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级联纳秒上升时间高压正极性方波电源拓扑设计与验证
Design and verification of a cascaded nanosecond rise time high-voltage positive-polarity square wave power supply topology
Hao Yan · Xuebao Li · Yan Pan · Rui Jin 等5人 · IET Power Electronics · 2025年1月 · Vol.18
本文提出一种级联型纳秒上升时间高压正极性方波电源拓扑，以满足碳化硅器件在高压方波条件下的绝缘评估需求。该拓扑可灵活调节频率、上升时间和占空比等参数，并在单个或多个开关故障情况下仍保持功能完整性。实验样机实现4 kV输出电压，重复频率0–5 kHz，占空比0–100%，上升时间80–300 ns，验证了所提拓扑的可行性与可靠性。
解读: 该纳秒级高压方波电源技术对阳光电源SiC功率器件应用具有重要价值。在ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器中，SiC器件工作在高压高频环境下，其绝缘可靠性直接影响系统寿命。该拓扑提供的4kV/80-300ns上升时间方波测试能力，可用于阳光电源功率模块设计阶段的绝缘评估和加速老化试验。级联容错设计理...
面向IPOS SAB DC–DC变换器系统的改进型电流纹波抑制算法研究
Study on an Improved Current Ripple Suppression Algorithm for IPOS SAB DC–DC Converter System
Shaomin Yan · Rui Zhao · Shixuan Liu · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年10月 · Vol.73
针对级联直流风电场中因风轮面位置与风机分布不均导致的IPOS单有源桥DC-DC变换器支路功率差异大、直流电流纹波严重问题，本文建立基于傅里叶分解的纹波模型，提出分区（Zone I/II）相位调控策略，融合三角合成矢量法与反向矢量法，并通过仿真与实验验证有效性。
解读: 该算法可直接适配阳光电源ST系列储能双向PCS及PowerTitan系统中的多模块并联DC-DC接口，尤其适用于风光储混合电站中风电侧宽范围功率波动下的直流母线纹波抑制。建议在新一代ST500K-H/ST1000K-H PCS固件升级中集成该相位协同调制策略，提升多机并联工况下直流侧EMI性能与电容...
耦合寄生电感矩阵对角化及碳化硅功率模块动态均流等效建模
Diagonalisation of Coupled Parasitic Inductance Matrix and Equivalent Modelling for SiC Power Modules During Dynamic Current Sharing
Xiaofeng Yang · Xuebao Li · Yongfan Zhan · Li Zhang 等8人 · IET Power Electronics · 2026年2月 · Vol.19
本文提出基于电路等效原理的耦合寄生电感矩阵（CPIM）解耦方法，通过矩阵对角化求解等效寄生电感（EPI），建立寄生电感网络模型，并结合芯片开关状态分析动态均流特性；验证了4芯片与6芯片并联模块EPI模型的理论与实验精度。
解读: 该研究直接支撑阳光电源SiC基组串式逆变器（如SG3125HV系列）及ST系列储能PCS中高功率密度、高频开关下的芯片级动态均流设计。精准EPI建模可优化功率模块布局与叠层母排设计，降低换流振荡与电压过冲，提升系统可靠性与EMI性能。建议在PowerTitan液冷储能系统及下一代户用/工商业逆变器平...
因果机制赋能的零标签学习在新建光伏电站发电功率预测中的应用
Causal Mechanism-Enabled Zero-Label Learning for Power Generation Forecasting of Newly-Built PV Sites
Pengfei Zhao · Weihao Hu · Di Cao · Rui Huang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年9月
针对新建光伏（PV）电站因缺乏历史发电数据导致的功率预测难题，本文提出一种无需任何标注样本的无监督零标签学习方法。通过挖掘不同电站间的不变因果结构，并利用因果机制提升目标电站的预测性能。设计了因果赋能的域自适应网络（CEDAN），结合内外注意力机制从时滞数据片段中提取发电因果关联，并构建域适应损失函数以对齐源域与目标域的因果分布差异。进一步扩展为分位数域适应损失以应对输出不确定性。联合优化域适应与预测损失，实现跨域不变因果机制的学习，从而在无标签情况下完成高泛化性功率预测。基于真实数据的实验表明...
解读: 该零标签功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。针对新建光伏电站缺乏历史数据的痛点，通过因果机制实现无标签跨域迁移学习，可直接应用于阳光电源新部署站点的发电预测模块。该方法提升7.57%的确定性预测精度，能优化iSolarCloud平台的智能诊断...
基于物理约束长短时记忆网络的能源转型背景下梯级水电站长期运行管理
Managing long-term operation of cascade hydropower plants under energy transition with physics-constrained long-short term memory networks
Zhipeng Zhao · Zhihao Deng · Xiaoyu Jin · Zebin Ji 等6人 · Applied Energy · 2025年9月 · Vol.393
摘要 在能源转型进程中，风电和太阳能发电的大规模增长将加剧维持电网连续负荷-发电平衡以确保电网稳定性的复杂性。水电可作为整合风能与太阳能的低碳灵活性电源，但季节性径流波动以及多重耦合不确定性将深刻影响传统水电运行方式。本文提出一种新的模拟–优化–学习耦合方法，用以应对不确定性及非线性动态水电运行特性，从而提取能源转型背景下梯级水电站的长期运行规则。该方法包含三个关键步骤：模拟阶段，采用Kirsch–Nowak径流生成模型与ARIMA模型刻画水文与气象不确定性；优化阶段，构建目标驱动的最优模型，考...
解读: 该研究对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)与光伏逆变器(SG系列)协同优化具有重要价值。文中提出的物理约束LSTM网络可应用于iSolarCloud平台,实现水-风-光混合系统的智能调度。研究揭示的水电时空调节特性为储能系统功率平滑策略提供借鉴,PCLSTM算法可优化GFM/V...
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