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系统并网技术 SiC器件 ★ 4.0

考虑珀尔帖效应和汤姆逊效应的4H-SiC GTO晶闸管改进热模型

Modified Thermal Model Considering Peltier Effect and Thomson Effect for 4H-SiC GTO Thyristors

Zihan Zhang · Lei Yuan · Yang Liu · Bo Peng 等6人 · IEEE Transactions on Electron Devices · 2025年4月

碳化硅(SiC)门极可关断晶闸管(GTO)具有高电流密度、高阻断电压、高开关频率和优异的热阻等特点,非常适合作为脉冲功率系统中的脉冲开关。然而,其可靠性仍然是一个亟待关注的关键问题。目前关于SiC GTO热失效机制的研究有限,部分原因是忽略了p - n结电压对热分布的影响。在本研究中,对热力学模型中的塞贝克系数(S)进行了修改,首次考虑了4H - SiC GTO中由塞贝克效应引起的、以往被忽略的珀尔帖热和汤姆逊热。仿真分析表明,修改后的模型能更精确地捕捉到GTO阳极下方的局部热集中现象。修改后的...

解读: 从阳光电源的业务视角来看,这项关于4H-SiC GTO晶闸管热模型优化的研究具有重要的战略参考价值。作为全球领先的新能源设备制造商,我们在光伏逆变器、储能变流器等核心产品中大量应用功率半导体器件,而SiC器件正是我们实现高功率密度、高效率产品设计的关键技术路径。 该研究首次在热模型中引入Pelti...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

一种具有改进错位容忍度的水下无线电力传输系统

An Underwater Wireless Power Transfer System With Improved Misalignment Tolerance

Zhengchao Yan · Baidong Peng · Jipan Wang · Bo Liang 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年2月

本文提出了一种面向自主水下航行器(AUV)的水下无线电力传输(WPT)系统,旨在减小轴向错位的影响。设计并分析了多绕组螺线管发射线圈,以提高对轴向错位的容忍度。通过对所提出的磁耦合结构进行优化,仿真与实验结果表明,其互感在大范围轴向错位下仍保持稳定。搭建了基于该磁耦合结构的水下WPT实验平台,验证了理论与仿真分析。当轴向错位达到100 mm线圈宽度的80%时,输出功率波动率低于6%,输出功率基本稳定;在错位从0增至80 mm时,系统效率维持在89.4%~90.4%,输出功率为454~481 W。

解读: 该水下无线电力传输技术对阳光电源新能源汽车充电桩产品线具有重要借鉴价值。其多绕组螺线管结构实现的80%错位容忍度和89.4%~90.4%高效率传输,可直接应用于动态无线充电场景,解决车辆停靠位置偏差问题。该磁耦合优化设计方法可迁移至ST储能系统的模块化连接方案,提升储能柜间无线通信与辅助供电的可靠性...

光伏发电技术 储能系统 深度学习 强化学习 ★ 5.0

基于深度强化学习的考虑网络重构的多时间尺度电压/无功控制

Deep Reinforcement Learning Based Multi-Timescale Volt/Var Control in Distribution Networks Considering Network Reconfiguration

Hexiang Peng · Kai Liao · Jianwei Yang · Bo Pang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年5月

针对配电网中不同响应特性的设备带来的多时间尺度电压/无功控制(VVC)难题,本文提出一种新型双层数据驱动的多时间尺度VVC方法。该方法将光伏等连续型设备的短时间尺度控制与电容器组及网络重构等离散型设备的长时间尺度控制相协调,构建双层部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)模型。内层采用TD3算法控制连续变量,外层利用DDQN算法处理离散动作与网络重构。通过统一奖励信号并传递内层动作为外层状态实现协同训练,并引入图神经网络(GNN)识别代表性拓扑以缩减重构空间,抑制过度探索。在IEEE 33节点和...

解读: 该多时间尺度Volt/Var控制技术对阳光电源配电侧产品具有重要应用价值。在SG系列光伏逆变器中,可利用TD3算法实现连续无功功率的快速调节,优化现有MPPT算法与无功控制的协同;在ST系列储能变流器及PowerTitan大型储能系统中,可通过DDQN算法协调储能充放电与电容器组的离散控制决策。该方...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

一种具有宽ZVS范围的LCC-LCC补偿电动汽车无线充电系统的混合控制策略

A Hybrid Control Strategy of LCC–LCC Compensated Electric Vehicles Wireless Charging System With Wide ZVS Range

Jinlin Peng · Bo Zhang · Weiyu Su · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年12月

本文针对LCC - LCC补偿式电动汽车无线充电系统,提出一种在宽负载范围内考虑逆变器零电压开关(ZVS)的混合控制策略。该策略将改进的不对称电压消除控制模式与半桥(HB)控制模式相结合,以满足输出要求。基于此混合控制策略,通过固定频率移相即可轻松实现恒流和恒压输出,无需复杂控制和额外的辅助电路。建立了考虑谐波和整流负载的时域模型,并在此基础上提出了一种适用于该混合控制策略的最优参数设计方法,以实现ZVS并最小化环流无功功率。最后,搭建了一台3.3 kW的实验样机,验证了所提方法的可行性。结果表...

解读: 从阳光电源的业务视角来看,这项LCC-LCC补偿拓扑的无线充电混合控制技术具有重要的战略参考价值。该技术通过改进的非对称电压抵消与半桥控制相结合,在10-100%额定功率范围内实现了全程零电压开关(ZVS),相比传统方案效率提升1.2-3.6%,最高效率达94.1%。这与我们在光伏逆变器和储能变流器...

储能系统技术 储能系统 SiC器件 IGBT ★ 5.0

一种面向大电流应用的高性价比混合Si/SiC双桥并联LLC谐振变换器

A Cost-Effective Hybrid Si/SiC Dual Bridge Parallel LLC Resonant Converter for High-Current Application

Zipeng Ke · Jun Wang · Bo Hu · Chao Zhang 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月

基于SiC的双桥并联LLC谐振变换器具有低电流应力和高效率的优点,但成本较高。本文提出一种低成本混合Si/SiC双桥并联LLC变换器,由大电流低成本Si IGBT桥臂与小电流SiC MOSFET桥臂构成,显著降低系统成本。得益于Si IGBT桥臂的软开关特性,该混合结构在开关损耗方面可媲美全SiC设计。同时,通过拓扑重构减少了谐振元件数量,进一步降低损耗与成本。实验研制了6 kW样机,结果表明,在高输出功率下总损耗相当,而开关器件成本降低51.7%,谐振元件成本降低22.9%,总体成本降低31....

解读: 该混合Si/SiC双桥并联LLC技术对阳光电源储能与充电产品具有重要应用价值。在ST系列储能变流器的DC/DC隔离级,可采用此混合方案替代全SiC设计,在保持高效率的同时降低31.6%成本,显著提升PowerTitan大型储能系统的性价比。对于大电流充电桩(如液冷超充),该拓扑的低电流应力特性与谐振...

风电变流技术 深度学习 ★ 5.0

基于特征谱与扩张因果卷积及Squeeze-Excitation ShuffleNet轻量级深度学习的区域风电场日前低功率输出事件预测

Prediction of Day-Ahead Low-Power Output Events in Regional Wind Farms Using Feature Spectrums with Dilated Causal Convolution and Squeeze-Excitation ShuffleNet Lightweight Deep Learning

Zimin Yang · Xiaosheng Peng · Xiaobin Zhang · Guoyuan Qin 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月

区域风电场低功率输出事件的准确预测对电力系统的电网调度至关重要。然而,传统的风电预测方法主要侧重于提高整体预测精度,因此很少单独讨论风电低功率输出事件。本文提出了一种创新的区域风电场日前低功率输出事件预测方法,该方法利用特征频谱,结合扩张因果卷积(DCC)和挤压 - 激励(SE)改进的ShuffleNet网络。首先,将时间序列区域特征转换为频谱图像,在特征创建和选择后,引入并讨论了三种可能的特征排列方式。其次,提出了DCC - SE - ShuffleNet轻量级深度学习神经网络作为低功率输出事...

解读: 该研究的深度学习预测方法对阳光电源的新能源发电及储能产品具有重要应用价值。特征谱分析与轻量级深度学习模型可集成到ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的控制系统中,提升功率预测精度。具体应用包括:(1)优化储能系统的充放电调度策略,提高PowerTitan等大型储能系统的经济性;(2)改进光伏/风电...