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任意激励波形下精确的磁芯损耗测量
Accurate Magnetic Core Losses Measurement Under Arbitrary Excitation Waveforms
Stefano Cabizza · Giorgio Spiazzi · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年7月
精确的铁损测量对于磁路设计以及高效、高功率密度变换器的开发至关重要。本文介绍了一种新颖的方法，该方法利用快速傅里叶变换，与已证实的用于变压器铁损测量的部分抵消概念相结合。与广泛使用的双绕组方法不同，所提出的方法能完美消除被测变压器的无功电压，无论激励波形的类型和参考空心变压器的设计如何，都能实现精确的铁损测量。通过在100至500 kHz频率范围内对N97材料分别进行正弦和矩形激励测试，对该方法进行了实验验证。
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于快速傅里叶变换的磁芯损耗精确测量技术具有重要的工程应用价值。在光伏逆变器和储能变流器等核心产品中，高频变压器和电感是关键的磁性元件，其损耗特性直接影响系统效率和功率密度。该技术能够在任意激励波形下实现精确的磁芯损耗测量，这对于我们产品的磁性元件优化设计至关重要。 ...
基于无人机图像与粗糙集理论的光伏系统故障检测
Fault detection in photovoltaic systems using unmanned aerial vehicle-captured images and rough set theory
C.V.Prasshanth · S. Badri Narayanan · Naveen Venkatesh Sridharan · Sugumaran Vaithiyanathan · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.290
摘要 随着光伏（PV）系统作为可持续能源的广泛应用，其性能因故障导致的退化问题日益突出，亟需高效的故障检测方法。本研究提出一种基于人工智能的方法，利用无人机（UAV）拍摄的图像实现对光伏组件的自动化检测。通过采用先进的特征提取技术，包括纹理分析、快速傅里叶变换（FFT）、灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差异法（GLDM）以及离散小波变换（DWT），对图像数据进行深入分析。研究优化了一种基于粗糙集理论的规则分类器，当与DWT特征结合时，分类准确率达到100%。此外，还引入了数据增强技术以提升模型的鲁...
解读: 该无人机+粗糙集理论的光伏故障检测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。通过DWT特征提取实现100%准确率的非接触式故障诊断,可与SG系列逆变器的MPPT优化算法协同,提升大型光伏电站的预测性维护能力。该AI驱动方法可集成至PowerTitan储能系统的智能监控模块,实...
用于存储器型快速傅里叶变换架构的新型无缩放CORDIC性能增强
Enhanced Performance of New Scaling-Free CORDIC for Memory-Based Fast Fourier Transform Architecture
C. Paramasivam · Sandeep Singh Chauhan · Veerpratap Meena · A. Sreejagathi 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
本文提出一种高性能、低功耗的新型无缩放坐标旋转数字计算机（NSF-CORDIC）算法，采用四阶泰勒级数逼近消除传统CORDIC中的缩放操作，并通过优化移位值预测技术减少迭代次数，适用于FFT中的固定旋转角度。算法收敛角为57.1°，结合预旋转技术可扩展至180°。设计了基于泰勒迭代的新型CORDIC单元，并构建了基于该单元的存储器型FFT架构，省去了复数常系数乘法器。在Zynq-7ZC706 FPGA上的实现结果表明，所提架构在资源占用、延迟和功耗方面均显著优于现有设计。
解读: 该无缩放CORDIC算法对阳光电源数字控制系统具有重要应用价值。在ST储能变流器和SG光伏逆变器中，FFT广泛用于电网谐波分析、功率质量检测和并网同步控制。该算法通过泰勒级数逼近消除缩放操作，减少迭代次数，可显著降低FPGA/DSP控制器的计算资源占用和功耗，提升实时控制性能。特别适用于构网型GFM...