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基于溅射BiSb的垂直磁隧道结中自旋轨道矩增强及其在神经形态计算中的应用
Enhancement of spin–orbit torque in sputtered BiSb-based perpendicular magnetic tunnel junctions for neuromorphic computing applications
De Boeck · Applied Physics Letters · 2025年1月 · Vol.127
拓扑绝缘体因其高效产生自旋轨道矩（SOT）的潜力，在低功耗磁阻随机存取存储器中具有重要前景。本研究将BiSb集成至垂直磁隧道结（pMTJ）中，实现高效的SOT翻转。通过优化BiSb厚度并引入Ta缓冲层，阻尼类SOT效率提升三倍，开关电流降低60%。X射线衍射表明，随着BiSb厚度增加，晶体质量改善，有助于增强自旋电流生成。所制备的BiSb-pMTJ展现出渐进式长时程增强/抑制及脉冲电流下的S型电阻调控等关键神经形态功能。基于实验提取的器件特性构建三层人工神经网络，实现了高精度手写数字识别。
解读: 该BiSb基自旋轨道矩磁隧道结技术对阳光电源储能系统具有前瞻性应用价值。其低功耗、高效能的神经形态计算特性可应用于：1）PowerTitan储能系统的智能BMS芯片，通过片上AI实现电池状态实时预测，功耗降低60%可延长备用电源续航；2）iSolarCloud边缘计算节点，利用其渐进式学习特性实现本...
基于人工神经网络的封装SiC MOSFET短路耐受时间筛选方法
Artificial Neural Network-Based Screening Method for Short-Circuit Withstand Time in Packaged SiC MOSFETs to Enhance Device Consistency
Hengyu Yu · Monikuntala Bhattacharya · Michael Jin · Limeng Shi 等6人 · IEEE Electron Device Letters · 2025年4月
开发一种有效的方法以提高碳化硅（SiC）金属 - 氧化物 - 半导体场效应晶体管（MOSFET）的短路耐受时间（SCWT）均匀性，对于确保电力电子系统中器件的可靠性和一致性至关重要。本文详细分析了由不可避免的工艺偏差导致的短路耐受时间变化，并介绍了一种基于人工神经网络（ANN）技术的新型筛选方法。利用从碳化硅MOSFET中提取的特征参数构建了一个两层隐藏层的人工神经网络模型。训练后的模型能够准确预测通过技术计算机辅助设计（TCAD）模拟的碳化硅MOSFET的短路耐受时间，最大误差小于15%，平均...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于人工神经网络的SiC MOSFET短路耐受时间筛选技术具有重要的工程应用价值。作为全球领先的光伏逆变器和储能系统供应商，我们的产品正加速向SiC功率器件转型，以实现更高的功率密度和系统效率。然而，SiC MOSFET的短路耐受时间（SCWT）一致性问题一直是制约大规...
一种基于等效辐照度与温度的光伏组件性能估算新方法
A Novel Method for Performance Estimation of PV Modules Using Equivalent Irradiance and Temperature
Jinlong Zhang · Zhenguang Liang · Yunpeng Zhang · Hai Zhou 等6人 · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年1月
光伏（PV）组件的发电量受多种环境因素影响，尤其是太阳辐照度和温度。然而，所测量的太阳辐照度并不能准确代表不同类型太阳能电池实际吸收的光强，所测量的温度也不能代表光伏组件中电池的实际温度。本文提出了等效辐照度和等效温度，并将其用于提高光伏组件输出性能估算的准确性。首先，利用具有收敛保证的粒子群优化算法对测量的<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlin...
解读: 该等效辐照度估算方法对阳光电源SG系列光伏逆变器和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。在辐照传感器故障或缺失场景下，可通过组件温度和环境参数反推等效辐照度，实现MPPT算法的持续优化和发电性能实时评估。该技术可集成到iSolarCloud平台的智能诊断模块，提升预测性维护能力，降低传...
一种增强型基于人工神经网络的多相交错DC-DC变换器纹波最小化技术
An Enhanced ANN-Based Ripple Minimization Technique for Multiphase Interleaved DC-DC Converters
Ahmed Djamel Ayad · Ahmed Safa · Abdelmadjid Gouichiche · Saad Mekhilef · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年7月
本文提出了一种优化的相电流形状因子—人工神经网络（PCSF-ANN）实现方法，通过动态调节PWM信号间的相位差，以最小化多相DC-DC变换器的总电流纹波。该方法对参数变化、非对称设计、开路故障（OCF）、电压波动和负载变化具有强鲁棒性。为提升性能，首先采用线性近似建模三角形相电流波形，降低数据采集复杂度；其次将OCF检测与主ANN解耦，并采用更小、高效的网络结构，显著减少内存占用并加快执行速度。实验结果表明，新方法在保持纹波抑制性能的同时，将计算时间由373 μs降至136 μs。
解读: 该增强型ANN纹波抑制技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统的DC-DC变换器优化具有直接应用价值。通过动态调节多相交错PWM相位差，可显著降低电流纹波，减小滤波器体积，提升功率密度。其对参数变化、开路故障和电压波动的强鲁棒性，契合储能系统宽工况运行需求。136μs的快速计算响应...
基于模型预测控制的双向充电机V2G功率调节策略
Fault Detection in Photovoltaic Systems Using a Machine Learning Approach
Jossias Zwirtes · Fausto Bastos Líbano · Luís Alvaro de Lima Silva · and Edison Pignaton de Freitas · IEEE Access · 2025年1月
车网互动技术通过双向充电实现电动汽车与电网的能量交换,但功率波动和电池寿命是关键挑战。本文提出基于模型预测控制的V2G功率调节策略,通过多步优化实现电网支撑、电池保护和用户需求的协调。
解读: 该V2G控制技术可应用于阳光电源双向充电桩产品。通过智能功率调节策略,实现电动汽车参与电网调峰调频,延长动力电池循环寿命,提升充电桩的电网友好性,为光储充一体化系统提供车网互动功能。...
一种考虑参数扰动的CLLC型DAB变换器ANN辅助参数设计方法
An ANN-Aided Parameter Design Method for CLLC-Type DAB Converters Considering Parameter Perturbation
Ning Wang · Yongbin Jiang · Weihao Hu · Yanbo Wang 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年9月
电力电子元件参数的分散性会影响CLLC型双有源桥（DAB）变换器的期望输出电压，尤其在预算有限的大规模生产中。为了在大规模应用中使CLLC型DAB变换器在制造公差影响下的不一致性降至最低，本文提出了一种基于人工神经网络（ANN）的新型谐振元件参数设计方法。此外，首次开发了基于人工神经网络的数据驱动概率密度函数模型，以描绘元件参数在允许公差范围内的分布情况。此外，为了提高参数设计过程中的数据处理效率，提出了一种批量归一化方法，可自动将原始数据集分批转换为归一化数据集。通过将MATLAB与LTspi...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于人工神经网络的CLLC型双有源桥变换器参数设计方法具有重要的工程应用价值。CLLC-DAB变换器作为储能系统和光伏逆变器中关键的DC-DC变换拓扑，其性能一致性直接影响产品的可靠性和规模化生产成本。 该技术的核心价值在于解决大规模生产中的关键痛点。在阳光电源的储能...
基于功率硬件在环的感应电机模拟器的谐波补偿
Harmonic Compensation of a Power-Hardware-in-the-Loop Based Emulator for Induction Machines
Seyedeh Nazanin Afrasiabi · Mohammad Babaie · Chunyan Lai · Pragasen Pillay · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年3月
基于功率硬件在环（PHIL）的电机仿真系统利用可控功率变换器来模拟电机的运行特性。本文针对并网三相感应电机（IM）提出了一种基于PHIL的电机仿真系统。通常，在电机仿真系统中采用开关型电压源逆变器（VSI）作为仿真变换器。然而，VSI会给电机仿真系统引入各种谐波。这些谐波主要源于死区时间、开关元件和控制信号。这些谐波会降低电机仿真的精度。因此，研究并补偿电机仿真系统中仿真变换器的谐波十分重要。由于死区时间是这些谐波的一个重要来源，本文将首先详细分析死区时间对电机仿真的影响。随后，开发了一种基于人...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于功率硬件在环（PHIL）的电机仿真技术具有重要的战略价值。该技术通过受控功率变换器模拟感应电机行为，其核心在于解决电压源逆变器（VSI）引入的谐波问题，这与我们在光伏逆变器和储能变流器领域面临的技术挑战高度契合。 该研究提出的人工神经网络（ANN）谐波补偿技术对阳...
人工智能辅助的三相单级光伏逆变器系统黑箱建模
Artificial Intelligence Aided Black-Box Modeling of Three-Phase Single-Stage Photovoltaic Inverter Systems
Yuxi Men · Junhui Zhang · Xiaonan Lu · Tianqi Hong · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
随着太阳能在配电系统中的渗透率不断提高，对光伏（PV）发电系统进行精确建模和适当控制变得越来越重要。然而，基于逆变器的电源（IBR）的建模和系统辨识颇具挑战性，因为制造商可能不会提供敏感信息（如电气元件的拓扑结构或参数）。仅利用经验数据而无需系统内部细节的黑箱建模方法，可能是解决上述问题的有效途径。同时，鉴于人工神经网络（ANN）具有强大的逼近能力，其可增强用于逆变器主导系统辨识的传统建模方法。本文对电力电子变换器（PEC）的黑箱建模方法进行了综述。此外，本文提出了一种使用非线性自回归外生神经网...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于人工智能的光伏逆变器黑箱建模技术具有重要的战略价值和应用前景。 **业务价值方面**，该技术解决了逆变器系统建模中的核心痛点。在实际应用场景中，电网公司、系统集成商或第三方运维机构往往难以获取逆变器的详细拓扑结构和控制参数，而这项技术仅依靠输入输出数据即可建立精确...
基于改进型人工神经网络的光伏系统最大功率点跟踪：融合元启发式与解析算法以实现部分遮阴下的最优性能
Enhanced ANN-Based MPPT for Photovoltaic Systems: Integrating Metaheuristic and Analytical Algorithms for Optimal Performance Under Partial Shading
Alpaslan Demirci · Idriss Dagal · Said Mirza Tercan · Hasan Gundogdu 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
在部分遮阴条件下，光伏系统效率显著下降，导致最大功率点跟踪困难。本文提出一种改进型人工神经网络（ANN）方法，通过结合解析算法与元启发式优化算法进行训练，提升MPPT性能。模型基于涵盖多种遮阴、辐照及温度条件的大量数据集构建，仿真结果表明，该方法在动态遮阴环境下具有更高精度、更快响应速度和更强稳定性，MPPT效率在晴空和遮阴条件下分别达99.98%和99.97%，优于传统P&O及GWO、HHO、PSO等优化算法。
解读: 该改进型ANN-MPPT技术对阳光电源SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。当前SG系列产品采用传统P&O或PSO算法，在复杂遮阴场景下存在局部最优陷阱和响应速度瓶颈。该研究通过元启发式算法训练ANN模型，在动态遮阴下实现99.97%的MPPT效率，可直接集成至SG逆变器的DSP控制器中，提升分布式光...
一种基于ANN辅助虚拟空间矢量PWM与坐标数据映射的三电平NPC牵引逆变器策略
A Simple ANN-Aided Virtual-Space-Vector PWM Strategy for Three-Level NPC Traction Inverters With Coordinate-Data Mapping
Feng Guo · Yuan Gao · Tao Yang · Serhiy Bozhko 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年4月
三电平中性点箝位（3L - NPC）逆变器是一种成熟的拓扑结构，在电动汽车（EV）等大功率牵引应用中往往是不错的选择。然而，越野场景下较宽的运行范围不可避免地会导致高调制指数和较小的负载角，这会影响3L - NPC逆变器的中性点（NP）电压不平衡。为解决这一缺点，由于在所有负载条件范围内中性点电流平均值为零，现有技术中的虚拟空间矢量脉宽调制（VSVPWM）策略得到了研究。然而，由于复杂的子扇区划分和作用时间确定，该解决方案增加了执行成本。为此，本文利用六分仪坐标系提出了一种新型的人工神经网络（A...
解读: 该ANN辅助VSVPWM策略对阳光电源三电平产品线具有重要应用价值。在**新能源汽车驱动系统**中，可直接应用于电机控制器的PWM优化，降低谐波畸变并提升扭矩响应；在**ST系列储能变流器**和**SG大功率光伏逆变器**中，三电平NPC拓扑的中点电位平衡问题一直是技术难点，该策略通过坐标映射简化矢...
基于机器学习和可解释人工智能的分布式智能电网可解释预测
Interpretable Prediction of a Decentralized Smart Grid Based on Machine Learning and Explainable Artificial Intelligence
Ahmet Cifci · IEEE Access · 2025年1月
分布式智能电网概念已成为高效管理和分配电能的可行方法。确保电网稳定性和可靠性，特别是在可再生能源集成和产消者数量增加的情况下，是该领域的主要挑战。本研究通过利用机器学习ML模型和可解释人工智能XAI技术预测分布式智能电网稳定性来应对该挑战。研究实施分布式智能电网控制DSGC概念的四节点星型网络，使用基于该网络仿真的数据集。对比十种ML模型包括AdaBoost、ANN、GBoost、k-NN、LR、NB、RF、SGD、SVM和XGBoost在预测电网稳定性方面的性能。采用XAI方法特别是SHAP和...
解读: 该智能电网稳定性预测技术对阳光电源虚拟电厂和智能电网解决方案有重要应用价值。阳光iSolarCloud平台管理分布式光伏储能资源，需要准确的电网稳定性预测。机器学习模型可集成到阳光平台的智能调度系统中，提前识别潜在稳定性风险。可解释AI技术SHAP可增强阳光智能决策系统的透明度和可信度。产消者管理是...
基于神经网络的电动机模拟器及其在功率硬件在环测试中采用的神经模糊控制器
A Neural-Network-Based Electric Machine Emulator Using Neuro-Fuzzy Controller for Power-Hardware-in-the-Loop Testing
Hadi Mohajerani · Uday Deshpande · Narayan C. Kar · IEEE Transactions on Energy Conversion · 2024年12月
永磁同步电机（PMSM）的仿真对于电力电子和驱动变流器测试的发展至关重要，尤其是在功率硬件在环（PHIL）平台中。尽管已经取得了显著进展，并开发出了精确的电机模型，但由于增加了延迟，这些精确模型所占用的资源和内存量并不适合实时应用。因此，在开发既能准确高效地复现电机模型在各种运行条件下的动态行为，又能减少资源使用的模型方面存在研究空白。本文通过引入一种基于人工神经网络（ANN）的电机建模方法来填补这一空白，并将其与基于神经模糊的控制策略相结合，以确保系统具有鲁棒性和精确性，即最小化电机模拟器（E...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于神经网络的电机仿真技术对我们在光伏逆变器、储能系统及电动汽车驱动系统的测试验证环节具有重要应用价值。 该技术的核心突破在于将永磁同步电机（PMSM）模型的内存占用从传统查找表方案的4MB压缩至0.68KB，同时保持高精度动态响应。这对阳光电源的产品开发具有直接意义...
一种基于物理机理的SiC MOSFET与GaN HEMT变换器通用开关过程预测简易模型
A Simple and Physically Insightful Model for Generalized Switching Prediction of SiC MOSFET and GaN HEMT Based Converters
Christoph H. van der Broeck · Dennis Bura · Luis Camurca · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年4月
本研究提出了一种用于预测电力电子半桥中碳化硅（SiC）金属 - 氧化物 - 半导体场效应晶体管（MOSFET）和氮化镓（GaN）高电子迁移率晶体管（HEMT）开关瞬态的简单且具有物理洞察力的模型。所提出的模型具有混合结构：它将基于人工神经网络（ANN）的器件电流和电容预测与代表开关单元和栅极驱动电路主要寄生参数的状态空间模型相结合。基于人工神经网络的器件模型有助于以简单的模型结构来表征不同的器件，这一点通过碳化硅MOSFET和氮化镓HEMT得到了验证。该状态空间模型是基于开关单元的最新模型方程推...
解读: 该开关建模技术对阳光电源的高频化产品设计具有重要指导意义。模型可直接应用于SG350HX等1500V大功率光伏逆变器和PowerTitan储能变流器的SiC器件优化设计，提升开关频率和功率密度。通过准确预测开关损耗和EMI特性，可优化驱动电路和散热设计，提高产品可靠性。对车载OBC等对功率密度要求高...