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用于无人机抗偏移无线充电的嵌入式轻量化鼠笼式接收线圈
Embedded Lightweight Squirrel-Cage Receiver Coil for Drone Misalignment-Tolerant Wireless Charging
Pengcheng Cao · Yong Lu · Haigang Zhang · Jiapeng Li 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年3月
针对无人机（UAV）无线充电系统对紧凑、轻量化及抗偏移性能的需求，本文提出了一种嵌入在无人机起落架中的新型鼠笼式接收线圈。该设计避免了接收端外置带来的飞行阻力，显著提升了系统的集成度与空气动力学性能，为无人机自动化补能提供了高效的解决方案。
解读: 该技术主要针对无人机无线充电领域，虽然与阳光电源目前核心的光伏逆变器及储能系统业务关联度较低，但其“嵌入式”与“轻量化”的设计理念对阳光电源的电动汽车充电桩及未来移动储能设备具有参考价值。随着电动交通与分布式能源的融合，若阳光电源未来拓展无人机自动巡检基站或小型化移动充电业务，该抗偏移无线充电技术可...
一种用于无人机轻量化拾取器的500W无线充电系统
A 500-W Wireless Charging System With Lightweight Pick-Up for Unmanned Aerial Vehicles
Chunwei Cai · Shuai Wu · Longyun Jiang · Zhipeng Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年8月
本文开发了一种基于新型正交磁结构和原边功率控制的无线充电系统，旨在简化结构并减轻无人机（UAV）车载拾取器的重量。该磁结构采用扁平U型磁芯的极化发射器和垂直空芯接收线圈，有效保证了磁场耦合性能，实现了高效的无线电能传输。
解读: 该技术主要针对无人机无线充电场景，虽然与阳光电源现有的光伏和储能核心业务关联度较低，但其提出的轻量化磁集成技术和原边控制策略，对阳光电源电动汽车充电桩业务具有一定的技术参考价值。随着未来充电桩向高功率密度、小型化及自动化（如自动泊车无线充电）方向演进，该研究中关于磁路优化和轻量化设计的思路，可为公司...
一种用于自主水下航行器无线充电系统的贴合表面轻量化磁耦合器开发
Development of a Fit-to-Surface and Lightweight Magnetic Coupler for Autonomous Underwater Vehicle Wireless Charging Systems
Chunwei Cai · Shuai Wu · Zhipeng Zhang · Longyun Jiang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年9月
本文提出了一种具有交叉耦合模式的新型磁耦合器（MC），其接收端具备贴合表面和轻量化优势，可为自主水下航行器（AUV）提供稳定高效的充电。该结构采用弧形双极发射器和紧凑型偶极线圈接收器，利用水平磁通建立强稳定耦合。
解读: 该文献探讨的无线电能传输（WPT）技术与阳光电源现有的电动汽车充电桩业务存在技术同源性，特别是在高频磁集成和功率变换拓扑方面。虽然目前阳光电源主营业务集中在陆地光储充领域，但该研究中关于“轻量化”和“贴合表面”的磁路设计思路，可为未来探索特殊场景下的无线充电解决方案（如移动式储能车、水下或恶劣环境下...
一种基于动态扩散磁场的强抗偏移无线电能传输系统及其在无人机应用中的研究
A Strong Misalignment-Tolerance Wireless Power Transfer System Based on Dynamic Diffusion Magnetic Field for Unmanned Aerial Vehicle Applications
Can Zhang · Shuai Wu · Xichen Liu · Xiuyun Ren 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年11月
针对无人机（UAV）载荷受限及着陆位置偏差导致的无线电能传输（WPT）难题，本文提出了一种基于两相间隔排列圆形发射线圈的动态扩散磁场设计。该方法通过优化磁场分布，显著提升了系统在位置偏移下的传输效率与稳定性，为无人机自动充电提供了高效的解决方案。
解读: 该技术主要针对无人机无线充电场景，与阳光电源现有的电动汽车充电桩业务在底层磁耦合与功率变换原理上有一定共性。虽然目前阳光电源充电桩业务聚焦于地面交通工具，但该研究中关于“强抗偏移”的磁场设计与有限元仿真方法，可为未来探索移动式充电、无人机巡检设备补能或特种充电场景提供技术储备。建议研发团队关注其动态...
基于迎风侧首排数据与深度学习的长跨柔性光伏阵列风压分布预测
Prediction of wind pressure distribution on long-span flexible photovoltaic arrays using windward first row data and deep learning
Hehe Rena · Haoyue Liua · Shitang Kea · Wenxin Tiana 等8人 · Solar Energy · 2025年9月 · Vol.298
摘要 长跨柔性光伏（PV）结构是解决“光伏+”发展挑战的关键方案之一。然而，其大跨度、轻质、低刚度和高离地间隙等特性加剧了风致振动效应，使得风荷载成为结构设计中的关键因素。鉴于风压试验中风压数据具有空间分布特征且测点数量受限，本文提出一种全卷积网络（FCN）模型，该模型在卷积神经网络（CNN）框架内融合多尺度特征与跳跃连接结构，利用柔性光伏阵列首排的风压场数据来预测整个光伏阵列的风压分布。结果表明，所预测风压的相对误差约为9%，预测值与实际风压之间的相关系数超过0.95。这说明该FCN模型能够有...
解读: 该风压预测技术对阳光电源大型地面光伏电站的结构设计具有重要价值。针对渔光互补、农光互补等'光伏+'场景中采用的大跨度柔性支架系统，该深度学习模型可通过少量迎风侧测点数据预测整体风压分布，优化支架结构设计，降低风洞试验成本。可应用于SG系列逆变器配套的柔性支架系统选型，指导PowerTitan储能系统...