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基于改进热分析和变换器协同设计的大功率高频变压器高速全局优化方法
A High-Speed Global Optimization Method for High-Power High-Frequency Transformers Based on Improved Thermal Analysis and Converter Co-Design
易哲嫄孙凯刘增杨 · 中国电机工程学报 · 2025年1月 · Vol.45
大功率高频变压器是电力电子变压器的核心部件，其全局优化与计算效率至关重要。本文提出一种结合改进热分析与变换器协同设计的高速全局优化方法。针对热分析耗时问题，采用换热-热传导两步仿真策略，在保证精度的同时显著提升计算速度。仿真表明，该方法与传统方法精度相当，但效率大幅提高。优化过程中引入变换器电路参数，扩展优化变量，构建全局优化模型，并结合改进热分析与遗传算法提升求解速度与可行性。通过实例设计与实验验证了该方法的有效性。
解读: 该高频变压器优化方法对阳光电源高功率密度产品具有重要应用价值。在ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统中，高频隔离变压器是DC-DC变换级的核心部件，该方法通过改进热分析和变换器协同设计，可显著缩短变压器设计周期，提升功率密度和效率。特别是换热-热传导两步仿真策略能快速评估不同工况下的...
基于优化技术的并网型多电平逆变器性能提升的全面综述与分析
An Extensive Review and Analysis on Performance Improvement of Grid Tied Multilevel Inverter Using Optimisation Techniques
Paul Sathiyan Sam · Benin Pratap Chandran · Albert Alexander Stonier · Geno Peter 等6人 · IET Power Electronics · 2025年9月 · Vol.18
本文对采用优化技术提升并网型多电平逆变器性能的研究进行了系统性综述。通过分析各类智能优化算法在总谐波失真抑制、效率提升、动态响应改善及功率质量优化中的应用，比较了不同拓扑结构与控制策略的优劣。研究重点涵盖粒子群优化、遗传算法、蚁狮优化等方法在调制策略与参数整定中的实际效果，并探讨了其在可再生能源集成中的适用性与挑战，为未来高效并网逆变系统的开发提供了理论支持与技术路径。
解读: 该综述系统梳理的多电平逆变器优化技术对阳光电源多条产品线具有直接应用价值。在ST储能变流器和SG光伏逆变器中，粒子群优化、遗传算法等智能算法可优化三电平拓扑的调制策略，降低THD并提升效率，与公司现有MPPT算法形成协同。针对PowerTitan大型储能系统，优化技术可改善并网动态响应，增强GFM/...
基于C-MOEA/D约束多目标优化算法的中频变压器绝缘结构全局优化设计方法
A Global Optimization Design Method for Medium-Frequency Transformer Insulation Structure Based on C-MOEA/D Constrained Multi-Objective Optimization Algorithm
刘丰硕汲胜昌党永亮祝令瑜 · 高电压技术 · 2025年2月 · Vol.51
中频变压器是电力电子变压器的核心磁性元件，承担电气隔离与电压变换的关键功能。针对其绝缘结构的优化设计可显著提升绝缘可靠性与功率密度。本文提出一种基于C-MOEA/D约束多目标优化算法的全局优化方法。通过建立二维电场参数化模型并验证计算精度，结合拉丁超立方采样与方差-based灵敏度分析，降低决策变量维度；搭建绝缘材料击穿场强测试平台，确定约束条件。以最大场强和体积为优化目标，对25 kV中频变压器的11个绝缘参数进行优化。结果表明，最大场强降低19.6%，体积减少23.9%。
解读: 该中频变压器绝缘优化技术对阳光电源高频隔离型产品具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器的隔离变压器设计，通过C-MOEA/D多目标优化算法同步降低最大场强19.6%和体积23.9%，显著提升PowerTitan储能系统的功率密度与绝缘可靠性。该方法结合灵敏度分析的参数降维思路，可用于优化S...
基于μ综合理论与遗传算法的并网逆变器鲁棒控制方法以应对弱电网下的多重不确定性
Robust Control Method Based on μ-Synthesis Theory and Genetic Algorithm for Grid-Connected Inverter to Cope With Multiple Uncertainties Under Weak Grid
Hao Liu · Tianzhi Fang · Yu Zhang · Zhiheng Lin 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年10月
在可再生能源分布式发电系统中，并网逆变器是发电单元与电网之间的关键接口，其稳定运行至关重要。然而，弱电网下的不确定电网阻抗和控制延迟等多重不确定性常影响系统稳定性。本文采用μ综合理论设计鲁棒控制器，通过智能构造加权函数，兼顾系统的鲁棒性、动态性能与电能质量。为避免控制器阶数过高，提出采用遗传算法优化设计三阶控制器。实验结果验证了所提方法的有效性，相较传统方法具有更优的鲁棒性能。
解读: 该μ综合鲁棒控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器在弱电网并网场景具有重要应用价值。针对偏远地区、海岛微网等弱电网环境，该方法可有效应对电网阻抗波动和控制延迟等多重不确定性，提升PowerTitan大型储能系统的并网稳定性。遗传算法优化的三阶控制器设计思路可降低DSP计算负荷，适合...
基于机器学习的多浮置埋层LDMOS器件击穿电压建模与优化
Machine Learning-Based Modeling and BV Optimization for LDMOS With Multifloating Buried Layers
Zhen Cao · Qi Sun · Qiaowei Peng · Biao Hou 等6人 · IEEE Transactions on Electron Devices · 2024年12月
本文介绍了一种利用机器学习（ML）优化具有多浮动埋层（MFBL）的横向双扩散金属氧化物半导体场效应晶体管（LDMOS）器件击穿电压（BV）的新方法。本研究摒弃了传统复杂的物理推导方法，将神经网络与遗传算法相结合，构建了一个自适应优化框架。首先，我们分析了MFBL LDMOS的物理特性，以确定影响BV性能的关键参数，并确定其合理取值范围。然后，通过TCAD仿真生成数据集，并应用卷积神经网络（CNN）建立MFBL LDMOS的BV预测模型。在后续阶段，采用遗传算法对结构参数进行自适应优化，从而推导出...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，该论文提出的基于机器学习优化多浮埋层LDMOS器件击穿电压的方法具有重要的战略价值。LDMOS作为功率半导体的核心器件，广泛应用于我司光伏逆变器和储能变流器的功率转换模块中，其击穿电压性能直接影响系统的功率密度、转换效率和可靠性。 该技术的核心价值在于突破了传统物理推导方...
基于数字孪生建模技术与优化算法的三相AC-DC变换器LC参数辨识
LC Parameters Identification for a Three-Phase AC–DC Converter Through Digital Twin Modeling Technique and Optimization Algorithms
Giulia Di Nezio · Sergio de López Diz · Marco di Benedetto · Alessandro Lidozzi 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年1月
数字孪生技术通过高保真数字模型实时复现物理系统行为，正深刻变革能量转换领域。为实现预测性维护，需精准监测影响关键部件健康状态的参数。本文提出一种基于数字孪生的三相AC-DC开关变换器参数估计方法，采用粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）和模拟退火（SA）进行L型交流滤波器电感与直流侧电容参数辨识。在平衡与不平衡工况下验证了方法的鲁棒性与可行性，并对比了三种优化算法性能。结果表明该方法在系统辨识与状态监测中具有应用潜力。
解读: 该数字孪生参数辨识技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。通过PSO/GA/SA算法实时辨识LC滤波参数和直流侧电容，可直接应用于PowerTitan储能系统的预测性维护，监测电容老化和电感饱和等关键健康指标。该方法在不平衡工况下的鲁棒性验证，契合阳光电源1500V高压...
基于机器学习的双反时限方向过流继电器自适应整定方法以提升微电网稳定运行
Machine-Learning-Based Adaptive Settings of Directional Overcurrent Relays With Double-Inverse Characteristics for Stable Operation of Microgrids
Ahmed N. Sheta · Bishoy E. Sedhom · Anamitra Pal · Mohamed Shawky El Moursi 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2024年9月
含分布式能源的微电网在能效与可持续性方面优势显著，但给保护方案尤其是继电保护整定与配合带来挑战。本文研究方向过流继电器（DOCR）在微电网中的应用，针对分布式电源惯性弱及故障后DOCR动作时间过长可能引发的系统失稳问题，提出一种融合两条反时限曲线的新型整定方法，确保继电保护协调性与微电网稳定性。考虑到微电网多种运行拓扑下单一整定值的局限性，采用自组织映射将不同运行场景聚类匹配至有限的可调定值组，并利用遗传算法优化各场景下满足稳定性约束的自适应整定值，存储于继电器中按需激活。通过DigSILENT...
解读: 该双反时限自适应保护技术对阳光电源PowerTitan储能系统及微电网ESS集成方案具有重要应用价值。针对ST系列储能变流器接入微电网后因弱惯性导致的保护配合难题，可将机器学习聚类算法与遗传算法优化整定值的方法集成至iSolarCloud云平台，实现多场景拓扑下的保护定值自适应切换。该技术可增强构网...
基于遗传算法的梯形磁芯三相耦合电感多目标优化
Genetic Algorithm-Based Multiobjective Optimization of Three-Phase Coupled Inductor With Ladder Magnetic Core
Yifeng Wang · Zhongda Wang · Xiaoyong Ma · Han Cui 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年1月
交错并联升压变换器（IBC）广泛应用于电动汽车车载电源，对转换效率和功率密度要求较高。本文采用一种具有梯形磁芯的三相耦合电感，并提出基于遗传算法（GA）的多目标优化方法，兼顾转换器效率与电感体积。通过构建包含交流磁通分析的磁阻模型，建立综合目标函数与约束条件，利用GA实现全局优化，获得效率与体积的Pareto前沿。实验搭建30 kW样机，功率密度达22 kW/L，最高效率98.6%；相比非耦合电感，体积减少43.8%，功率密度提升12.8%。
解读: 该梯形磁芯三相耦合电感优化技术对阳光电源车载电源和储能系统具有重要应用价值。在新能源汽车产品线，可直接应用于OBC充电机的交错并联升压拓扑，实现体积减少43.8%、功率密度提升至22 kW/L，满足车载高集成度需求。在ST系列储能变流器中，该技术可优化DC-DC升压级设计，提升系统效率至98.6%以...
考虑风电机组虚拟惯性响应的最优多阶段低频减载方案
Optimal Multi-Stage Under Frequency Load Shedding Scheme Considering Virtual Inertial Response of Wind Turbines
Saleh Irandoust · Turaj Amraee · Mohammadreza Toulabi · Alireza Ashouri-Zadeh · IEEE Transactions on Power Delivery · 2024年12月
严重扰动下一次频率控制不足需依赖有效的低频减载（UFLS）措施以防止系统崩溃。可再生能源并网导致系统惯性下降，给频率调控带来挑战。本文提出一种适用于高比例风电接入系统的优化多阶段UFLS方案，涵盖基础负荷与峰值负荷两种运行工况，并考虑多种故障场景及风电渗透率水平。该方案假设风电机组配备辅助控制器以提供虚拟惯性响应，参与系统频率调节。采用遗传算法优化UFLS整定值，并通过MATLAB与DIgSILENT/PowerFactory联合仿真验证。结果表明，风电机组参与频率响应显著提升UFLS性能，减少...
解读: 该研究对阳光电源储能与风电变流产品的频率响应控制具有重要参考价值。研究提出的虚拟惯性响应方案可直接应用于ST系列储能变流器和风电变流器的GFM控制策略优化，提升系统频率支撑能力。特别是在PowerTitan大型储能系统中，可基于此开发多阶段自适应UFLS控制算法，实现储能系统与风机的协同调频。这对提...
整合可再生能源与电动汽车：一种用于直流微电网有效能量管理的方法
Integrating renewable resources and electric Vehicles: An approach for effective energy management in DC microgrid
M.Manikandan · R.Saravanan · G.Kannayeram · M.Saravanan · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.299
摘要 直流微电网（DCMGs）在减少碳排放和应对全球变暖方面具有重要作用。然而，维持稳定的直流母线电压并确保高效的能量流动仍面临挑战。本文提出了一种结合鹦鹉优化算法（Parrot Optimization, PO）与量子自注意力神经网络（Quantum Self-Attention Neural Networks, QSANN）的混合方法，命名为PO-QSANN，旨在提升集成电动汽车（EVs）和光伏发电（PV）的直流微电网能量管理系统（EMS）性能。本研究的目标是通过稳定直流母线电压来降低运行成...
解读: 该PO-QSANN混合优化算法对阳光电源直流微网产品具有重要应用价值。其DC母线电压稳定控制技术可直接应用于ST系列储能变流器的母线管理,量子自注意力神经网络的负荷预测能力可增强iSolarCloud平台的智能运维功能。论文中PI控制器参数优化方法与阳光电源三电平拓扑控制策略高度契合,0.4$/kW...
固体氧化物电解池动态运行下热中性目标的多目标优化：一种混合建模方法
Multi-objective optimization of SOEC performance in dynamic operation: a hybrid modelling approach towards thermal neutrality
Haitao Zhu · Jing Zhu · Peiwang Zhu · Jin Xuan 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.337
摘要 间歇性可再生能源可能导致固体氧化物电解池（SOECs）内部产生热振荡，从而影响其结构完整性和运行安全。本文构建了一个管状SOEC的数值模型。在准阶跃电压响应条件下，观察到单电池模型可在0.5秒内快速从一个稳态过渡至另一个准稳态，同时保持产热稳定，表明稳态数据可用于预测动态状态下的性能表现。本文提出一种融合了经实验数据验证的多物理场仿真模型、深度神经网络与遗传算法的混合建模方法，用于评估SOEC在稳定热工况下的性能表现，尤其适用于接入波动性可再生能源输入的情形。在维持热中性的前提下，比较了四...
解读: 该SOEC动态运行多目标优化技术对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。文中针对间歇性可再生能源引起的热振荡问题,提出的混合建模方法(多物理场仿真+深度神经网络+遗传算法)可应用于ST系列PCS和PowerTitan储能系统的热管理优化。特别是其四种控制策略对比和准稳态快速响应(0.5s)的研究思路,可...
基于K-means聚类算法与人工神经网络模型的并网型微电网优化能量管理
Optimized energy management in Grid-Connected microgrids leveraging K-means clustering algorithm and Artificial Neural network models
Peter Anuoluwapo Gbadeg · Yanxia Sun · Olufunke Abolaji Balogu · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.336
摘要 随着可再生能源（RESs）在并网型微电网中的不断集成，亟需先进的能量管理策略以提升系统的效率、可靠性与可持续性。本研究提出了一种基于一对一优化器（One-to-One-Based Optimizer, OOBO）的优化能量管理框架，用于微电网调度，并结合K-means聚类算法与人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）实现负荷预测。所提出的方法能够动态调度分布式能源（DERs）、电池储能系统（BESS）以及柴油发电机，在最小化运行成本和碳排放的同时实现...
解读: 该研究的OOBO优化算法与AI负荷预测技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。研究验证储能系统可降低38%碳排放,与我司ESS解决方案的调度优化方向一致。K-means聚类与ANN模型可集成至iSolarCloud平台,提升微电网实时调度能力。OOBO算法30-4...
一种创新的太阳能-木质纤维素生物质集成多联产系统，结合生物炼制与固体氧化物电解池
An innovative optimal integrated solar-lignocellulosic biomass polygeneration system with biorefinery and solid oxide electrolyzer cell
Mehdi Mori · Mohammad Hasan Khoshgoftar Manesh · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.327
摘要 多联产系统通过整合多种能源和工艺，在统一系统中生产多种产品，以满足居民和工业需求，相较于单一工艺系统具有更高的可持续性和韧性。优化此类系统可最大化能源资源的利用效率。本研究提出了一种综合性的多联产系统，能够生产八种产品，以满足电力、制冷、供热以及淡水、氢气、氧气、二氧化碳和乙醇等副产品的需求。该系统基于两种可再生能源——太阳能和生物质能，并结合传统的甲烷能源。通过对能量、㶲、㶲经济、㶲环境、能值经济和能值环境等多个维度进行综合评估，对该系统进行了全面评价。采用MATLAB进行数学建模，评估...
解读: 该多能互补系统整合太阳能与生物质能源,对阳光电源ST储能系统和SG光伏逆变器产品线具有重要参考价值。固体氧化物电解池制氢技术可与我司储能PCS协同,实现电-氢耦合优化。研究中的多目标优化方法(机器学习+遗传算法)可应用于iSolarCloud平台,提升能效2.54%、降低成本1.88%的成果验证了智...