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电动汽车驱动 SiC器件 ★ 4.0

对4H-SiC MOSFET双极性退化机制的新见解

A Novel Insight Into the Mechanism of Bipolar Degradation in 4H-SiC MOSFET

Yangtao Long · Yuan Chen · Pengkai Wang · Bo Hou 等5人 · IEEE Electron Device Letters · 2025年1月

在变流器应用中,碳化硅(SiC)金属 - 氧化物 - 半导体场效应晶体管(MOSFET)的体二极管常被用作续流二极管以降低成本和节省空间,这可能会导致器件出现双极退化现象。本文分析并比较了 1200 V SiC MOSFET 在直流和脉冲电流应力条件下的双极退化机制。研究表明,直流应力下的退化速度比脉冲应力下更快,这是因为在脉冲电流关断状态期间,器件中的位错会收缩,从而使整体退化速度变慢。在较低的直流电流密度下,双极退化过程在退化前会经历一个激活阶段,且随着电流密度的降低,激活时间和退化时间会变...

解读: 作为全球领先的光伏逆变器和储能系统供应商,阳光电源产品中大量应用SiC MOSFET器件以提升功率密度和转换效率。该论文揭示的双极退化机制对我司产品可靠性具有重要指导意义。 在光伏逆变器和储能变流器应用中,为降低成本和优化空间布局,我们通常将SiC MOSFET的体二极管用作续流二极管。这种设计虽...

光伏发电技术 储能系统 ★ 5.0

重新思考农光互补激励政策:基于科学的方法促进实用设计解决方案

Rethinking agrivoltaic incentive programs: A science-based approach to encourage practical design solutions

Henry J.William · Yipu Wang · Bo Yuan · Haomiao Wang 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 农光互补系统通过将农业与太阳能光伏发电相结合,为应对全球粮食和能源挑战提供了有前景的解决方案。然而,由于缺乏适当的法规来定义和指导其实施,美国农光互补系统的发展受到限制。本研究利用遮荫与辐射分析工具,评估了一项现有的农光互补激励政策,该政策根据遮荫减少限值和光伏板安装高度要求来界定农光互补设计。我们的分析表明,若政策仅以遮荫程度而非光照可用性为基础设定要求,可能因忽略散射辐射而导致对作物适宜性的低估。此外,我们发现,如果政策承认仅在光伏阵列行间进行耕作的使用场景,则农光互补系统可避免提高光...

解读: 该农光互补研究对阳光电源SG系列光伏逆变器及智能运维系统具有重要启示。文章提出基于作物每日光积分(DLI)需求优化光伏布局,这与我司MPPT优化技术和iSolarCloud平台的智能监控能力高度契合。通过精准控制行间距和辐射分布,可降低支架高度成本,使农光互补系统更接近常规光伏电站经济性。建议将散射...

储能系统技术 储能系统 SiC器件 微电网 ★ 5.0

基于信息物理跨空间认知与协同的多微网直流配电网络有功功率控制

Active Power Control for DC Distribution Network With Multiple Microgrids Based on Cyber-Physical Cross-Space Understanding and Cooperation

Bo Zhang · Dong Yue · Chunxia Dou · Dongmei Yuan 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月

在直流配电网络中,大量分布式资源以互联微网形式接入,以挖掘信息物理融合下的资源调节潜力。然而,物理不确定性(如出力波动)与信息不确定性(如通信拥塞)易叠加引发严重的有功功率波动。为此,分别从微网层和资源层研究基于信息物理跨空间认知与协同的有功功率控制方法。针对微网层,提出依赖潮流约束的集中式控制方法生成最优指令,并设计需求驱动的网络匹配机制保障通信可靠性;针对资源层,提出组合式容错控制策略以应对外部扰动,并设计双层优化策略支持即插即用场景下的多场景灵活调控。最后通过算例验证所提方法的有效性。

解读: 该信息物理跨空间协同控制技术对阳光电源多微网储能系统具有重要应用价值。针对PowerTitan大型储能系统的多站点协同场景,文章提出的集中式潮流约束优化方法可直接应用于ST系列储能变流器的功率分配策略,解决多储能站点间的有功功率波动问题。需求驱动的网络匹配机制可增强iSolarCloud云平台在通信...

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 电池管理系统BMS ★ 5.0

基于增量容量曲线与S变换的电动汽车电池组健康状态估计

State-of-health estimation for EV battery packs via incremental capacity curves and S-transform

Siyi Tao · Jiangong Zhu · Yuan Lic · Siyang Chen 等10人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.397

准确估计电动汽车(EV)中电池的健康状态(SOH)对于缓解用户的续航焦虑具有重要作用。然而,云端电池管理系统(BMS)数据质量欠佳,加之电池正极材料的多样性,为开发适用于实际EV应用的通用SOH估计方法带来了显著挑战。本研究提出了一种基于充电过程的可推广特征提取框架。该方法从增量容量(IC)曲线中提取时域特征,并利用S变换提取频域特征,同时引入了电池间不一致性指标。为评估所提取特征的鲁棒性,本文采用实验室数据进行了验证。此外,通过针对不同容量和正极材料电池的实验,分析了温度对电池容量及所提取特征...

解读: 该研究提出的电池SOH估计方法对阳光电源储能系统(PowerTitan/ST系列PCS)及充电桩产品具有重要价值。通过增量容量曲线和S变换的多域特征提取,结合GRU-LightGBM融合模型,可显著提升BMS电池健康状态评估精度(MAPE<1.99%)。该技术框架可集成至iSolarCloud平台,...

光伏发电技术 ★ 5.0

将太阳能引入农业:一种康科德葡萄农光系统的跨学科设计与分析

Bringing solar to agriculture: An interdisciplinary design and analysis of a Concord grape agrivoltaic system

Henry J.Williamsa1 · Yipu Wanga1 · Bo Yuan · Miguel Ignacio Gomez 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393

摘要 农光系统(Agrivoltaics)为将太阳能光伏(PV)与农业生产相结合提供了机遇,但针对特定作物的挑战和运行约束仍缺乏深入研究。本研究在美国伊利湖葡萄酒产区开发并评估了一种康科德葡萄农光系统,该地区葡萄园正面临经济压力以及与太阳能开发之间的土地利用冲突。研究从垂直式、跟踪式和架空式光伏系统出发,利用农光辐射工具(Agrivoltaic Radiation Tool, ART)模拟葡萄藤光合光子通量密度(PPFD)的降低程度以及因遮荫导致的发电量损失。模拟结果表明,垂直式设计年均葡萄藤P...

解读: 该葡萄园农光互补系统研究对阳光电源SG系列光伏逆变器和智能运维方案具有重要应用价值。垂直和跟踪式光伏系统设计需要高精度MPPT优化技术应对复杂遮挡场景,SG逆变器的多路MPPT可有效提升发电效率。研究中0.47%-25%的光照损失量化数据为iSolarCloud平台开发农光互补专用监控算法提供依据,...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

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...