李畅王军 · 电子元件与材料 · 2025年1月 · Vol.44

为提升半导体器件小信号建模精度并避免优化过程陷入局部最优，提出一种基于改进斑马优化算法（IZOA）的氮化镓高电子迁移率晶体管（GaN HEMT）混合小信号建模方法。结合数学修正法与直接提取法建立初始模型，通过引入混沌映射、反向学习策略及动态概率机制的IZOA进一步优化参数。实验结果表明，该方法将平均误差由3.47%降至0.19%，较GWO和标准ZOA分别降低0.76%和0.33%，显著提升了建模精度与算法收敛性。

解读: 该GaN HEMT精确建模技术对阳光电源功率器件应用具有重要价值。在ST储能变流器和SG光伏逆变器中，GaN器件可实现更高开关频率和功率密度，但需精确小信号模型支撑电路设计。该IZOA优化方法将建模误差降至0.19%，可显著提升GaN功率模块的仿真精度，优化三电平拓扑设计中的寄生参数补偿和EMI抑制...

Renjun Wang · Hongjun Gao · Haifeng Qiu · Longbo Luo 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月

针对分布式可再生能源和负荷波动对配电网运行安全的影响，本文提出一种基于云边协同智能的优化方法，用于配电网分区与实时运行控制。该方法在云端集中训练，在边缘侧实时执行，通过新型分区策略降低计算负担，并引入开关重要性评估方法以压缩动作空间维度。建立多智能体马尔可夫决策过程模型，结合改进的混合多智能体软Actor-Critic算法与域随机化方法，提升策略在仿真与实际系统存在模型失配时的鲁棒性。IEEE 33节点系统及实际445节点网络的仿真验证了所提方法的有效性与优势。

解读: 该云边协同优化技术对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud平台具有重要应用价值。其云端训练-边缘执行架构可直接应用于ST系列储能变流器的分布式协调控制，通过多智能体强化学习实现储能集群的实时功率调度与电网分区管理。域随机化方法增强的鲁棒性可提升储能系统在模型失配场景下的控制可靠...

Carlos Alcaide Guillén · Miguel Rodríguez Jódar · Raúl Cervera Marín · Jose V. Morro 等6人 · IEEE Transactions on Electron Devices · 2025年4月

微放电是限制星载硬件系统性能的关键高功率效应。尽管现代粒子模拟器允许将任意几何结构和信号作为输入，但其实际应用通常仅限于连续波（CW）激励。遗憾的是，对输入调制信号进行微放电分析通常会导致过长的CPU计算时间，因为与电子群的演化时间相比，信号长度非常长。粗粒化方法是克服这一限制的有效途径，它能在较短的CPU计算时间内对微放电阈值做出较好的估计。然而，如果在分析输入信号之前不对其进行预处理，该方法就无法考虑频率相关性，因为它仅依据从单一频率提取的电子动力学信息进行运算，这会导致对如滤波器等窄带样本...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇关于射频滤波器多载子放电阈值预测的论文虽然聚焦于卫星通信领域，但其底层的电磁效应分析方法对我司高功率电力电子设备具有重要的借鉴价值。 **技术相关性分析** 多载子放电本质上是高频电磁场环境下的电子雪崩效应。在光伏逆变器和储能变流器中，虽然工作频率远低于射频波段，但...