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多兆赫多千瓦碳化硅全桥逆变器零电压开通挑战及面向高功率电容式电力传输系统的设计
Challenges in Zero-Voltage-Switched-On Multi-MHz Multi-kW SiC Full-Bridge Inverter and Oriented Design for High-Power Capacitive Power Transfer System
Yao Wang · Shuyan Zhao · Fei Lu · Hua Zhang · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年1月
本文研究了用于激励高功率电容式电力传输（CPT）系统的多兆赫多千瓦碳化硅（SiC）全桥逆变器设计与实现中的关键挑战。首先揭示了在多兆赫高功率条件下，因MOSFET硬关断电流过大导致的漏源电流与电压振荡问题，成为限制开关频率提升的主要瓶颈。其次，提出了一套涵盖器件选型、栅极驱动设计、零电压开关（ZVS）实现及布局优化的高频逆变器设计方法，并基于UCC5390、IXRFD631和UCC27531D三种驱动芯片与C3M0060065K SiC MOSFET实现了三款逆变器样机，工作频率覆盖1 MHz（...
解读: 该多MHz SiC全桥逆变器的ZVS设计技术对阳光电源具有重要应用价值。首先，文中揭示的MOSFET硬关断电流振荡问题及其抑制方法，可直接应用于ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的高频化设计，通过提升开关频率至MHz级别，显著减小磁性元件体积，提高功率密度。其次，基于UCC5390等驱动芯片的栅...
空间环境中热电发电机的结构与运行参数优化及性能提升
Structure and operation parameter optimization and performance improvement of thermoelectric generator in outer space
Yuan Hea · Chun Yang · Yu-Bing Tao · Ya-Ling He · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.334
摘要 热电发电机（TEG）在废热利用和清洁能源发电中发挥着重要作用。然而，目前对TEG结构与其安全温度之间的关系关注不足，且尚未有关于TEG在外层空间应用的研究报道。本研究建立了在外层空间运行的TEG三维热-电-力耦合模型，并对其电学与力学性能进行了分析。首先，对比了三种不同结构和工作温差下的典型TEG工况，阐明了TEG应用于外层空间时所具有的优势（高效率与高功率密度）以及面临的问题（高热应力）。随后，系统分析了TEG的结构参数与运行参数对其电学和力学性能的影响，确定了关键设计变量并揭示了变量间...
解读: 该热电发电机热-电-机械耦合优化研究对阳光电源SiC功率器件热管理具有重要参考价值。文中铜排应力集中问题与我司ST系列储能变流器、SG光伏逆变器的母排设计高度相关。其多参数协同优化方法可应用于电动汽车驱动系统功率模块散热设计,特别是SiC器件在高功率密度工况下的热应力控制。三维耦合建模思路可移植至充...
基于菖蒲制备未掺杂及杂原子掺杂活性炭用于超级电容器应用
Preparation of undoped and heteroatom-doped activated carbon derived from _Acorus Calamus_ for supercapacitor applications
Lakshman Neelakantan · Journal of Materials Science: Materials in Electronics · 2025年1月 · Vol.36.0
一类称为“活性炭”（AC）的碳材料由于在超级电容器（SC）等可再生能源存储技术领域表现出优于其他商用碳材料的性能，因而受到广泛关注。特别是来源于生物质的活性炭，因其可调控的物理化学性质、低成本的原材料以及广泛的自然资源而展现出巨大潜力。本文通过简单的水热法制备了由菖蒲（Sweet flag, Acorus Calamus）衍生的 hierarchical 多孔碳材料，并采用不同质量分数（30%、40%和50%）的活化剂（氢氧化钾—KOH）及杂原子源（硫脲）进行处理。本研究还旨在探讨未掺杂与氮/硫...
解读: 该生物质活性炭超级电容器技术对阳光电源储能系统具有重要参考价值。研究中420 F/g比电容和94%循环稳定性(5000次)的表现,可为ST系列PCS的直流侧超级电容模块提供低成本材料方案,特别适用于PowerTitan储能系统的功率缓冲单元。生物质基活性炭的可调孔结构与氮硫掺杂协同效应,可优化储能系...
基于数值天气数据驱动的光伏数字孪生传感器数据生成：一种混合模型方法
Numerical Weather Data-Driven Sensor Data Generation for PV Digital Twins: A Hybrid Model Approach
Jooseung Lee · Jimyung Kang · Sangwoo Son · Hui-Myoung Oh · IEEE Access · 2025年1月
随着全球对环保政策的重视，可再生能源系统广泛应用，光伏（PV）系统因其易管理性备受青睐，而数字孪生（DT）技术则用于实现实时监控与管理。本文提出一种基于数值天气预报（NWP）数据的新型传感器数据生成模型，结合LSTM与GAN构建混合数据驱动框架，并引入融合Transformer的TransTimeGAN以捕捉15分钟级变化特征。模型在自研PV DT系统数据上训练验证，实验结果显示其在均方误差（7.84e-3）、动态时间规整（1.3769）、KL散度（0.9591）和标准差相似性（0.9671）等...
解读: 该混合数字孪生技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。TransTimeGAN模型可基于NWP数据生成15分钟级高精度传感器数据，弥补实际电站传感器缺失或故障场景，为MPPT算法优化提供完整数据支撑。在PowerTitan储能系统中，该技术可实现光储协同...
一种基于物理与数据辅助的抽水蓄能电站瞬态过程预测框架
A physics-based and data-aided transient prediction framework for sustainable operation of pumped-storage hydropower systems
Weichao Maa · Zhigao Zhao · Chengpeng Liu · Fei Chen 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 实现对抽水蓄能电站（PSHSs）瞬态过程的准确预测仍是一个关键挑战，主要由于现场参数存在不确定性，特别是泵-水轮机特性曲线（PTCCs）的不确定性，以及物理模型自身存在的局限性。为解决这一问题，本研究提出了一种以现场测量数据为核心的抽水蓄能电站瞬态预测框架，该框架融合了基于物理模型的校准与数据驱动的修正方法。本文提出了一种利用点分布模型（PDMs）重构PTCC的方法，其中PDM作为先验模型，通过在PTCC上定义多个特征点以适应可能发生的非刚性变形，并进行了创新性开发。该方法采用曲面重构算法...
解读: 该物理-数据混合瞬态预测框架对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。抽水蓄能电站的特性曲线重构方法可应用于ST系列PCS和PowerTitan储能系统的动态建模,通过现场实测数据校准物理模型,结合NARX神经网络修正预测误差,可显著提升储能系统在电网调频、削峰填谷等瞬态工况下的控制精度。该方法与iSol...
通过深度学习和混合安全模型缓解智能信息物理电力系统的网络风险
Mitigating Cyber Risks in Smart Cyber-Physical Power Systems Through Deep Learning
M. A. S. P. Dayarathne · M. S. M. Jayathilaka · R. M. V. A. Bandara · V. Logeeshan 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
智能电网中可再生能源集成的兴起带来新网络安全挑战，促使本研究检验智能信息物理电力系统CPPS的脆弱性。风能和太阳能等可再生能源集成到智能电网因其分散和可变特性带来运行风险，特别是在实时监控和控制所需的通信层内。虽然可再生能源集成增加不直接影响网络安全脆弱性，但主要挑战源于其分散性。解决这种分散需要在供需之间使用网络层，为电力系统控制和通信系统引入网络威胁脆弱性。这些层易受虚假数据注入FDI、拒绝服务DoS和重放攻击等多样化网络攻击，可能危及电网稳定性和安全性。为应对这些风险，研究提出混合方法，集...
解读: 该网络安全技术对阳光电源智慧能源平台安全防护至关重要。阳光iSolarCloud云平台连接海量光伏储能设备，面临虚假数据注入和拒绝服务等网络攻击威胁。该研究的深度学习异常检测方法可集成到阳光云平台安全体系，实现实时威胁识别和防御。在电网侧储能场景下，网络攻击可能导致储能系统误动作，影响电网稳定。该C...
集成深度学习与图像处理方法用于建模太阳能阵列阴影导致的能量损失
Integrated deep learning and image processing method for modeling energy loss due to shadows in solar arrays
Mohamad T.Araji · Ali Waqas · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.297
摘要 遮挡对光伏（PV）系统的发电能力构成了严重挑战，可能导致高达40%的能量损失，引发功率失配、热点形成以及组件加速老化。准确地建模与模拟遮挡现象对于提升光伏系统性能至关重要。本研究开发了两种阴影检测流程：（i）结合K均值分割的经典霍夫变换（CHT）方法；（ii）一种新的深度霍夫变换（DHT）方法，该方法能够自主学习语义线条特征，而无需依赖特定于光伏系统的训练数据。实验分析基于一个容量为1千瓦、配备预设遮挡装置的太阳能阵列开展。所提方法在太阳能板检测精度上达到0.85，相较于经典霍夫变换方法提...
解读: 该深度学习阴影检测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和iSolarCloud平台具有重要应用价值。研究揭示阴影可导致40%能量损失,验证了我司MPPT多路优化和组串式逆变器架构的必要性。其实时阴影建模方法(mIoU达81.8%)可集成至iSolarCloud智能运维平台,实现行人、车辆、云层等动态遮挡...
具有短路保护功能的串联中压SiC MOSFET双通道栅极驱动器
Advanced Dual-Channel Gate Driver With Short-Circuit Protection for Series-Connected Medium-Voltage SiC MOSFETs
Rui Wang · Drazen Dujic · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年6月
双通道栅极驱动器（D - GD）在工业中被广泛应用，以支持半桥功率模块的大规模使用。随着碳化硅（SiC）器件在中压（MV）场景中日益普及，与传统硅基器件相比，SiC 器件具有卓越的开关性能。本文提出了一种专门针对中压 SiC MOSFET 半桥功率模块的全面 D - GD 设计方案。在高压应用中，功率器件的额定电压有限，为克服这一限制，与传统互补切换两个器件的 D - GD 不同，所提出的 D - GD 设计为同步切换这两个器件，将半桥模块等效为一个额定电压翻倍的单器件。为此，不仅需要保证两个串...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，该论文提出的中压SiC MOSFET双通道栅极驱动技术具有重要的战略价值。当前我们在大功率光伏逆变器和储能变流器领域正面临从1500V向更高电压等级演进的趋势，该技术通过串联同步开关方式将半桥模块整合为倍压单元，为突破单管电压限制提供了创新路径，这与我们3.3kV以上中压产...
缓解高功率密度
U）WBG功率模块封装中绝缘问题的应对策略：侧重于替代封装材料的综合评述
Pujan Adhikari · Mona Ghassemi · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年12月
功率模块封装的未来取决于碳化硅（SiC）、氮化铝（AlN）和金刚石等（超）宽带隙[（U）WBG]材料的发展。然而，突破这些材料的应用界限在绝缘系统方面面临重大挑战，绝缘系统必须承受相关的严苛参数。这些挑战带来的后果包括高电场、空间电荷积累、电树枝化和局部放电（PD），所有这些都可能导致功率模块故障。本文深入探讨了（U）WBG功率模块绝缘材料面临的这些挑战，以及近期旨在缓解三相点（TPs）电场应力和解决局部放电问题的研究。文章首先探讨了三相点的高电场问题，接着研究了在高频、高温等实际运行条件下，封...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇关于超宽禁带功率模块封装绝缘技术的综述具有重要战略意义。随着公司在光伏逆变器和储能系统领域持续推进高功率密度、高效率产品开发，SiC等宽禁带半导体器件的应用已成为核心技术方向。然而，论文揭示的绝缘系统挑战——高电场应力、空间电荷积累、电树枝和局部放电问题——正是制约我们...
用于振荡水柱波浪能转换装置的波-电耦合模型
Wave-to-wire model for an oscillating water column wave energy converter
Zhen-yu Ding · De-zhi Ning · Robert Mayon · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 波浪能是一种极具前景的可再生能源，有望显著缓解全球能源危机。在各类波浪能转换装置（WECs）中，振荡水柱（OWC）装置因其结构简单、运行可靠以及良好的耐久性而备受关注。本研究基于Simulink系统设计软件平台，建立了将双向透平-发电系统与OWC腔室耦合的数值模型。该集成模型实现了对冲击式透平与三相永磁同步发电机（PMSG）之间的全面耦合，同时保留了多相流体流动的动态特性，并最小化了影响系统性能的未知参数。波-电耦合（Wave-to-Wire, WtW）时域模型由能量捕获腔室、冲击式透平和...
解读: 该波浪能转换系统的Wave-to-Wire全链路建模方法对阳光电源ST系列储能变流器和新能源并网系统具有重要借鉴价值。其永磁同步发电机(PMSG)与双向涡轮耦合控制策略可应用于我司储能PCS的双向功率变换优化,特别是电磁阻尼机制对提升VSG虚拟同步发电机控制算法的暂态响应性能有启发意义。98%的高转...
基于智能线圈的碳化硅驱动器供电电机反射过电压抑制新方法
Mitigation of Motor Reflected Overvoltage Fed by SiC Drives—A New Solution Based on Smart Coils
Majid T. Fard · JiangBiao He · Lulu Wei · Reza Ilka 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年11月
虽然宽带隙（WBG）开关彻底改变了电力电子和电机驱动系统，但与这些快速开关半导体相关的高 $dv/dt$ 很容易在电机定子端子上诱发反射高频过电压尖峰。在实际应用中，电压脉冲较短的上升时间限制了逆变器与电机之间的电缆长度，以避免电机定子绕组出现过电压。即便使用较短的电缆，变速驱动器产生的电压尖峰仍可能导致绝缘过早失效，并缩短电机的剩余使用寿命。虽然传统方法（如 $dv/dt$ 无源滤波器或有源栅极驱动器）有效，但通常体积庞大和/或效率低下。为解决这一问题，本文介绍了一种名为“智能线圈”的过电压抑...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于"智能线圈"的电机反射过电压抑制技术具有重要的战略价值。随着公司在光伏逆变器、储能变流器及电动汽车驱动系统中大规模采用SiC等宽禁带半导体器件，快速开关带来的高dv/dt问题已成为制约系统性能和可靠性的关键瓶颈。 该技术的核心价值在于其创新的拓扑结构和部署方式。传...
一种用于中压电力牵引驱动的100 kHz内并联Si+SiC混合多电平变换器的设计与验证
Design and Validation of a 100 kHz Inner-Paralleled Si+SiC Hybrid Multilevel Converter for Medium-Voltage Electric Traction Drives
Feng Guo · Fei Diao · Zhuxuan Ma · Pengyu Lai 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年8月
本文针对 3 kV 直流母线的电力牵引驱动系统，设计并开发了一种新型的带有内部并联（IP）半桥（HB）的中压（MV）混合式多电平逆变器。在该提出的混合式拓扑结构中，每相由一个有源中性点钳位（ANPC）三电平（3 - L）单元和一个 IP 单元组成，其中 ANPC 三电平单元采用工作在基频的 3.3 kV 硅（Si）绝缘栅双极型晶体管（IGBT），而 IP 单元采用定制的 3.3 kV H 桥碳化硅（SiC）金属 - 氧化物 - 半导体场效应晶体管（MOSFET），工作频率为 50 kHz。通过线...
解读: 该100kHz Si+SiC混合多电平技术对阳光电源多条产品线具有重要应用价值。在新能源汽车业务中，可直接应用于电机驱动系统，高频运行特性能显著提升功率密度，降低车载系统体积重量。对于ST系列储能变流器和SG光伏逆变器，内并联混合拓扑可优化现有三电平方案，通过Si/SiC器件协同工作实现开关损耗与成...
物理引导的机器学习利用稀疏、异构的公开数据预测全球太阳能电站性能
Physics-guided machine learning predicts the planet-scale performance of solar farms with sparse, heterogeneous, public data
Jabir Bin Jahangi · Muhammad Ashraful Alam · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.396
摘要 光伏（PV）技术格局正在迅速演变。为了预测新兴光伏技术的潜力和可扩展性，必须对这些系统在全球范围内的性能有全面的理解。传统上，大型国家级研究机构的实验和计算研究主要关注特定区域气候条件下的光伏性能。然而，将这些区域性研究结果综合起来以理解其全球性能潜力已被证明十分困难。鉴于获取实验数据的成本高昂，在政治分裂的世界中协调各国国家实验室开展实验存在挑战，以及大型商业运营商的数据隐私顾虑，人们迫切需要一种根本不同且数据效率更高的方法。本文提出了一种面向光伏的物理引导机器学习（PGML）方法，证明...
解读: 该物理引导机器学习方法对阳光电源全球化布局具有重要价值。通过PVZones气候分区和稀疏数据预测全球光伏性能,可优化SG系列逆变器的区域适配策略和MPPT算法参数。结合iSolarCloud平台,该技术能以少量站点数据预测不同气候区的发电潜力,指导ST储能系统容量配置,降低新市场前期勘测成本。数据高...
SOI n-p-n双栅TFET中物理局域化界面陷阱的统计变异性
Statistical variability of physically localized interface traps in SOI n-p-n DG TFETs
Himangshu Lahkar · Anurag Medhi · Deepjyoti Deb · Ratul Kr. Baruah · Journal of Materials Science: Materials in Electronics · 2025年1月 · Vol.36.0
MOS器件中的界面陷阱可靠性是半导体器件领域中一个重要的关注点。随着具有微缩尺寸的新器件结构的出现，引入能够预测界面陷阱可靠性的方法变得尤为关键。本文通过统计变异性方法，研究了界面陷阱对隧穿场效应晶体管（TFET）低功耗性能的影响。隧穿场效应晶体管（TFET）依靠量子力学隧穿机制工作，已成为低功耗应用中有前景的器件。界面陷阱是位于半导体-氧化物界面处的能量局域态，能够捕获载流子，从而影响器件的低功耗性能。根据其在能带隙中的位置，这些陷阱可分为受主型或施主型。本文研究了这些陷阱对绝缘体上硅（SOI...
解读: 该界面陷阱可靠性统计分析方法对阳光电源SiC/GaN功率器件应用具有重要参考价值。TFET低功耗特性与电动汽车驱动系统OBC充电模块、ST系列PCS储能变流器的待机损耗优化需求高度契合。文中界面陷阱对阈值电压和开关电流的影响机制,可指导三电平拓扑中SiC MOSFET的栅极氧化层可靠性设计,通过TC...
通过人工智能赋能的数字孪生技术解析压缩态碳纤维纸的微观结构复杂性
Deciphering the microstructural complexities of compacted carbon fiber paper through AI-enabled digital twin technology
Young Je Park · Won Young Choi · Hyunguk Choi · Seo Won Choi 等10人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 在基于可再生能源的低碳社会中，碳纤维纸（CFPs）被视为电化学能量转换与存储装置中的关键多孔材料。在这一新兴技术中，寻找压缩状态下组装碳纤维纸的最佳微观结构是核心挑战之一。本文提出一种基于断层扫描的分析方法，用于关联压缩状态下碳纤维纸的微观结构与传输参数。借助人工智能技术，通过识别圆柱形碳纤维的真实形态，对孔隙与固相结构的预测准确率显著提升，与解析解相比一致性高达98%。本研究将三维U-Net算法引入传统的X射线计算机断层扫描技术中，实现了碳纤维与粘结剂的完全分离。随后，系统地研究了在不同...
解读: 该碳纤维纸微观结构AI数字孪生技术对阳光电源储能系统具有重要价值。碳纤维纸作为质子交换膜燃料电池和液流电池的关键多孔材料,其压缩态下的微观结构优化直接影响离子传输效率和电化学性能。研究中的3D U-net算法与CT扫描结合可精准分析孔隙-固体结构演变规律,为PowerTitan储能系统中电池堆的材料...
用于15 kV SiC MOSFET功率模块电场缓解的高介电常数与高介电强度聚合物涂层
High Dielectric Constant and High Dielectric Strength Polymer Coating for Electric Field Mitigation in 15 kV SiC MOSFET Power Modules
Tianshu Yuan · Jia Lixin · Yuan Xi · Dingkun Ma 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
中压（MV）碳化硅（SiC）功率器件正在兴起，有望应用于电网、高压脉冲电源等领域。然而，功率模块的高绝缘电压与高功率密度之间的矛盾需要新型绝缘材料来缓解。与传统使用复合材料提高介电常数的方法不同，本文介绍了一种具有高介电常数和高介电强度的单一均质材料聚合物涂层，并证明该涂层可降低模块内硅胶的最大电场。对该涂层的电气性能进行了测量，结果表明与常见聚合物材料相比，它具有高介电常数和高介电强度。电场模拟显示，该涂层可使硅胶中的最大电场强度降低57%。工艺稳定后，涂层厚度可保证约为80μm，可沿直接键合...
解读: 从阳光电源中压产品线的战略视角来看，这项针对15kV SiC MOSFET功率模块的高介电聚合物涂层技术具有显著的应用价值。当前我们在1500V光伏逆变器和中压储能变流器领域正面临功率密度提升与绝缘可靠性的矛盾，该技术提供了一个切实可行的解决路径。 技术核心价值体现在三个维度：首先，单一均质材料涂...
利用自然对流冷却回路提高漂浮式光伏板效率：多物理场热建模
Efficiency improvement of floating photovoltaic panels with natural convection cooling loops: Multi-physics thermal modelling
Bayu Sutanto · Hector Iacovides · Adel Nasser · Andrea Cioncolini 等5人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.286
摘要 本研究聚焦于带有自然对流冷却回路的漂浮式光伏板的热建模，该冷却回路在光伏电池顶部设有一个透明冷却通道。通过使用纯水和5.3 ppm的银-水纳米流体，本文的创新之处在于建立了一个二维多物理场数值模型，该模型耦合了共轭传热与热辐射分析。所构建的新型数值模型被用于研究冷却回路在全天周期内的冷却效果，并首次探讨了冷却通道厚度以及纳米流体应用的影响。研究证实了所提出系统在降低光伏电池温度、保障日复一日持续运行功能方面的有效性。对冷却通道厚度的分析揭示了通道厚度、浮力驱动的冷却剂流速与光伏电池温度之间...
解读: 该浮式光伏自然对流冷却技术对阳光电源SG系列逆变器及水面光伏系统具有重要参考价值。研究揭示冷却液透射率比单纯降温更关键,这启发我们在1500V高功率系统中优化MPPT算法时需综合考虑组件温度与光谱响应特性。透明冷却通道设计可与iSolarCloud平台结合,通过实时温度监测实现发电效率预测性维护。该...
一种基于静止坐标系视角的锁频环惯性模拟方法分析
A Stationary Frame Insight for Understanding Frequency-Locked Loop-Based Inertia Emulation Approaches
Wenshuai Shi · Jingrong Yu · Ying Guo · Hang Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年7月
锁频环（FLL）是静止坐标系下跟网型逆变器的标准同步结构。随着电网规范要求逆变器提供虚拟惯性，现有两种惯性模拟方法：修改电流参考值或调整FLL内部结构，二者均依赖频率微分估计。尽管在同步坐标系下二者等效，但从静止坐标系视角看，其物理功率交换特性显著不同。改变电流参考可更有效提升并网点实际频率响应，但电压跌落时更易引发暂态失步不稳定，本文通过分析频率微分的暂态响应深入解释该现象，并提出抑制策略。此外，还讨论了电流环与直流电压环对改参考方法的影响，实验验证了结论。
解读: 该FLL惯性模拟技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的跟网型GFL控制具有重要应用价值。研究揭示了修改电流参考法在提升频率响应效率方面的优势，可直接应用于PowerTitan大型储能系统的一次调频功能优化，提升电网频率支撑能力。但该方法在电压跌落时易失步的特性，为阳光电源产品的低电压...
基于SHAP与物理引导神经网络的卡诺电池主导因素识别与快速优化
Dominant factor identification and fast optimization of carnot battery by integrating SHAP and physics-guided neural network
Yunfei Zhang · Jian Lia · Mingzhe Yua · Xu Chena 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 卡诺电池是一种新兴的长时电能储存技术，有望大规模应用于促进波动性可再生能源的消纳。然而，卡诺电池由热泵、储热和热机单元组成，其内部存在复杂的能量流耦合关系。在不同工况下决定电-电（PTP）效率的主导因素及其耦合关系尚不明确，传统的优化方法也因耗时较长而制约了优化设计进程。本文构建了SHapley加性解释（SHAP）模型，用于识别卡诺电池的主导因素及其相互间的耦合关系。进一步提出一种融合SHAP与物理引导神经网络（PGNN）的新型优化方法——SPGO方法，能够快速实现最大PTP效率并给出相应...
解读: 该卡诺电池优化技术对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。论文提出的SHAP主导因素识别与物理引导神经网络(PGNN)优化方法,可应用于ST系列PCS及PowerTitan储能系统的效率优化。其多物理场耦合分析思路与SiC器件热管理优化高度契合,PGNN模型在插值/外推场景下误差降低15-30%的表现,...
基于物理信息神经网络的锂离子电池健康状态、剩余使用寿命与短期退化路径联合估计
Physics-informed neural network for co-estimation of state of health, remaining useful life, and short-term degradation path in Lithium-ion batteries
Li Yanga · Mingjian Heab · Yatao Ren · Baohai Gao 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.398
摘要 锂离子电池由于各种内部和外部因素会随时间逐渐退化，这种退化带来了显著的安全性和可靠性风险，凸显了电池健康管理作为关键研究领域的重要性。然而，当前仍面临一个重大挑战，即开发一种通用的健康管理方法，以适应不同的电池材料、工作环境以及多样化的任务需求。为应对这一问题，本文提出了一种新颖的多任务健康管理方法，该方法将多任务处理框架与物理信息神经网络相结合。通过共享参数与任务特定参数的协同设计，并结合基于物理规律的特征提取机制，该方法高效地整合了健康状态估计、剩余使用寿命预测以及短期退化路径预测三项...
解读: 该物理信息神经网络多任务学习框架对阳光电源储能系统具有重要应用价值。可直接集成至ST系列PCS和PowerTitan储能系统的BMS中,实现SOH估算(误差0.75%)、RUL预测(误差104循环)和短期退化路径预测的协同管理。其基于恒压充电阶段电压电流数据的特征提取方法,与阳光电源iSolarCl...
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