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基于特征谱与扩张因果卷积及Squeeze-Excitation ShuffleNet轻量级深度学习的区域风电场日前低功率输出事件预测
Prediction of Day-Ahead Low-Power Output Events in Regional Wind Farms Using Feature Spectrums with Dilated Causal Convolution and Squeeze-Excitation ShuffleNet Lightweight Deep Learning
Zimin Yang · Xiaosheng Peng · Xiaobin Zhang · Guoyuan Qin 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
区域风电场低功率输出事件的准确预测对电力系统的电网调度至关重要。然而，传统的风电预测方法主要侧重于提高整体预测精度，因此很少单独讨论风电低功率输出事件。本文提出了一种创新的区域风电场日前低功率输出事件预测方法，该方法利用特征频谱，结合扩张因果卷积（DCC）和挤压 - 激励（SE）改进的ShuffleNet网络。首先，将时间序列区域特征转换为频谱图像，在特征创建和选择后，引入并讨论了三种可能的特征排列方式。其次，提出了DCC - SE - ShuffleNet轻量级深度学习神经网络作为低功率输出事...
解读: 该研究的深度学习预测方法对阳光电源的新能源发电及储能产品具有重要应用价值。特征谱分析与轻量级深度学习模型可集成到ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的控制系统中,提升功率预测精度。具体应用包括:(1)优化储能系统的充放电调度策略,提高PowerTitan等大型储能系统的经济性;(2)改进光伏/风电...
理解翻转场效应晶体管
Flip FET, FFET）中的静电耦合及其应对策略
Jiacheng Sun · Haoran Lu · Yu Liu · Wanyue Peng 等6人 · IEEE Transactions on Electron Devices · 2025年1月
翻转场效应晶体管（FFET）是一种新型自对准双面堆叠晶体管结构，但其垂直堆叠特性导致前后器件间存在静电耦合。本文通过TCAD仿真从器件和电路层面系统研究了该耦合效应。结果显示，阈值电压偏移可达135 mV，亚阈值摆幅退化达235 mV/dec，反相器延迟变化高达4.41%，严重影响电路性能。为此，提出一种中间介质隔离（MDI）技术，可有效屏蔽跨侧电场，显著抑制耦合效应。结合Pi栅、Ω栅和全环绕栅等栅结构优化，阈值电压偏移可低至0.12 mV，为FFET的实用化奠定基础。
解读: 该FFET静电耦合抑制技术对阳光电源功率器件设计具有重要借鉴价值。文中提出的中间介质隔离（MDI）技术与多物理场耦合抑制策略，可直接应用于SiC/GaN功率模块的三维集成封装设计，有效解决ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器中功率器件垂直堆叠时的寄生耦合问题。通过优化栅极结构和介质隔离层设计，可将...
基于帽层设计的AlGaN/GaN高电子迁移率晶体管电学性能研究
Study on electrical performance of AlGaN/GaN high electron mobility transistor based on cap layer design
Tieying Zhang · Peng Cui · Xin Luo · Siheng Chen 等11人 · Solid-State Electronics · 2025年1月 · Vol.224
摘要 本研究探讨了不同帽层对AlGaN/GaN高电子迁移率晶体管（HEMTs）电学特性的影响。通过对比制备的具有GaN和AlN帽层的AlGaN/GaN HEMTs，发现AlN帽层由于其优异的钝化效果和极化效应，能够提高二维电子气（2DEG）密度，从而获得更高的饱和电流，并使击穿电压从615 V（GaN帽层）提升至895 V（AlN帽层）。Sentaurus TCAD仿真结果验证了上述实验发现，表明AlN帽层器件中形成了更深的三角形量子势阱，导致2DEG电子密度达到1.19 × 10^13 cm^...
解读: 该AlN帽层GaN HEMT技术对阳光电源功率器件应用具有重要价值。研究显示AlN帽层可将击穿电压提升至895V，梯度帽层结构更达1308V，2DEG密度提升28%。这为我司SG系列光伏逆变器、ST储能PCS及充电桩的GaN功率模块设计提供优化方向：通过改进帽层结构可提升器件耐压等级和导通性能，支持...
利用SHAP值理解传统与非传统建筑群中乡村形态与光伏发电潜力之间的关系
Understanding the relationship between rural morphology and photovoltaic (PV) potential in traditional and non-traditional building clusters using shapley additive exPlanations (SHAP) values
Jiang Liu · Changhai Peng · Junxue Zhang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 农村地区拥有大量适合安装光伏板的屋顶和立面。然而，乡村形态对光伏发电潜力的影响尚不明确，制约了其有效利用。为应对这一挑战，本研究选取南京市300个传统与非传统农村建筑群作为研究对象，识别出17项形态学指标，涵盖地块形状、建筑密度、建筑形式及地形变化等方面。通过模拟各集群的年光伏发电量和均化度电成本（LCOE），并采用可解释的机器学习框架（XGBoost算法结合SHAP值），探讨了乡村建筑形态与光伏发电潜力之间的关系。结果表明，平均建筑高度（BH）和容积率（FAR）是影响发电量的关键因素，而...
解读: 该研究揭示农村建筑形态对光伏潜力的影响机制,对阳光电源SG系列逆变器在农村分布式光伏市场具有重要指导价值。研究发现建筑高度和容积率是关键因素,可优化我司MPPT算法在复杂遮挡场景下的追踪策略。针对三类技术潜力分区(低高低FAR、高低FAR、高高FAR),可差异化配置1500V系统方案,结合iSola...
基于模型-数据融合方法的锂离子电池储能系统惯性支撑持续功率边界在线估计
Online estimation of inertia-supporting sustaining power boundary of lithium-ion battery energy storage systems based on model-data fusion method
Shaoxin Shi · Qiao Peng · Tianqi Liu · Yunteng Dai 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393
摘要 锂离子电池储能系统（BESS）在为电力系统提供惯性支撑方面展现出巨大潜力。然而，如何在实现高效惯性支撑的同时保障电池的安全运行仍面临挑战，这要求对电池的输出边界进行准确估计，尤其是在在线运行条件下。然而，现有的电池输出功率边界评估方法通常忽略了惯性支撑特有的输出特性以及在线应用的需求，从而限制了其准确性与效率。本文提出了一种基于模型-数据融合方法（MDFM）的BESS惯性支撑持续功率边界（SPB）在线估计新方法。首先，开展一系列实验以研究电池在惯性支撑工况下的阻抗特性，并据此构建一种基于负...
解读: 该储能惯量支撑功率边界在线估算技术对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。通过模型-数据融合方法实现锂电池输出边界的实时精准评估,可直接集成至VSG虚拟同步机控制策略中,优化惯量响应过程中的功率调度。负阻抗等效电路模型结合SVM机器学习算法,能有效提升iSolarCl...
揭示青藏高原理论风能潜力：一种针对威布尔双变量分布的新型贝叶斯-蒙特卡洛框架
Revealing the theoretical wind potential of the Qinghai-Tibet Plateau: A novel Bayesian Monte-Carlo framework for the Weibull bivariate distribution
Liting Wang · Renzhi Liu · Weihua Zeng · Lixiao Zhang 等10人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.325
摘要 理解区域理论风能潜力对于风电规划与建设至关重要。以往的研究面临诸多挑战，包括风速数据质量不一致、分布参数中的不确定性未被量化，以及估算理论风能潜力的方法存在缺陷。因此，本研究提出了一种分层贝叶斯-蒙特卡洛框架，以概率性和分层方式处理多年期、多来源的风速数据。该框架能够量化风速分布及其参数相关的不确定性，并通过整合历史数据降低预测误差。此外，本研究在传统理论风能潜力估算方法的基础上，进一步考虑了叶片扫掠高度范围内风速和空气密度变化以及最大可能功率系数的影响。结果表明，青藏高原地区的风速分布符...
解读: 该青藏高原风电潜力评估框架对阳光电源风电变流器布局具有重要参考价值。贝叶斯-蒙特卡洛模型可量化风速分布不确定性,为ST储能系统在高原风电场的容量配置提供精准数据支撑。研究揭示的风速-空气密度垂直变化特性,可优化风电场侧储能PCS的功率预测算法和充放电策略。青藏高原60%以上区域具中高风电潜力,结合i...
STE-HOLNet：一种融合时空特征、动态概念漂移检测与自适应校正的风电功率预测新方法
STE-HOLNet: A new method for wind power prediction by integrating spatio-temporal features, dynamic concept drift detection and adaptive correction
Xiongfeng Zhao · Hai Peng Liu · Huaiping Jin · Xueping Shen 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.344
摘要 风电具有高度的不确定性和非线性，其时间序列通常表现出多周期性特征和概念漂移现象，这对实现高精度预测构成了重大挑战。本文提出了一种基于时空特征增强并结合动态在线校正机制的混合深度学习预测模型——时空增强型混合在线学习网络（Spatio-temporal Enhanced Hybrid Online Learning Network, STE-HOLNet），该模型通过改进的时间编码机制与深层网络结构紧密集成，实现了实时且高精度的风电功率预测。首先，引入一种改进的Time2Vec模块（E-Ti...
解读: 该风电功率预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。STE-HOLNet模型的概念漂移检测与自适应在线学习机制,可直接应用于ST系列PCS的功率预测模块,提升储能系统对风电波动的响应能力。其时空特征增强方法能优化iSolarCloud平台的预测性维护算法,降低RMSE达36.93%的性能可显著改善...
高频无线电力传输技术特刊主编寄语
Guest Editorial Special Issue on High-Frequency Wireless Power Transfer Technology
Fei Lu · Grant Covic · Shu Yuen Ron Hui · Fernando Briz · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年8月
无线电力传输WPT技术在交通电气化、电网、消费电子、医疗和太空等众多新兴应用中日益关键。其非接触特性在脏污或超洁净、高温、水下、地下和外太空等恶劣环境条件下具有优势。当前WPT系统性能与开关频率、耦合度、初次级磁元件伏安需求和组件质量密切相关，这些是功率容量、功率密度和效率的关键决定因素。为提升WPT技术运行安全性和可靠性，抑制和消除高频磁场引起的电磁干扰EMI和电动势EMF问题至关重要。该特刊从74篇投稿中录用31篇，涵盖高频谐振变换器技术、高频电磁场约束与发射抑制、抗失调与传输距离增强、高频...
解读: 该高频WPT特刊对阳光电源无线充电技术发展有全面指导价值。特刊涵盖的多MHz IPT系统、SiC全桥逆变器和三相高频IPT系统与阳光新能源汽车OBC无线充电模块的技术路线一致。高频电磁场约束和EMI/EMF抑制技术为阳光无线充电产品满足安全标准提供了解决方案。抗失调和传输距离增强技术（圆柱螺线管耦合...
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