Haoran Li · Diego Serrano · Thomas Guillod · Shukai Wang 等12人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年12月

本文提出了一种名为MagNet的开源机器学习框架，用于功率磁性材料建模。该框架整合了超过50万个实验测量的激励数据点，涵盖多种材料及运行工况。文章详细阐述了数据采集与质量控制流程，并展示了机器学习在提升磁性元件建模精度与效率方面的应用潜力。

解读: 磁性元件（电感、变压器）是阳光电源光伏逆变器和储能PCS的核心损耗源。MagNet框架提供的机器学习建模方法，可显著提升磁性元件在高频、复杂工况下的损耗预测精度，有助于优化PowerTitan等储能系统及组串式逆变器的磁性设计，实现更优的功率密度和效率。建议研发团队引入该数据库进行磁性材料特性拟合，...