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基于BP-NSGA-II的电力电子变压器DAB变换器振动抑制多目标优化
Multiobjective Optimization Considering PET's Vibration Suppression of Dual Active Bridge Converter Based on BP-NSGA-II
Dong Jiang · Shang Gong · Zicheng Liu · Pengye Wang 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年2月
本文提出了一种基于BP神经网络嵌入NSGA-II算法（BP-NSGA-II）的双有源桥（DAB）变换器多目标优化方法。利用BP神经网络预测电力电子变压器（PET）的振动特性，并结合多目标遗传算法实现性能优化，有效平衡了变换器效率与振动抑制需求。
解读: 该研究针对DAB变换器（储能PCS的核心拓扑）的振动抑制问题，通过AI算法实现多目标优化，对阳光电源的PowerTitan和PowerStack等储能系统具有重要参考价值。随着储能系统向高功率密度发展，磁性元件的振动与噪声控制已成为提升产品可靠性与用户体验的关键。建议研发团队将该BP-NSGA-II...
基于多目标优化的补偿拓扑抗偏移恒流恒压无线电能传输系统
Inductive Power Transfer System With Constant Current-Constant Voltage Charging Tolerating Misalignment Based on Multiobjective Optimization for Compensation Topology
Qi Wang · Zheng Li · Bin Yang · Yuanfang Lu 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年3月
针对无线电能传输（IPT）系统在电池充电过程中因线圈偏移导致的耦合性能下降问题，本文提出了一种基于非支配排序遗传算法（NSGA-II）的参数设计方法。该方法旨在实现恒流（CC）和恒压（CV）输出，并优化系统在偏移工况下的传输效率与稳定性。
解读: 该研究聚焦于无线电能传输（IPT）的拓扑优化与控制，属于电力电子前沿领域。对于阳光电源而言，虽然目前核心业务集中在有线充电桩及光储系统，但无线充电技术是未来电动汽车充电基础设施的重要演进方向。该文提出的多目标优化参数设计方法，可为阳光电源在未来布局大功率无线充电技术、提升充电桩对位容错能力及系统效率...
电动汽车感应式电能传输双D型线圈的多目标优化
Multiobjective Optimization of Inductive Power Transfer Double-D Pads for Electric Vehicles
Zhichao Luo · Xuezhe Wei · Matthew Geoffrey Seymour Pearce · Grant Anthony Covic · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年5月
本文提出了一种用于感应式电能传输系统的初级双D型线圈多目标优化方法。首先通过参数扫描分析确定关键设计参数，随后利用非支配排序遗传算法II（NSGA-II），在保证良好耦合系数的同时，对双D型线圈结构进行多目标优化设计。
解读: 该研究聚焦于无线充电（IPT）技术的线圈结构优化，属于电动汽车充电基础设施的前沿领域。阳光电源目前在充电桩业务领域已有成熟的产品布局，虽然目前主流仍以有线充电为主，但无线充电代表了未来自动驾驶及便捷补能的发展方向。该多目标优化方法可为阳光电源研发下一代高效率、高功率密度的无线充电模块提供理论支撑，特...
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