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利用MIMO辨识技术对多变换器系统进行实时稳定性分析与控制
Real-Time Stability Analysis and Control of Multiconverter Systems by Using MIMO-Identification Techniques
Tomi Roinila · Hessamaldin Abdollahi · Silvia Arrua · Enrico Santi · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年4月
直流配电系统由多个反馈控制的开关变换器组成，复杂的交互作用引发了稳定性挑战。本文提出利用MIMO系统辨识技术，分析多变换器子系统间的相互作用，从而评估系统稳定性及动态特性，为解决多变换器并联运行中的振荡与失稳问题提供了有效方法。
解读: 该技术对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack）及多机并联的光伏逆变器系统具有极高价值。在大型储能电站或微电网场景中，多台PCS并联易产生谐振与交互失稳。通过MIMO辨识技术，阳光电源可优化iSolarCloud平台的在线监测功能，实现对系统阻抗特性的实时评估。建议将此算法...
用于三相系统DQ域阻抗快速稳定性评估的MIMO辨识技术
MIMO-Identification Techniques for Rapid Impedance-Based Stability Assessment of Three-Phase Systems in DQ Domain
Tomi Roinila · Tuomas Messo · Enrico Santi · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年5月
电网阻抗与并网逆变器输出阻抗是光伏、风电等分布式能源系统稳定运行的关键参数。阻抗失配常引发谐波谐振，导致电能质量下降甚至系统失稳。本文提出了一种基于MIMO辨识的DQ域阻抗快速评估技术，旨在解决复杂电网环境下的稳定性分析难题。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务至关重要。在弱电网环境下，组串式及集中式光伏逆变器、PowerTitan/PowerStack储能变流器（PCS）极易发生阻抗耦合引发的谐振。通过引入MIMO阻抗辨识技术，阳光电源可优化iSolarCloud平台的在线监测功能，实现对电网阻抗的实时感知。此外，该方法能有效指...
一种基于环路增益的直流微电网母线阻抗在线估计与阻尼技术
A Loop Gain-Based Technique for Online Bus Impedance Estimation and Damping in DC Microgrids
Aram Khodamoradi · Hessamaldin Abdollahi · Enrico Santi · Paolo Mattavelli · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年8月
在直流微电网中，多个电力电子变换器的互联可能引发交互作用，导致系统稳定性问题。本文提出一种基于环路增益的在线母线阻抗估计与阻尼控制技术，旨在无需额外硬件的情况下，通过实时监测与主动阻尼调节，提升多变换器互联系统的动态稳定性与性能。
解读: 该技术对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack）及直流微电网解决方案具有重要意义。随着储能系统在复杂直流微电网中应用增多，多机并联导致的阻抗交互稳定性问题日益突出。该在线阻抗估计与阻尼技术可集成至PCS控制算法中，提升系统在弱电网或复杂直流环境下的鲁棒性。建议研发团队将其应...
基于伪随机序列的直流配电系统分析与控制频域辨识综述
Frequency-Domain Identification Based on Pseudorandom Sequences in Analysis and Control of DC Power Distribution Systems: A Review
Tomi Roinila · Hessamaldin Abdollahi · Enrico Santi · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年4月
本文综述了基于宽带技术的频域辨识方法在直流配电系统分析与控制中的应用。该方法通过外部注入宽带电压或电流扰动，测量系统响应并利用傅里叶分析提取频谱信息，从而实现对直流系统动力学特性的精确建模与控制优化。
解读: 该技术对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack）及直流微电网解决方案具有重要意义。在弱电网环境下，储能变流器（PCS）的阻抗建模与稳定性分析是核心挑战。通过伪随机序列注入进行频域辨识，可实现对PCS输出阻抗的实时监测，从而优化构网型（GFM）控制算法，提升系统在复杂电网环境...
肖特基p-GaN栅极功率HEMT的正向阈值电压漂移：对温度、偏置和栅极漏电流的依赖性
Positive VTH Shift in Schottky p-GaN Gate Power HEMTs: Dependence on Temperature, Bias and Gate Leakage
Nicola Modolo · Carlo De Santi · Sebastien Sicre · Andrea Minetto 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年6月
本文深入分析了增强型肖特基p-GaN栅极HEMT器件中正向阈值电压的不稳定性。通过定制的测试平台，研究了从微秒到数百秒时间跨度内，阈值电压漂移与电压、温度及栅极漏电流之间的依赖关系，为理解宽禁带器件的长期可靠性提供了关键数据支持。
解读: GaN器件作为下一代功率半导体，在阳光电源的户用光伏逆变器及小型化充电桩产品中具有极高的应用潜力，能显著提升功率密度和转换效率。本文研究的p-GaN栅极不稳定性是制约其大规模商业化应用的关键可靠性问题。建议阳光电源研发团队关注该漂移特性对逆变器长期运行中驱动电路设计及开关频率优化的影响，特别是在高温...
一种基于数据手册的统一Si/SiC紧凑型IGBT模型
A Datasheet Driven Unified Si/SiC Compact IGBT Model for N-Channel and P-Channel Devices
Sonia Perez · Ramchandra M. Kotecha · Arman Ur Rashid · Md Maksudul Hossain 等9人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年9月
本文提出了一种用于电路仿真的统一物理基IGBT紧凑模型，能够预测Si和SiC、N沟道和P沟道器件的性能。该模型基于电荷公式，可精确预测不同功率器件技术的详细开关波形，并结合了独特的数据手册驱动参数提取方法。
解读: 该研究对于阳光电源的核心产品线至关重要。随着光伏逆变器和储能系统（如PowerTitan、ST系列PCS）向高功率密度和高效率演进，SiC器件的应用日益广泛。该统一模型能显著提升研发阶段的仿真精度，缩短从器件选型到电路设计的周期。通过数据手册驱动的参数提取，研发团队可更快速地评估不同供应商Si/Si...
垂直GaN-on-Si沟槽MOSFET关断状态偏置诱导不稳定性实验与数值分析
Experimental and Numerical Analysis of Off-State Bias Induced Instabilities in Vertical GaN-on-Si Trench MOSFETs
Nicolò Zagni · Manuel Fregolent · Giovanni Verzellesi · Francesco Bergamin 等11人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年11月
本文分析了伪垂直GaN-on-Si沟槽MOSFET（TMOS）在关断状态应力下的阈值电压（VT）动态不稳定性。实验表明，关断应力会导致VT逐渐升高，且仅在高温循环后才能完全恢复，在室温下表现为永久性退化。
解读: GaN作为第三代宽禁带半导体，在提升功率密度和转换效率方面具有巨大潜力。该研究揭示了垂直GaN沟槽器件在关断状态下的阈值漂移机理，这对阳光电源未来在户用光伏逆变器及小型化储能PCS中引入高性能GaN器件至关重要。建议研发团队在评估GaN器件选型时，重点关注其在高温环境下的长期可靠性与阈值稳定性，并针...
太阳能和风能预测综述：从单站点到多站点范式
A review of solar and wind energy forecasting: From single-site to multi-site paradigm
Alessio Verdon · Massimo Panell · Enrico De Santi · Antonello Rizzi · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.392
摘要 能源行业正在经历一场深刻的变革，朝着主要由可再生能源构成的发电系统转型。尽管可再生能源相较于化石燃料具有诸多优势（如避免资源稀缺性和进口依赖性），但其随机性使得在缺乏适当储能系统的情况下难以保证可靠性。由于电力网络具有复杂的动态特性，多年来已发展出大量用于预测可再生能源发电量的方法。其中，机器学习与深度学习方法在该领域可被视为成功的工具。在本综述中，我们对应用于可再生能源发电预测任务的方法进行了概述，重点关注太阳能和风能。我们根据预测过程中涉及的站点数量以及时空信息的特点对这些方法进行了分...
解读: 该多站点时空预测技术对阳光电源智慧运维体系具有重要价值。iSolarCloud平台可整合多个光伏电站的时空数据,通过深度学习算法提升发电功率预测精度,优化ST系列储能PCS的充放电策略。多站点协同预测能增强电网友好型GFM/GFL控制的前瞻性,降低新能源波动对电网冲击。建议将该技术融入预测性维护系统...