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卡尔曼滤波在IGBT功率模块结温估计中的应用
Application of Kalman Filter to Estimate Junction Temperature in IGBT Power Modules
Mohd. Amir Eleffendi · C. Mark Johnson · IEEE Transactions on Power Electronics · 2016年2月
实时结温监测对电力电子变换器的健康管理至关重要。传统的固定热模型难以补偿老化导致的散热路径退化及冷却条件变化。本文提出利用卡尔曼滤波技术，结合热敏电参数，实现对IGBT功率模块瞬时结温的精确估计，从而保障功率半导体在复杂工况下的安全运行。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如组串式/集中式光伏逆变器、PowerTitan/PowerStack储能系统）具有极高的应用价值。在高温、高功率密度运行环境下，精确的结温估计能有效提升IGBT模块的可靠性，实现更精准的降额控制，从而延长设备寿命。建议研发团队将该算法集成至iSolarCloud智能运...
集成温度传感器的压接式IGBT最高芯片温度直接监测
Maximum Chip Temperature Direct Monitoring for Press-Pack IGBT Integrating Temperature Sensors
Ziyang Zhang · Lin Liang · Li Wang · Zhiyuan Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年6月
压接式IGBT（PP IGBT）的结温在线监测对于高压电力转换系统的健康管理至关重要。传统方法会破坏封装组件，且难以获取PP IGBT的最高温度。本文提出了一种集成温度传感器的直接监测方法，能够有效获取PP IGBT的最高芯片温度，提升了高压功率器件的运行可靠性。
解读: 该技术对阳光电源的高压集中式光伏逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。PP IGBT常用于高压大功率场景，其热管理直接影响系统的可靠性与寿命。通过集成传感器实现最高结温的直接监测，可优化阳光电源的iSolarCloud智能运维平台中的健康状态（SOH）评估算法，实现更精...
IGBT器件健康状态对电磁声纹信号影响的机理模型研究
Study on the Mechanism Model of the Influence of IGBT Device Health Status on Electromagnetic Voiceprint Signals
Shuzhi Wen · Bingkun Wei · Lisha Peng · Pu Huang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年6月
状态监测技术对电力电子器件的故障预测与健康管理至关重要。电磁声纹（EMVP）信号在器件开关瞬态过程中产生，蕴含了丰富的健康状态信息。近年来，EMVP信号作为一种极具前景的电力电子器件状态监测指标，受到了广泛关注。
解读: 该研究对于阳光电源的核心产品线（如组串式/集中式光伏逆变器、PowerTitan储能系统及风电变流器）具有极高的应用价值。IGBT作为上述产品的核心功率半导体，其可靠性直接决定了系统的全生命周期运维成本。通过引入电磁声纹（EMVP）监测技术，阳光电源可在iSolarCloud智能运维平台中集成非侵入...
一种基于对抗网络的电机静态偏心数据生成与定量表征新方法
A Novel Data Generation and Quantitative Characterization Method of Motor Static Eccentricity With Adversarial Network
Wei Sun · Haowen Wang · Ronghai Qu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年7月
电机偏心会导致设备损坏，准确获取偏心程度对健康管理至关重要。由于电磁机制复杂，传统方法难以获取偏心度。虽然神经网络适用于此，但偏心数据稀缺限制了模型训练。本文提出一种基于对抗网络的数据生成与定量表征方法，有效解决了数据不足问题，实现了电机偏心程度的精准评估。
解读: 该研究提出的基于对抗网络（GAN）的数据增强与故障诊断方法，对阳光电源的风电变流器及储能系统中的旋转电机部件具有参考价值。在风电变流器领域，电机偏心监测是提升风机可靠性的关键，该方法可解决工业现场故障样本少、难以训练诊断模型的问题。建议研发团队将其应用于iSolarCloud智能运维平台，通过仿真数...
一种无需电流测量的SiC MOSFET导通电阻在线估计方法
An Approach for Online Estimation of On-State Resistance in SiC MOSFETs Without Current Measurement
Furkan Karakaya · Anuj Maheshwari · Arijit Banerjee · John S. Donnal · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年9月
尽管碳化硅（SiC）MOSFET性能优越，但其可靠性限制了在高功率应用中的普及。导通电阻（Rds-on）的增加是器件早期失效的关键预兆。本文提出了一种无需电流传感器即可在线监测SiC MOSFET导通电阻的方法，旨在提升功率模块的健康状态监测与可靠性评估能力。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线具有极高的应用价值。随着公司在组串式逆变器、PowerTitan储能系统及风电变流器中大规模应用SiC功率模块，提升器件的可靠性评估是实现产品长寿命设计的关键。该方法无需额外电流传感器，降低了硬件成本与系统复杂度，非常适合集成至iSolarCloud平台，通过在线监测Rd...
一种基于开通漏源电流过冲的SiC MOSFET结温与封装老化解耦评估方法
A Junction Temperature and Package Aging Decoupling Evaluating Method for SiC MOSFETs Based on the Turn-on Drain-Source Current Overshoot
Qinghao Zhang · Pinjia Zhang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年11月
结温与封装老化是影响SiC MOSFET可靠性的核心因素。现有评估方法常受两者耦合影响，难以实现精准区分。本文提出一种基于开通漏源电流过冲的评估方法，实现了结温与封装老化状态的有效解耦，为电力电子器件的健康管理提供了新思路。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务具有极高价值。随着公司在光伏逆变器和PowerTitan/PowerStack储能系统中大规模应用SiC器件以提升功率密度和效率，器件的长期可靠性成为关键。该解耦评估方法可集成至iSolarCloud智能运维平台，实现对逆变器及PCS内部功率模块的实时健康状态监测与寿命预测...
基于关断电压与卷积神经网络的IGBT模块结温监测方法
A Junction Temperature Monitoring Method for IGBT Modules Based on Turn-Off Voltage With Convolutional Neural Networks
Huimin Wang · Zhiliang Xu · Xinglai Ge · Yongkang Liao 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年8月
结温监测（JTM）对IGBT模块的可靠性评估和健康管理至关重要。针对现有方法在负载电流依赖性方面存在精度不足的问题，本文提出了一种基于关断电压特征与卷积神经网络（CNN）的结温监测方法，有效提升了复杂工况下结温估计的准确性与鲁棒性。
解读: 结温监测是提升阳光电源核心产品（如组串式逆变器、PowerTitan储能系统）可靠性的关键技术。IGBT作为功率变换的核心器件，其热应力直接影响设备寿命。该方法利用CNN处理关断电压波形，能够摆脱传统方法对负载电流的强依赖，实现更精准的实时热状态感知。建议在iSolarCloud智能运维平台中集成此...
多芯片SiC MOSFET功率模块键合线脱落不均匀性的在线监测方法
An Online Monitoring Method of Bond Wire Lift-off Unevenness in Multichip SiC MOSFET Power Modules
Ziyang Zhang · Lin Liang · Haoyang Fei · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年4月
监测键合线脱落的不均匀性是多芯片SiC MOSFET功率模块高可靠运行的基础。传统方法仅能监测模块整体的键合线脱落数量。本文提出了一种监测多芯片模块中键合线脱落分布的新方法，实现了对功率模块健康状态的精细化评估。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务至关重要。随着公司在组串式逆变器和PowerTitan系列储能系统中大规模应用SiC MOSFET功率模块，提升模块的可靠性与寿命预测能力是关键竞争力。该在线监测方法可集成至iSolarCloud平台，通过实时感知功率模块的键合线老化状态，实现从‘事后维修’向‘预防性维护’...
基于DC-DC变换器的燃料电池电化学阻抗谱在线监测
Online Monitoring of Fuel Cell Electrochemical Impedance Spectrum with Multi-stages Multi-sine Signals Based on DC–DC Converter
Zhaoming Liu · Xueyuan Wang · Guofeng Chang · Hao Yuan 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年12月
针对传统电化学阻抗谱（EIS）测试成本高、耗时长的问题，本文提出了一种基于DC-DC变换器的燃料电池在线EIS监测方法。该方法利用多级多正弦信号注入技术，实现了燃料电池状态评估、故障诊断及健康管理，为燃料电池系统的在线工业化应用提供了低成本、高效率的解决方案。
解读: 该技术通过复用DC-DC变换器实现燃料电池的在线EIS监测，对于阳光电源在氢能业务领域的布局具有参考价值。虽然目前阳光电源核心业务集中在光伏与储能，但随着公司向氢能领域拓展，该技术可集成至电解槽电源或燃料电池配套变换器中，提升系统运行的可靠性与故障预警能力。建议研发团队关注该拓扑复用技术，将其作为提...
基于半监督少样本学习的大型数据中心VRLA电池故障诊断密集连接对比观测器
Densely-Connected Contrastive Observer for Fault Diagnosis of VRLA Battery in Large Data Center Based on Semisupervised Few-Shot Learning
Wenyi Liu · Shang Yue · Pu Yang · Ruixu Zhou 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
本文针对大型数据中心阀控式铅酸（VRLA）电池充放电数据稀疏及样本质量不佳的难题，提出了一种新型半监督少样本学习模型。该模型通过密集连接对比观测器，有效提升了复杂工况下电池故障诊断的准确性与鲁棒性，为数据中心后备电源系统的健康管理提供了新方案。
解读: 该研究聚焦于电池系统的故障诊断与健康管理，对阳光电源的PowerStack及PowerTitan系列储能系统具有重要参考价值。虽然本文针对的是VRLA电池，但其提出的‘半监督少样本学习’算法框架可迁移至锂电池BMS的故障预警中。在数据中心储能应用场景下，该技术能有效解决实际运行中故障样本稀缺的问题，...