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基于自适应神经网络的电池荷电状态
SOC）预设时间观测器
Chenyang Pan · Zhaoxia Peng · Shichun Yang · Guoguang Wen 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年1月
收敛速度是评估电池荷电状态（SOC）估算性能的关键指标。本文提出了一种基于自适应径向基函数（RBF）神经网络的预设时间观测器，用于提升SOC估算的收敛速度。该方法利用自适应RBF神经网络逼近电池等效电路模型中的非线性部分，并实现参数的在线更新，从而在预设时间内实现高精度的SOC状态估计。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有极高价值。SOC估算的精度与收敛速度直接决定了储能系统的可用容量利用率及运行安全性。引入预设时间观测器和神经网络算法，可有效解决电池老化导致的非线性模型失准问题，提升BMS在复杂工况下的估算鲁棒性。建议研发团队将其集成...
考虑容量再生现象的基于最大相关熵滤波的SOH自适应融合估计方法
Maximum Correntropy Filter-Based Adaptive Fusion Method for SOH Estimation Considering Capacity Regeneration Phenomenon
Chenyang Pan · Zhaoxia Peng · Shichun Yang · Guoguang Wen 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年3月
锂离子电池健康状态（SOH）的准确估计对电动汽车及储能系统的安全至关重要。针对电池老化过程中不可避免的“容量再生”现象导致的退化率波动及估计精度下降问题，本文提出了一种基于最大相关熵滤波的自适应融合估计方法，有效提升了复杂工况下电池SOH的预测精度与鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack等储能系统具有极高的应用价值。电池容量再生现象会导致BMS在估算SOH时产生偏差，进而影响储能电站的可用容量评估与运维策略。引入最大相关熵滤波算法，能够显著提升BMS在复杂充放电工况下的SOH估计精度，优化电池组的一致性管理。建议将该算法集...
SnO/β-Ga2O3异质结的能带对齐及其在功率器件应用中的电学特性
Band alignment of SnO/β-Ga2O3 heterojunction and its electrical properties for power device application
Xia Wu1Chenyang Huang1Xiuxing Xu1Jun Wang1Xinwang Yao1Yanfang Liu2Xiujuan Wang1Chunyan Wu1Linbao Luo1 · 半导体学报 · 2025年8月 · Vol.46
本研究通过射频反应磁控溅射法制备了垂直结构SnO/β-Ga2O3异质结二极管（HJD）。利用X射线光电子能谱测得β-Ga2O3与SnO的价带和导带偏移分别为2.65 eV和0.75 eV，呈现Ⅱ型能带对齐。相较于肖特基势垒二极管（SBD），HJD表现出相当的比导通电阻（2.8 mΩ·cm²）和更低的反向漏电流，实现1675 V的击穿电压和1.0 GW/cm²的功率优值，展现出优异的反向阻断特性及高质量异质界面。Silvaco TCAD模拟表明，SnO层有效缓解了阳极边缘电场集中，揭示其在β-Ga...
解读: 该SnO/β-Ga2O3异质结功率器件技术对阳光电源功率半导体应用具有前瞻价值。其1675V击穿电压、2.8mΩ·cm²低导通电阻和1.0GW/cm²功率优值，可应用于ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的高压功率模块设计。相比传统SiC器件，β-Ga2O3超宽禁带特性（~4.8eV）可支撑更高耐...