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增强型GaN p型场效应晶体管中的极化增强电导
Polarization-enhanced conductivity in enhancement-mode GaN p-FET
Hengyuan Qi · Teng Li · Jingjing Yu · Jialin Duan 等5人 · Applied Physics Letters · 2025年1月 · Vol.127
本文报道了一种通过极化工程实现高电导率的增强型GaN p型场效应晶体管。利用AlN/GaN超晶格中的自发和压电极化效应，显著增强了空穴载流子浓度与迁移特性，从而在常关型器件中实现了优异的导通性能。实验结果表明，极化诱导的二维空穴气有效调制了p型沟道电导，提升了器件的电流开关比和阈值电压稳定性。该策略为高性能GaN基互补电路的发展提供了可行路径。
解读: 该GaN p-FET极化增强技术对阳光电源的功率变换产品具有重要价值。通过AlN/GaN超晶格结构提升的载流子特性，可显著改善SG系列光伏逆变器和ST系列储能变流器中GaN器件的导通性能，有助于降低开关损耗。特别是在1500V高压系统中，该技术可提升GaN器件的可靠性和效率。同时，增强型p-FET的...
采用有源钝化技术抑制浮动Si衬底诱导背栅效应的900-V p-GaN栅HEMT
900-V active-passivation p-GaN gate HEMT with suppressed floating Si substrate induced back-gating effect
Hao Chang · Junjie Yang · Jingjing Yu · Jiawei Cui · Applied Physics Letters · 2025年1月 · Vol.126
本文报道了一种采用有源钝化技术的900-V p-GaN栅高电子迁移率晶体管（HEMT），有效抑制了由浮动Si衬底引起的背栅效应。通过引入深沟槽隔离与介质填充的有源钝化结构，显著降低了漏极对衬底的电场耦合，从而消除背栅导致的阈值电压不稳定性与动态导通电阻退化。器件在高压关断状态下表现出优异的可靠性与稳定性，同时保持良好的开关性能。该设计为高压p-GaN栅HEMT在功率集成应用中的性能优化提供了有效解决方案。
解读: 该900-V p-GaN栅HEMT的有源钝化技术对阳光电源功率器件应用具有重要价值。通过深沟槽隔离抑制背栅效应，解决了GaN器件阈值电压漂移和动态导通电阻退化问题，可直接应用于ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的高频开关电路。900V耐压等级匹配1500V光伏系统和储能系统的母线电压需求，有源钝...
一种集成的工业光伏面板清洁推荐系统以实现最优除尘
An integrated industrial PV panel cleaning recommendation system for optimal dust removal
Chao Zhang · Yunfeng Ma · Guolin Yang · Tao Chen · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 基于前期研究，本文对光伏枢纽清洁推荐系统（PNCRS）的有效性进行了全面研究。PNCRS是一种智能清洁推荐系统，旨在针对不同环境条件下优化光伏（PV）面板的清洁调度。传统的固定时间间隔和基于性能退化的光伏面板维护策略往往难以奏效，主要原因是其无法适应不断变化的环境影响，特别是在极端天气条件下。这些传统方法虽然简单直接，却未能捕捉到环境变化与面板效率之间的复杂相互作用，导致清洁计划次优以及能量输出下降。该智能清洁推荐系统通过实时环境适应性、数据驱动的决策机制以及综合利润优化，在确定光伏面板清...
解读: 该智能清洁推荐系统对阳光电源iSolarCloud平台具有重要应用价值。系统采用的VMD-CGAN数据增强和WPETF特征优化技术,可与SG系列逆变器的MPPT优化算法协同,通过实时环境数据动态调整清洁策略,在工商业光伏场景下提升29-34%收益。其贝叶斯优化的利润曲线模型可集成至预测性运维系统,为...
基于强化学习的CANFIS控制器自适应切负荷用于频率恢复准则导向控制
Reinforcement Learning Based Adaptive Load Shedding by CANFIS Controllers for Frequency Recovery Criterion-Oriented Control
Hao Yang · Bo Jin · Zhaohao Ding · Zhenglong Sun 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年5月
为满足电网导则中严格的频率恢复准则（FRC），本文提出一种面向受端电网的实时自适应切负荷方法。构建基于协同自适应神经模糊推理系统（CANFIS）的切负荷控制器，以母线频率的幅值偏差和恢复时间偏差作为反馈信号，实现智能切负荷决策。引入基于强化学习的确定性策略梯度（DPG）算法优化控制器性能，在最小切负荷成本下确保频率恢复满足FRC，并提升鲁棒性。通过在负荷站部署CANFIS控制器形成分散式控制策略，可实时自适应决策切负荷的时机、位置、量值与轮次。省级受端电网仿真验证了该方法的有效性与适应性。
解读: 该自适应切负荷技术对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。CANFIS控制器结合强化学习的频率响应策略可直接集成到储能系统的电网支撑功能中，增强构网型GFM控制的频率调节能力。通过实时监测母线频率偏差，储能系统可智能决策放电功率和持续时间，在满足电网FRC要求的同...
基于Vissenberg-Matters迁移率模型的有机场效应晶体管解析模型
Analytic model for organic field-effect transistors based on Vissenberg-Matters mobility model
Qian Bo-Ha · Sun Jiu-Xu · Wei Chan · Li Yang 等6人 · Solid-State Electronics · 2025年1月 · Vol.229
摘要 通过利用泊松方程，有机场效应晶体管（OFET）的基本电流-电压（I–V）公式被重新表述为迁移率函数的双重积分形式。该重构后的I–V公式克服了原始I–V公式中被积函数发散的问题，不仅便于进一步的解析推导，也适用于数值计算。本文提出了一种针对任意幂次的解析二项式展开方法，用于基于Vissenberg-Matters（VM）迁移率模型的OFET模型的解析推导，能够包含由完整的VM模型推导出的所有项。对由四种不同材料制成的六个OFET器件进行的数值计算表明，对于完整模型而言，理论I–V曲线与实验数...
解读: 该有机场效应晶体管解析模型研究对阳光电源功率器件技术具有方法论借鉴价值。文中提出的双重积分重构I-V公式及二项式展开解析方法,可应用于SiC/GaN器件建模优化,提升三电平拓扑中功率开关特性仿真精度。完整模型考虑所有项的思路,对ST储能变流器和SG逆变器中新型半导体器件参数提取、损耗计算及热管理设计...
一种基于张量的风电场动态等值建模聚类方法
A Tensor-Based Clustering Method for Dynamic Equivalent Modeling of Wind Farms
Yihao Yang · Yijun Xu · Wei Gu · Lamine Mili 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
采用详细风电机组模型仿真大规模风电场计算成本高昂，亟需兼顾精度的简化建模方法。针对复杂风速条件与网络结构带来的风电场暂态等值精度难题，本文首次提出一种基于张量分解的聚类方法，通过合理分组捕捉风电场高维动态特征，实现精确降阶建模。首先构建保持时空特性的张量结构数据集，进而设计兼顾稀疏性与平滑性的张量分解策略以提取低维特征并指导聚类；最后定制网络聚合策略降低功率损耗误差。多种布局、故障与风况下的仿真结果验证了该方法的优越性能。
解读: 该张量聚类建模方法对阳光电源的大型储能及风电产品具有重要应用价值。可直接应用于PowerTitan储能系统的多机组协调控制和ST系列储能变流器的群控优化,通过降维聚类提升计算效率。对于风电场接入的储能系统,该方法能更精确地预测风电波动特性,优化储能容量配置和调度策略。技术创新点在于通过张量分解捕捉高...
自校正引导的广义对比学习框架用于云边协同小样本光伏故障诊断
Self-Correcting-Guided Generalized Contrastive Learning Framework for Small-Sample PV Fault Diagnosis With Cloud-Edge Collaboration
Qi Liu · Bo Yang · Mingxuan Cai · Yuxiang Liu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年6月
小样本场景下光伏（PV）阵列的智能故障诊断由于模型精度和泛化能力较差，仍然具有挑战性。现有方法无法同时解决运行工况多变和样本不足的问题，导致少样本学习构建的模型适用性有限。此外，数据传输和计算成本等因素也需要考虑。因此，本文提出了一种用于小样本光伏故障诊断的云边协同自校正引导广义对比学习框架。首先，提出了一种端到端自校正模型，以消除可变环境的影响。然后，将自校正方案与对比学习相结合以实现模型泛化，并设计了一种类型筛选方法来提高模型精度。此外，提出了一种快速故障过滤机制，通过云边协同提高算法效率。...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于云边协同的小样本光伏故障诊断技术具有重要的应用价值和战略意义。 在产品层面，该技术直接契合阳光电源光伏逆变器和电站运维的核心需求。传统故障诊断方法依赖大量标注数据，而实际运维中故障样本稀缺且环境条件多变，导致诊断模型泛化能力不足。该论文提出的自校正引导对比学习框架...
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...
用于高效光伏热管理的水泥基复合材料增强被动辐射冷却
Enhanced passive radiative cooling of cementitious composites for efficient photovoltaic thermal management
Yang Hua · Tong Guoa · Xingyu Qua · Tengfei Xub 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.344
摘要 在建筑一体化光伏（BIPV）系统中，热管理仍然是一个关键挑战，运行温度的升高会显著降低光电转换效率。本研究系统地探讨了掺入单组分（α-Al₂O₃、BaSO₄ 或 CaCO₃）和双组分被动日间辐射冷却（PDRC）颗粒的水泥基复合材料，其替代水泥的比例分别为30%和60%。材料表征与性能分析结果表明，当α-Al₂O₃和BaSO₄以各30%的比例共同替代水泥时，该双组分体系表现出最优的被动冷却性能，太阳反射率达到94.54%，中红外发射率达到96.41%。当该复合材料与光伏面板集成使用时，可使光...
解读: 该被动辐射冷却水泥复合材料技术对阳光电源BIPV光伏系统具有重要应用价值。通过α-Al2O3和BaSO4双组分体系可降低组件运行温度16.54K,提升发电效率7.87%,与我司SG系列逆变器的MPPT优化技术形成协同效应。该无源冷却方案可集成到分布式光伏电站建筑载体中,配合iSolarCloud平台...
基于风险场景感知的日前风电出力预测框架
A Framework of Day-Ahead Wind Supply Power Forecasting by Risk Scenario Perception
Mao Yang · Yutong Huang · Zhao Wang · Bo Wang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
大规模风电并网背景下，风电功率预测对电力系统安全稳定运行至关重要。现有预测方法重统计精度而轻应用风险，导致预测值与实际调度需求脱节。为此，本文提出一种考虑风险场景感知的风电出力预测（WSPF）框架。首先结合数值天气预报风速波动信息，利用TimesNet识别预测中的风险场景；其次构建有效消纳区与供电风险区评价指标，并据此优化预测曲线修正方案；最后融合多种预测模型进行验证。在中国内蒙古某风电集群的应用结果表明，该方法使WSPF平均精度提升37%，验证了其有效性与普适性。
解读: 该风电预测框架对阳光电源的储能和风电变流产品具有重要应用价值。首先，TimesNet风险场景识别技术可集成至ST系列储能变流器的调度控制系统，优化储能容量配置和充放电策略。其次，风险区评价方法可应用于PowerTitan大型储能系统的调峰调频功能设计，提升系统对风电波动的响应能力。此外，该预测框架也...
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...
FDCA-DSTGCN：一种基于频域信息增益与动态趋势感知的风电场群功率日前预测模型
FDCA-DSTGCN: A Wind Farm Cluster Power Day-Ahead Prediction Model Based on Frequency Domain Information Gain and Dynamic Trend Sensing
Mao Yang · Jiajun Niu · Bo Wang · Dawei Huang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年5月
准确的风电场群功率预测对大规模风电接入的新一代电力系统至关重要。现有建模方法忽略风向及频域信息的作用，导致空间信息利用不足，预测精度提升受限。为此，本文提出一种融合频域信息增益与动态趋势感知的风电场群日前功率预测模型。首先，基于图论与多信息渐进融合进行集群划分并设置虚拟信息节点；其次，提出时间窗内主导风向识别方法，构建基于主导风向与风速的动态加权有向图结构；进而，设计引入频域增益通道注意力机制的动态时空图卷积网络（FDCA-DSTGCN）完成预测。在中国内蒙古某风电场群的实证结果表明，所提方法较...
解读: 该风电场群功率预测技术对阳光电源储能与电网侧产品具有重要应用价值。首先可应用于ST系列储能系统的调度优化，通过频域信息增益提升储能容量配置精度，优化充放电策略。其次可集成到iSolarCloud平台，为新能源电站群的智能运维提供更准确的功率预测支持。该模型的动态时空图卷积网络架构也可迁移应用于光伏电...
基于趋势分类与空间信息集成模型的日前风电场群功率预测
Day-ahead wind farm cluster power prediction based on trend categorization and spatial information integration model
Mao Yang · Yuxi Jiang · Chuanyu Xu · Bo Wang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.388
摘要 随着风电产业的快速发展和风电装机容量的不断增加，影响发电量的因素在时间和空间上呈现出高度耦合的关系，这给风电场群功率预测（WFCPP）带来了极大的挑战。为解决这一问题，本文提出了一种考虑风电集群趋势聚合特性与空间信息集成（SII）的区域风电功率预测（WPP）精度提升方法。首先，引入一种考虑空间特征的趋势聚类方法以实现集群划分。该方法采用静态分区策略应对持续随机变化的动态环境，削弱了风速空间离散性对集群划分的影响。其次，深入挖掘多个风电场群（WFC）之间的多维时空耦合特性，并构建了融合时空信...
解读: 该风电集群功率预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。通过趋势聚类和空间信息融合,可显著提升区域风电预测精度(RMSE降低2.07%),为ST系列PCS和PowerTitan储能系统提供更精准的充放电调度依据。其时空耦合特征挖掘方法可集成至iSolarCloud平台,优化风储协同控制策略,配合G...
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...
基于随机森林可解释人工智能揭示储能与可再生能源在脱碳进程中的协同作用
Understanding the synergy of energy storage and renewables in decarbonization via random forest-based explainable AI
Zili Chen · Zhaoyuan Wu · Lanyi Wei · Linyan Yang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.390
摘要 可再生能源（RE）与储能系统（ESS）的协调发展对于低碳转型至关重要。除了最优规划方案外，理解规划结果背后的深层原因对于提升决策透明度与可靠性同样关键。本研究探讨了在不同脱碳阶段中可再生能源与中长期储能（MTES）之间协同关系的演变过程，提出了一种可解释的分析框架，用于归因并分析影响规划结果的关键因素。通过采用随机森林（Random Forest, RF）方法，该框架识别出在不同边界条件下（如碳排放限额、资源禀赋和经济约束）驱动可再生能源—储能协同效应的核心因素，从而深入揭示时间与空间因素...
解读: 该研究对阳光电源储能规划具有重要指导意义。研究揭示长时储能(LDES>100h)在新能源富集区域的季节性平衡价值,与PowerTitan液流储能系统的应用场景高度契合;短时储能在火电主导区域应对日内波动的需求,可通过ST系列PCS的快速响应能力实现。随机森林可解释性框架可集成至iSolarCloud...
不同两相流关联式下高温热泵系统换热器设计与性能评估：4E分析
Heat exchanger design and performance evaluation for a high-temperature heat pump system under different two-phase correlations: 4E analysis
Ding Wu · Bo Ma · Xiaohui Huang · Xian Wu 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 为区域供热并促进可再生能源电力的消纳，高温热泵技术预计将在由可再生能源驱动的热能储存系统中发挥关键作用。然而，目前关于高温热泵性能预测的研究通常基于特定的换热器传热关联式，难以指导在高温热泵系统的换热器设计和系统性能评估中对两相流关联式的选择与组合。本研究聚焦于不同两相流关联式的影响，针对用于部件设计和系统性能预测的8种关联式（4种流动冷凝关联式和4种流动沸腾关联式）开展了对比研究。结果表明，对于设计工况下的冷凝器或蒸发器，其尺寸、成本及碳排放均显著受到不同两相流关联式的影响。在16组两相...
解读: 该高温热泵4E分析技术对阳光电源储能系统热管理具有重要参考价值。PowerTitan等大型储能系统面临显著热管理挑战,研究揭示的两相流换热关联式选择对换热器设计、成本及碳排放的影响,可直接应用于ST系列PCS和集装箱式ESS的冷却系统优化。特别是非设计工况下9.88%的制热量波动和6.76%的火用效...