源端恒定功率与电网侧脉动功率之间的不匹配，同时优化逆变器在宽电压转换范围下的工作效率，提升系统整体性能。
解读: 该技术主要针对微型逆变器（Microinverter）的功率解耦与效率优化，与阳光电源的户用光伏逆变器产品线高度相关。在户用场景中，单相并网带来的二次谐波是影响电解电容寿命和系统可靠性的关键因素。该多电平能量缓冲方案有助于减小直流侧电容体积，提升功率密度。建议研发团队关注其在提升户用组串式逆变器低压...
串联电容Buck变换器的相间LC谐振与稳定性分析
Interphase LC Resonance and Stability Analysis of Series-Capacitor Buck Converters
Ping Wang · Daniel Zhou · Haoran Li · David M. Giuliano 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年5月
本文研究了混合开关电容变换器（如串联电容Buck变换器）中固有的LC谐振动力学。文章提出了一种系统性分析方法，将谐振行为分为输出LCo谐振和相间LCB谐振，并探讨了这些谐振对变换器控制稳定性及瞬态响应的影响。
解读: 该研究涉及的高频开关电容变换技术及LC谐振分析，对阳光电源的电力电子拓扑优化具有重要参考价值。在PowerTitan等储能系统及组串式逆变器的DC-DC变换环节中，随着功率密度要求的提升，混合开关电容拓扑的应用日益广泛。准确分析相间LC谐振有助于优化变换器的控制环路设计，提升系统在复杂工况下的稳定性...
MagNet-AI：作为磁性元件建模与材料推荐数据表的神经网络
MagNet-AI: Neural Network as Datasheet for Magnetics Modeling and Material Recommendation
Haoran Li · Diego Serrano · Shukai Wang · Minjie Chen · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年12月
本文介绍了MagNet-AI平台，该平台展示了“神经网络作为数据表”的概念，用于实现宽运行范围内功率磁性元件的B-H环路建模与材料推荐。研究摒弃了直接展示磁芯材料测量特性的传统方式，转而利用神经网络捕捉B-H环路映射关系，为磁性元件设计提供了高效的数字化解决方案。
解读: 磁性元件（电感、变压器）是阳光电源组串式/集中式光伏逆变器及PowerTitan/PowerStack储能变流器（PCS）的核心损耗部件。MagNet-AI提出的‘神经网络作为数据表’概念，可显著提升研发阶段磁性元件的设计精度与选型效率，优化高频化趋势下的磁芯损耗评估。建议研发团队引入该AI建模方法...
基于数据驱动特征提取的并网电压源变换器阻抗特性预测
Impedance Profile Prediction for Grid-Connected VSCs With Data-Driven Feature Extraction
Yang Wu · Heng Wu · Li Cheng · Jianyu Zhou 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月
本文提出了一种数据驱动方法，用于预测并网电压源变换器（VSC）在多种运行工况下的阻抗特性。针对传统方法在多变换器系统中因运行点与阻抗映射失效的问题，本文通过特征提取技术优化了预测模型，为复杂电网环境下变换器的稳定性分析提供了新思路。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的核心业务——光伏逆变器及储能变流器（PCS）的并网稳定性优化。在弱电网或多机并联场景下，准确预测阻抗特性对于抑制谐振、提升系统鲁棒性至关重要。对于阳光电源的组串式逆变器和PowerTitan/PowerStack储能系统，引入此类数据驱动的阻抗预测模型，可显著提升iSola...
一种利用堆叠开关电容架构减小电容尺寸的紧凑型MMC子模块结构
A Compact MMC Submodule Structure With Reduced Capacitor Size Using the Stacked Switched Capacitor Architecture
Yuan Tang · Minjie Chen · Li Ran · IEEE Transactions on Power Electronics · 2015年1月
模块化多电平变换器（MMC）广泛应用于海上风电或潮汐能并网。为降低成本与体积，本文提出一种新型堆叠开关电容架构，旨在解决MMC子模块中储能电容体积大、重量高的问题，通过优化电路结构显著提升功率密度。
解读: 该技术对于阳光电源的风电变流器及大型储能系统（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。MMC拓扑是高压大功率并网的核心，电容体积的优化直接决定了变流器柜体的功率密度和安装成本。建议研发团队关注该堆叠开关电容架构在海上风电变流器中的应用潜力，通过减小无源元件体积，进一步提升产品在海上严苛环境下的...
基于差分电容式无线电能传输的电信塔无人机集群充电
UAV Fleet Charging on Telecom Towers With Differential Capacitive Wireless Power Transfer
Mian Liao · Tanuj Sen · Youssef Elasser · Hashim A. Al Hassan 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年4月
本文提出了一种电容式差分无线电能传输架构，用于高效地为电信塔上的无人机集群充电。利用基于开关电容的梯形差分功率处理（DPP）变换器，从高压直流母线对多个串联堆叠的无线充电模块进行电压调节，实现了高效的能量传输与管理。
解读: 该技术主要涉及无线电能传输（WPT）及差分功率处理，与阳光电源现有的充电桩业务存在技术交叉点。虽然目前阳光电源充电桩以有线快充为主，但该研究中提出的高压直流母线架构及多模块电压调节技术，可为未来电动汽车无线充电或分布式储能系统（如PowerStack）内部模块化能量管理提供技术储备。建议关注其在复杂...
一种利用电压镜像变压器表征功率磁性元件的简化直流偏置注入方法
A Simplified DC-Bias Injection Method for Characterizing Power Magnetics Using a Voltage Mirror Transformer
Shukai Wang · Haoran Li · Diego Serrano · Thomas Guillod 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年6月
本文提出了一种利用电压镜像变压器配置的简化直流偏置注入电路，旨在提升设备适用性与测量精度。通过镜像变压器，该方法有效降低了反射激励电压对直流源的影响，提升了直流偏置注入的质量，优化了功率磁性元件的测试流程。
解读: 磁性元件（电感、变压器）是阳光电源组串式/集中式光伏逆变器及PowerTitan/PowerStack储能变流器中的核心功率密度瓶颈。该方法通过优化直流偏置注入，能更精确地获取磁性元件在实际工作电流下的电感特性，有助于研发团队在设计阶段更精准地进行磁性元件选型与损耗评估。这对于提升逆变器和PCS的整...
电网边缘的机器学习：面向无模型逆变器的数据驱动阻抗建模
Machine Learning at the Grid Edge: Data-Driven Impedance Models for Model-Free Inverters
Yufei Li · Yicheng Liao · Liang Zhao · Minjie Chen 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年8月
未来电网将由大量连接可再生能源的智能逆变器支撑，其动态特性通常表现为阻抗，对电网稳定性和韧性至关重要。由于逆变器物理实现差异大且往往涉及商业机密，传统的解析阻抗建模方法受限。本文提出了一种数据驱动的阻抗建模方法，利用机器学习技术在无需已知内部物理模型的情况下，准确表征逆变器的阻抗特性，为电网稳定性分析提供新思路。
解读: 该研究对于阳光电源的组串式光伏逆变器及PowerTitan/PowerStack储能系统具有重要应用价值。随着电网渗透率提升，弱电网下的谐振抑制与稳定性控制是行业痛点。通过引入数据驱动的阻抗建模，阳光电源可在iSolarCloud智能运维平台中实现更精准的电网交互特性监测，优化逆变器在复杂电网环境下...
垂直堆叠LEGO-PoL CPU电压调节器
Vertical Stacked LEGO-PoL CPU Voltage Regulator
Jaeil Baek · Youssef Elasser · Kaladhar Radhakrishnan · Houle Gan 等10人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年6月
本文提出了一种用于超大电流微处理器的48-1V混合开关电容变换器，采用线性可扩展组负载点（LEGO-PoL）架构。该设计结合了3D堆叠封装与耦合电感技术，实现了小型化、高响应速度及垂直功率传输，具有极高的模块化与可扩展性。
解读: 该技术主要针对高性能计算（HPC）及数据中心服务器的供电需求，属于高功率密度DC-DC变换领域。虽然阳光电源目前的核心业务聚焦于光伏、储能及充电桩，但该研究中涉及的“高功率密度”、“3D堆叠封装”及“模块化设计”理念，对阳光电源未来的iSolarCloud智能运维平台配套的高性能计算中心供电方案，以...
迷你LEGO CPU电压调节器
Mini-LEGO CPU Voltage Regulator
Youssef Elasser · Jaeil Baek · Kaladhar Radhakrishnan · Houle Gan 等11人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年3月
本文提出了一种小型化48V转1V、240A的线性可扩展LEGO架构CPU电压调节模块（VRM）。该Mini-LEGO转换器采用垂直供电技术，体积仅为30mm×11.2mm×8.4mm，峰值效率达87.1%，满载效率84.1%，功率密度高达1390 W/in³。
解读: 该文章探讨的超高功率密度垂直供电技术主要应用于数据中心服务器电源领域。虽然阳光电源目前的核心业务聚焦于光伏、储能及充电桩，与该类低压大电流CPU供电技术存在差异，但其高功率密度设计理念和垂直供电架构对阳光电源的iSolarCloud服务器机架电源优化、以及未来储能系统内部BMS与控制单元的微型化设计...
基于数据驱动特征提取的并网电压源换流器阻抗特性预测
Impedance Profile Prediction for Grid-Connected VSCs With Data-Driven Feature Extraction
Yang Wu · Heng Wu · Li Cheng · Jianyu Zhou 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年11月
数据驱动方法在预测并网电压源变流器（VSC）在广泛运行点（OP）下的阻抗特性方面具有良好前景。然而，传统方法依赖于运行点与阻抗特性之间的一一映射，正如本文所指出的，这种方法在多变流器系统中可能失效。为应对这一挑战，本文提出了一种基于堆叠自编码器的机器学习框架用于预测并网VSC的阻抗特性，并给出了详细的设计指南。所提出的方法使用特征而非运行点来表征阻抗特性，因此可扩展应用于多变流器系统。该方法的另一个优点是能够预测电网 - VSC系统在不稳定运行点处的VSC阻抗特性。仅基于稳定运行期间收集的数据即...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于数据驱动的阻抗特性预测技术对我们在光伏并网逆变器和储能系统领域具有重要战略价值。 该技术的核心突破在于解决了多变流器系统中阻抗预测的可扩展性难题。传统方法采用工作点与阻抗曲线的一对一映射，在我们日益复杂的光储一体化项目中存在明显局限。论文提出的堆叠自编码器框架通过...
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