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高温应用下SiC MOSFET反向恢复现象的研究
Investigation of Reverse Recovery Phenomenon for SiC MOSFETs in High-Temperature Applications
Cheng Qian · Zhiqiang Wang · Da Zhou · Yuxin Ge 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年11月
本文研究了SiC器件在25°C至250°C高温环境下的反向恢复现象。文章分析了反向恢复机制及其影响因素，提出了分段等效电路模型，并探讨了两种可能加剧反向恢复的不匹配工况，为高温功率电子系统的设计提供了理论依据。
解读: SiC器件是阳光电源提升光伏逆变器和储能PCS功率密度与效率的核心。随着PowerTitan等储能系统及组串式逆变器向更高功率密度演进，器件在高温下的热应力与开关特性至关重要。本文提出的高温反向恢复模型及不匹配工况分析，可直接指导阳光电源研发团队在高温高频工况下的驱动电路优化与功率模块热设计，有效降...
一种基于内部栅极状态提取的SiC MOSFET栅极开路故障检测方法
A Gate Open-Circuit Failure Detection Method of SiC MOSFETs Based on Internal Gate State Extraction
Shengxu Yu · Zhiqiang Wang · Lingqi Tan · Jingwu Qin 等9人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年12月
栅极键合线断裂导致的栅极开路故障是SiC MOSFET的一种新型失效模式，易引发直通故障及栅极氧化层击穿。为提升SiC器件的可靠性，本文提出了一种快速准确的栅极开路故障检测方案，通过提取内部栅极状态，实现对该失效模式的有效监测与预警。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如组串式/集中式光伏逆变器、PowerTitan/PowerStack储能系统）具有极高的应用价值。随着SiC MOSFET在高性能功率变换器中的广泛应用，其可靠性直接决定了系统的长效运行。该故障检测方法可集成至iSolarCloud智能运维平台或逆变器/PCS的驱动控...
一种基于去耦电容强制谐振的SiC MOSFET功率回路杂散电感提取方法
An Accurate Power Loop Stray Inductance Extraction Method for SiC MOSFETs Based on Forced Resonance With Decoupling Capacitor
Da Zhou · Zhiqiang Wang · Guoqing Xin · Xiaojie Shi 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月
为优化SiC MOSFET在变换器中的运行，准确评估功率回路杂散电感至关重要，这有助于抑制开关瞬态过程中的电压尖峰和EMI噪声。本文提出了一种基于目标杂散电感与直流母线去耦电容强制低频谐振的杂散电感提取方法。
解读: 该研究对阳光电源的SiC应用至关重要。随着公司在组串式光伏逆变器和PowerTitan系列储能PCS中大规模导入SiC MOSFET以提升功率密度和效率，功率回路的杂散电感控制成为设计难点。该提取方法能有效指导PCB布局优化，降低开关过程中的电压过冲，从而提升高压大功率模块的可靠性。建议研发团队将其...
一种适用于平面变压器应用的低漏感部分交错绕组结构设计方法
A Design Method of Partially Interleaved Winding Structure With Low Leakage Inductance for Planar Transformer Application
Xuetong Zhou · Yufei Tian · Yuhua Quan · Xuefei Zhang 等10人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年5月
针对匝比非1:1的平面变压器，全交错绕组结构并非漏感最优。本文提出了一种部分交错绕组设计方法，通过磁动势分析，实现了任意匝比下的漏感最小化，为高功率密度变换器设计提供了理论指导。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的高功率密度电力电子产品研发。在组串式光伏逆变器及PowerTitan/PowerStack储能变流器（PCS）中，高频磁性元件的体积与效率是提升功率密度的关键。通过优化平面变压器的漏感，可显著降低开关损耗并改善变换器（如LLC谐振或双向DC-DC）的动态性能。建议研发团队在...
基于异常内阻与混合神经网络的电动汽车电池安全风险评估
Battery Safety Risk Assessment in Real-World Electric Vehicles Based on Abnormal Internal Resistance Using Proposed Robust Estimation Method and Hybrid Neural Networks
Da Li · Junjun Deng · Zhaosheng Zhang · Zhenpo Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年6月
电池安全是电动汽车推广的主要障碍。内阻（IR）是反映电池安全的关键参数，异常内阻会导致发热增加，诱发热失控。本文提出了一种基于鲁棒估计方法和混合神经网络的电池安全风险评估模型，通过监测内阻异常实现对电池热失控风险的早期预警。
解读: 该研究提出的内阻异常监测与风险评估算法对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有重要参考价值。储能系统的核心在于电池安全，通过引入鲁棒估计与混合神经网络，可显著提升iSolarCloud智能运维平台对电芯级健康状态（SOH）和安全风险的预测精度。建议将该算法集成至B...
一种考虑极端降雨时空特性的混合数据与知识驱动的分布式光伏系统风险预测方法
A Hybrid Data and Knowledge Driven Risk Prediction Method for Distributed Photovoltaic Systems Considering Spatio-Temporal Characteristics of Extreme Rainfalls
Yuxuan Wang · Bin Zhou · Cong Zhang · Siu Wing Or 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年7月
本文提出一种结合基于知识与数据驱动的电气安全风险（ESR）预测方法，该方法考虑了极端降雨的时空特征，旨在识别因内涝导致高停机风险的分布式光伏系统（DPVS）。首先，建立了分布式光伏系统内涝的二维水动力偏微分模型，以推导极端降雨在时空异质性条件下淹没深度的动态分布。开发了一种基于快速图像分割的风险分区算法，以提取暴雨及内涝的非均匀空间分布和时间波动性，从而将分布式光伏系统划分为具有不同电气安全风险程度的多个区域。然后，从数学角度提出了一种基于知识的、考虑淹没深度和寄生电容的泄漏电流分析方法，以揭示...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对分布式光伏系统极端降雨风险预测的研究具有重要的工程应用价值。当前我国分布式光伏装机规模快速增长，但极端天气导致的系统停机和电气安全事故已成为影响发电效率和资产安全的关键因素。该研究提出的知识与数据混合驱动方法，通过二维流体动力学模型模拟积水深度的时空演化，并结合漏电...