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基于互补型GaN HEMT的高频脉冲激光驱动器
High-Frequency Pulsed Laser Driver Using Complementary GaN HEMTs
Ching-Yao Liu · Chun-Hsiung Lin · Hao-Chung Kuo · Li-Chuan Tang 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月
本文提出了一种用于高频激光雷达（LiDAR）的高效激光驱动器，旨在满足20MHz重复频率、10ns脉宽及50W瞬时功率的严苛要求。针对自动驾驶领域对高功率效率的需求，该驱动器通过互补型GaN HEMT技术优化了开关性能，显著提升了系统整体能效。
解读: 该文献探讨了GaN器件在高频脉冲应用中的性能优势。虽然阳光电源的核心业务集中在光伏逆变器和储能系统，但随着电力电子技术向高频化、高功率密度方向演进，GaN等宽禁带半导体在辅助电源、高频驱动电路及未来小型化储能控制模块中具有应用潜力。建议研发团队关注GaN器件在高频开关下的损耗特性与可靠性评估，这有助...
基于模仿专家经验的可解释深度强化学习在电动汽车智能充电中的应用
Interpretable Deep Reinforcement Learning With Imitative Expert Experience for Smart Charging of Electric Vehicles
Shuangqi Li · Alexis Pengfei Zhao · Chenghong Gu · Siqi Bu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月
深度强化学习（DRL）因计算效率高，有望实现复杂系统的在线优化控制，但其可解释性与可靠性限制了在智能电网能量管理中的工程应用。本文首次提出一种新颖的模仿学习框架，用于解决电网连接电动汽车（GEV）充电管理中的高效计算问题。通过基于车网互动（V2G）成本效益分析的先验优化模型生成最优策略，并构建专家经验池以配置学习环境。设计双Actor-Imitator网络结构，实现专家知识向强化学习模型的有效迁移，提升训练效率与调度性能。实验结果表明，该方法在英国某示范微网中有效提升了V2G经济效益并缓解了电池...
解读: 该可解释深度强化学习技术对阳光电源充电桩产品线及储能系统具有重要应用价值。文章提出的模仿学习框架可直接应用于阳光电源V2G充电桩的智能调度算法，通过专家经验池加速DRL训练，提升充电策略的可靠性与可解释性，解决传统黑盒AI在电网能量管理中的工程化难题。该方法可集成至iSolarCloud云平台，实现...