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用于储层计算的具有时序动力学的两端口光伏神经形态器件
Two-terminal photovoltaic neuromorphic device with temporal dynamics for reservoir computing
Hong Fang · Jie Wang · Shuanger Ma · Le Zhao 等6人 · Applied Physics Letters · 2025年1月 · Vol.126
提出了一种基于光伏效应的两端口神经形态器件，具备类脑突触的时序动力学特性，可用于储层计算。该器件利用光生载流子的动力学响应模拟神经元的时间依赖行为，无需传统三端结构即可实现非线性激活与记忆功能。实验结果表明，该器件在处理时间序列任务中表现出良好的性能，为低功耗、高集成度的神经形态计算系统提供了新思路。
解读: 该光伏神经形态器件技术为阳光电源智能化产品提供了创新思路。其两端口结构和时序动力学特性可应用于：1）SG系列逆变器的MPPT算法优化，利用储层计算实现更快速的光照变化响应和功率预测；2）ST储能系统的智能能量管理，通过时间序列处理提升负荷预测和充放电策略优化能力；3）iSolarCloud平台的边缘...
基于局域接触电势探测的运行中SiC功率MOSFET内部电场分布研究
Anatomy of internal electric field profile in operating SiC power MOSFETs with local contact potential probing
Mingsheng Fang · Yan Liu · Ting Zhang · Dandan Wang 等5人 · Applied Physics Letters · 2025年1月 · Vol.126
本文利用局域接触电势探测技术，对工作状态下的碳化硅（SiC）功率MOSFET内部电场分布进行了高分辨率表征。通过开尔文探针力显微镜（KPFM）在器件动态运行条件下直接映射其表面电势与内部电场空间分布，揭示了栅极边缘与沟道区域附近的电场集中现象及其随偏置条件演变的规律。研究结果阐明了关键电场分布特征与器件可靠性、击穿机制之间的关联，为优化SiC MOSFET结构设计和提升器件性能提供了实验依据。
解读: 该研究对阳光电源的SiC器件应用具有重要指导意义。通过KPFM技术揭示的电场分布特征，可直接指导SG系列高功率密度光伏逆变器和ST系列储能变流器中SiC MOSFET的选型与应用。特别是对栅极边缘与沟道区域的电场集中现象的深入理解，有助于优化器件驱动电路设计，提升产品可靠性。这些发现可用于改进Pow...
MoS2/SiC异质结的能带对齐及其超高整流比和光伏效应
Band alignment of MoS2/SiC heterojunctions with ultrahigh rectifying ratio and photovoltaic effect
Binbin Ding · Qian Liu · Yu Zhou · Boyi Bai 等5人 · Applied Physics Letters · 2025年1月 · Vol.127
本文研究了MoS2/SiC异质结的能带对齐特性，该结构表现出极高的整流比和显著的光伏效应。通过精确调控界面特性，实现了优异的电学性能和光响应特性。实验结果表明，该异质结具有清晰的能带偏移和良好的载流子分离效率，在可见光至近红外波段展现出高效的光电转换能力。该研究为二维/宽禁带半导体异质结构在高性能光电器件中的应用提供了重要依据。
解读: 该MoS2/SiC异质结研究对阳光电源SiC功率器件应用具有重要参考价值。超高整流比特性可优化ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器中的SiC MOSFET性能，降低反向漏电流，提升系统效率。能带工程方法为功率模块界面优化提供理论依据，可改善器件开关特性和热稳定性。光伏效应研究启发在三电平拓扑中探索...
基于有限差分域-混合半机理建模的风力机自适应域调度多模型预测控制
Adaptive Domain Scheduling-Multiple Model Predictive Control for Wind Turbine Based on Finite Difference Domain-Hybrid Semi Mechanism Modelling
Zihao Li · Yang Hu · Weiran Wang · Fang Fang 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年3月
为解决复杂不确定运行工况下考虑功率跟踪与载荷抑制的风力发电机组优化控制问题，提出了一种有限差分域 - 混合半机理（FDD - HSM）建模方法。基于该模型，针对自由输出（FO）和受限输出（LO）模式设计了一种自适应域调度 - 多模型预测控制（ADS - MMPC）策略。利用高性能实时目标机并与实际风力发电机组的全运行特性进行对比，验证了 FDD - HSM 方法的准确性。通过仿真进一步验证了 ADS - MMPC 算法的有效性，并将其与传统基于模型预测控制（MPC）的算法进行了对比。
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对风电机组的自适应域调度-多模型预测控制技术具有重要的跨领域借鉴价值。尽管研究对象是风力发电系统，但其核心思想与我司在光伏逆变器、储能系统及综合能源管理方面的技术需求高度契合。 该论文提出的有限差分域-混合半机理建模方法(FDD-HSM)解决了复杂工况下的精确建模难...
一种改进的双相移脉宽调制策略用于并联三电平逆变器抑制环流
A Modified DPS PWM Strategy for Parallel Three-Level Inverters to Suppress Circulating Current
Cunyu Fang · Mengmeng Jing · Haiyang Wang · Chang Liu 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年6月
本文提出了一种改进的双相移脉宽调制（MDPS-PWM）策略，旨在抑制并联三电平逆变器中的环流。与传统双相移PWM不同，该方法引入了特定设计的相移角以抑制环流，通过降低共模电压差值的幅值有效减小环流幅值，同时不损害输出电流质量。此外，采用基于锯齿载波的调制策略简化了实现过程。仿真与实验结果验证了所提MDPS-PWM方法的有效性与优越性。
解读: 该改进的双相移PWM策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。并联三电平拓扑是阳光电源大功率储能系统的核心架构，环流抑制直接影响系统效率和可靠性。该MDPS-PWM方法通过优化相移角设计降低共模电压差，可有效减小并联模块间环流损耗，提升系统效率1-2%。基于...
基于神经网络预测器与软演员-评论家算法的电力电子变换器预测控制方法
A Predictive Control Method Based on Neural Predictor and Soft Actor–Critic for Power Converters
Chenghao Liu · Jien Ma · Xing Liu · Lin Qiu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年10月
本文着重于将软强化学习（RL）技术引入有限控制集模型预测控制（FCS - MPC）框架，以提升鲁棒性能。更确切地说，在神经预测器的基础上，开发了一个使用软演员 - 评论家算法训练的智能体，用于探索嵌入在MPC框架内的最优控制输入。同时，在训练过程中引入了基于李雅普诺夫函数的约束条件，并给出了相应的权重更新法则。此外，所提出的方法保证了集成了RL智能体的系统的稳定性。最后，仿真和实验结果均验证了该方法相较于现有FCS - MPC方法的优越性。
解读: 从阳光电源的核心业务视角来看，这项基于软强化学习的预测控制技术具有重要的战略价值。该方法将软演员-评论家算法与有限集模型预测控制相结合，通过神经网络预测器实现智能决策，这与我们在光伏逆变器和储能变流器中广泛应用的MPC控制策略形成了技术演进路径。 对于阳光电源的产品线，该技术的核心价值体现在三个层...
先进亚90纳米节点工艺中高压CMOS器件的实现与研究
Implementation and investigation of high voltage CMOS device in advanced Sub-90 nm node processes
Xin Huang · Yintong Zhang · Zhaozhao Xu · Ziquan Fang 等6人 · Solid-State Electronics · 2025年1月 · Vol.228
摘要 金属氧化物半导体场效应晶体管（MOSFET）器件的持续微缩加剧了短沟道效应（SCEs），例如热载流子注入（HCI）和阈值电压滚降，从而损害了器件的电学性能。尽管轻掺杂漏（LDD）工艺在现代CMOS制造中被广泛采用，但传统方法在先进工艺节点下难以维持良好的性能表现。本研究提出了一种新颖的高能量LDD技术，能够在不引入额外制造复杂性的前提下克服上述限制。通过严格的TCAD仿真验证，所提出的工艺展现出增强的器件稳定性以及改善的电学特性，包括更低的击穿电压波动、更优的阈值电压控制能力，以及更高的开...
解读: 该高压CMOS器件技术对阳光电源功率半导体应用具有重要参考价值。先进的LDD工艺可提升SiC/GaN驱动芯片的耐压特性和开关性能,直接优化ST系列PCS和SG系列逆变器中的功率器件可靠性。改进的短沟道效应控制技术可降低三电平拓扑中IGBT驱动电路的热载流子注入风险,提升1500V高压系统长期稳定性。...
功率变换器的FCS-MPC：一种事件驱动的脑情绪学习方法
FCS-MPC of Power Converters: An Event-Driven Brain Emotional Learning Approach
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年8月
针对系统不确定性与低开关频率（SF）下的有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）框架，本文提出一种事件驱动的脑情绪在线学习方法。该方法包含三个关键特征：采用双向模糊脑情绪在线学习机制并结合鲁棒控制项以逼近理想控制器；引入基于事件驱动的管状模型预测控制机制实现低SF运行；加入积分误差项以提升低SF下的跟踪性能。所提方法无需权重因子即可有效抑制不确定性、降低开关频率并减小跟踪误差，并给出了闭环系统的收敛性分析。通过多个文献中的基准实例验证了其有效性。
解读: 该事件驱动FCS-MPC技术对阳光电源多条产品线具有重要应用价值。在ST储能变流器中，低开关频率运行可直接降低SiC/GaN功率器件的开关损耗，提升系统效率；无权重因子设计简化了多目标控制参数整定难度。在SG光伏逆变器的MPPT控制中，脑情绪学习机制可增强参数摄动与电网扰动下的鲁棒性。在电动汽车驱动...
基于子空间预测器的预测电压控制方法
Subspace Predictor-Based Predictive Voltage Control for Power Converters
Zeyu Zhang · Jien Ma · Lin Qiu · Xing Liu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年2月
有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）因性能优异、实现简单和动态响应快，在电力变换器中备受关注。然而，传统FCS-MPC对模型参数依赖性强。为此，本文提出一种基于有限集子空间预测器的电压控制策略，旨在提升系统鲁棒性的同时保留FCS-MPC的优点。该方法在各运行点采用子空间预测器替代物理模型，仅利用历史输入输出数据直接根据参考输出轨迹获取最优控制量，无需知晓系统结构与负载参数，有效避免了参数变化导致的性能下降。三电平中点钳位逆变器实验验证了所提方法的有效性。
解读: 该基于子空间预测器的预测电压控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。传统MPC对参数依赖性强，在储能系统电池老化、光伏逆变器负载波动等工况下性能易劣化。该方法仅依赖历史数据即可实现最优控制，无需精确模型参数，可显著提升PowerTitan大型储能系统在全生命周期的控...
基于忆阻器的人工神经元革新类脑计算
Revolutionizing neuromorphic computing with memristor-based artificial neurons
Yanning Chen1Guobin Zhang2Fang Liu1Bo Wu1Yongfeng Deng1Dawei Gao2Yishu Zhang2 · 半导体学报 · 2025年1月 · Vol.46
随着传统冯·诺依曼架构在应对大数据与复杂计算任务时面临瓶颈，受人脑神经网络启发的类脑计算成为有前景的替代方案。易失性忆阻器，特别是莫特忆阻器和扩散型忆阻器，因其可模拟神经元的脉冲发放等动态特性，受到广泛关注，有望构建可重构、自适应的计算系统。近期研究已实现漏电积分-放电、霍奇金-赫胥黎、光电及时间表面神经元模型，显著提升了类脑系统的能效与集成度。本文综述基于易失性忆阻器的人工神经元最新进展，探讨其与人工突触集成的潜力，并指出提升器件可靠性与探索新架构是未来发展的关键挑战。
解读: 忆阻器类脑计算技术对阳光电源智能控制系统具有前瞻性价值。其低功耗、高并行的神经形态计算特性可应用于：1）PowerTitan储能系统的实时功率预测与能量管理，通过硬件神经网络实现毫秒级响应的负荷预测和削峰填谷优化；2）SG系列逆变器的MPPT算法加速，利用忆阻器阵列实现复杂光照条件下的快速最优点追踪...
基于T-S模糊模型的跟网型逆变器暂态同步稳定性分析与PDC控制
Transient Synchronization Stability Analysis and PDC Control of Grid-Following Inverters Based on T–S Fuzzy Model
Qianjin Zhang · Dikui Mei · Jinhui Qian · Sucheng Liu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年8月
摘要：通过锁相环（PLL）实现的同步控制对于跟网型逆变器至关重要。同步不稳定会导致逆变器振荡，并引发可再生能源脱网事故。然而，由于锁相环的非线性结构和控制耦合，同步稳定性，尤其是暂态稳定性，难以进行研究和改善。在所有提高稳定性的方法中，许多方法依赖于稳定性分析结果，而非内部非线性机制，这使得这些方法仅具有线性控制功能，在应用中适应性和可移植性较差。本研究依据系统的非线性控制机制，提供了一种提高暂态同步稳定性的系统理论。该方法能够实现非线性控制，且性能优于其他方法。首先，建立高木 - 关野（T -...
解读: 从阳光电源的业务角度看，这项基于T-S模糊模型的跟网型逆变器暂态同步稳定性控制技术具有重要的战略价值。当前，阳光电源的光伏逆变器和储能系统大量采用跟网型控制架构，锁相环（PLL）的同步稳定性直接影响设备并网可靠性。该研究针对PLL非线性特性导致的暂态失稳问题，提出系统性解决方案，与我司在弱电网并网、...
基于事件驱动的强化学习预测控制器设计——用于三相NPC变流器的在线逼近器方法
Event-Driven Based Reinforcement Learning Predictive Controller Design for Three-Phase NPC Converters Using Online Approximators
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年12月
本文针对电力变换器系统，研究了一种利用在线逼近器的无模型强化学习预测控制问题的两步事件驱动方法，解决了系统不确定性和不必要的开关损耗等问题。具体而言，本技术报告的关键特点如下：1) 采用一个评判神经网络实时学习性能函数；2) 采用一个执行神经网络在线逼近预测控制器，并使从评判网络获得的学习性能函数最小化；3) 采用两步事件驱动控制协议降低开关频率（SF）。此外，我们进一步探讨了该方案对参数不确定性的敏感性，并量化了其在低开关频率运行和未知干扰条件下的性能。此外，还对网络权重估计误差进行了收敛性分...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于事件驱动的强化学习预测控制技术对三相NPC变流器的应用具有重要战略价值。NPC（中点钳位）拓扑是我司大功率光伏逆变器和储能变流器的核心架构，该技术在提升系统性能和降低运维成本方面展现出显著潜力。 该论文提出的双步事件驱动控制策略直接针对变流器的两大痛点：一是通过在...
基于μ综合理论与遗传算法的并网逆变器鲁棒控制方法以应对弱电网下的多重不确定性
Robust Control Method Based on μ-Synthesis Theory and Genetic Algorithm for Grid-Connected Inverter to Cope With Multiple Uncertainties Under Weak Grid
Hao Liu · Tianzhi Fang · Yu Zhang · Zhiheng Lin 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年10月
在可再生能源分布式发电系统中，并网逆变器是发电单元与电网之间的关键接口，其稳定运行至关重要。然而，弱电网下的不确定电网阻抗和控制延迟等多重不确定性常影响系统稳定性。本文采用μ综合理论设计鲁棒控制器，通过智能构造加权函数，兼顾系统的鲁棒性、动态性能与电能质量。为避免控制器阶数过高，提出采用遗传算法优化设计三阶控制器。实验结果验证了所提方法的有效性，相较传统方法具有更优的鲁棒性能。
解读: 该μ综合鲁棒控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器在弱电网并网场景具有重要应用价值。针对偏远地区、海岛微网等弱电网环境，该方法可有效应对电网阻抗波动和控制延迟等多重不确定性，提升PowerTitan大型储能系统的并网稳定性。遗传算法优化的三阶控制器设计思路可降低DSP计算负荷，适合...
高dV/dt下重复开关应力中功率LDMOS器件的热载流子加速退化
High [dV/dt] Accelerated Hot Carrier-Induced Degradation in Power LDMOS Devices Under Repetitive Switching Stress
Qianwen Guo · Fang Liu · Ke Zhou · Xingcong Chen 等6人 · IEEE Transactions on Electron Devices · 2025年6月
本文通过实验研究了动态漏极应力条件下，n 型横向双扩散金属氧化物半导体场效应晶体管（n - LDMOS）的漏极侧压摆率 [dV/dt] 增强型热载流子注入（HCI）效应。设计了利用脉冲 I - V 技术的快速测量系统，以产生该器件可调的 [dV/dt] 速率。通过脉冲宽度调制（PWM）技术解耦了热电子注入和热空穴注入所导致的退化特性。测量得到的阈值电压（<inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xli...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项关于功率LDMOS器件在动态开关应力下热载流子退化机制的研究具有重要的工程应用价值。LDMOS作为光伏逆变器和储能变流器中广泛使用的功率半导体器件，其可靠性直接影响系统的长期稳定性和LCOE（平准化度电成本）。 该研究揭示的关键发现对我们的产品设计具有直接指导意义：负...
数据驱动与事件驱动相结合的电力电子变换器在线学习预测控制
Combining Data-Driven and Event-Driven for Online Learning Predictive Control in Power Converters
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年9月
数据驱动与事件驱动相结合，为缓解经典有限控制集模型预测控制中电力变换器长期面临的研究难题（即模型参数不确定性和不必要的开关损耗）带来了可能。受此启发，我们将针对在线学习预测控制器的设计问题展开一项重要研究。与该领域的大多数先前研究不同，这可通过一个集成的数据驱动与事件驱动设计框架来实现。更确切地说，设计过程依赖于以下方面的结合：开发一种数据驱动的无模型自适应预测控制方法、引入在线强化学习技术以及利用事件驱动机制。此外，我们还基于输入 - 输出数据，针对低频开关操作下的未知不确定性，对鲁棒无模型预...
解读: 从阳光电源的核心业务视角来看，这项结合数据驱动与事件驱动的在线学习预测控制技术具有显著的战略价值。该技术针对功率变换器有限集模型预测控制（FCS-MPC）的两大痛点——模型参数不确定性和不必要的开关损耗——提供了创新性解决方案，这与我司光伏逆变器和储能变流器的核心技术需求高度契合。 从产品应用层面...
基于Adaline神经网络的数据使能有限状态预测控制用于电力变换器
Data-Enabled Finite State Predictive Control for Power Converters via Adaline Neural Network
Wenjie Wu · Lin Qiu · Xing Liu · Jien Ma 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年8月
有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）在电力变换器与电机驱动中展现出良好前景，但受限于模型依赖性。本文从动态建模角度提出一种数据使能的有限集预测控制方案。采用动态线性化数据模型在各运行点等效重构系统，并通过自适应线性神经网络在线更新时变参数，提升建模精度与实现性能。同时提出一种改进的无电容电压平衡方法以调节中点电位。由于负载电流与电容电压的无参数预测仅依赖系统输入输出测量及历史数据，有效规避了参数变化带来的不利影响。通过在三电平中点钳位逆变器上的仿真与实验验证了所提方法的优越性。
解读: 该数据驱动的有限集预测控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG光伏逆变器的三电平拓扑控制具有重要应用价值。通过Adaline神经网络实现无参数化预测控制，可有效解决储能系统在宽工况运行时的参数漂移问题，提升PowerTitan大型储能系统在温度变化、器件老化等复杂工况下的控制鲁棒性。改进的中点电位...
基于DFIG风力发电机的时变惯性表征及其在电力系统频率动态分析中的应用
Time-Varying Inertia Characterization of DFIG-based Wind Turbines for Power System Frequency Dynamic Analysis
Yifan Fang · Wei He · Yanjun Liu · Jiabing Hu 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月
准确评估可再生能源发电的惯性响应对频率稳定至关重要。然而，以双馈感应发电机（DFIG）为代表的风力发电机具有固有的时变惯性特性，与同步发电机有本质区别。现有惯性评估方法多基于同步机的时域惯性常数，难以刻画该时变特性，直接套用缺乏理论依据。本文基于角动量定理推导了时变惯性的计算表达式，揭示其随扰动动态变化的特性。进一步研究频域惯性表征方法，实现与扰动无关的惯性描述，并建立频域与时域惯性间的数学关系，阐明频域惯性的物理意义。IEEE 39节点系统仿真验证了频域方法能准确捕捉惯性动态，适用于高比例新能...
解读: 该DFIG时变惯性表征技术对阳光电源构网型储能系统具有重要应用价值。ST系列储能变流器的虚拟同步机VSG控制需准确模拟惯性响应，传统基于同步机恒定惯性常数的方法难以适配风储混合场景。文中提出的频域惯性表征方法可为PowerTitan储能系统提供与扰动无关的惯性参数整定依据，优化GFM控制器的虚拟惯量...
基于扩展ISMO的两步预测时域无模型预测控制在功率变换器中的应用
Extended ISMO-Based Two-Step Prediction Horizon Model-Free Predictive Control for Power Converters
Zeyu Zhang · Jien Ma · Lin Qiu · Xing Liu 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年7月
模型预测控制因实现简单、性能优良和动态响应快而广泛应用于功率变换器。然而，传统方法依赖负载参数进行预测，鲁棒性差，且高频开关导致额外损耗。为此，本文提出一种基于积分滑模观测器（SMO）的鲁棒有限控制集模型预测控制方法。通过引入扩展ISMO实现超局部模型观测，有效抑制负载参数扰动影响；结合两步预测时域结构，拓展优化范围，提高连续周期内重复电压矢量的应用概率，显著降低开关频率。该方法在提升系统鲁棒性的同时，有效减少了对负载参数的敏感性，并保持较低开关频率。仿真与实验结果验证了所提方法的鲁棒性和低开关...
解读: 该扩展ISMO无模型预测控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG光伏逆变器具有重要应用价值。其核心优势在于：1）通过超局部模型观测实现对负载参数扰动的鲁棒控制，可显著提升PowerTitan储能系统在电网阻抗波动、负载突变等复杂工况下的稳定性；2）两步预测时域结构有效降低开关频率，直接减少SiC/...
基于共模电流模式的逆变器馈电电机线端和内部线圈绝缘在线状态监测
Online Condition Monitoring of Line-end and Internal Coils Insulation for Inverter-fed Machines Based on Common-mode Current Modes
Shanhu Li · Chang Wang · Tianrui Fang · Xinhao Ding 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年10月
针对实际应用中电缆绝缘参数影响,提出使用共模电流模式评估逆变器馈电电机线端和内部线圈绝缘状态的在线方法。建立包含电缆绝缘参数的共模等效模型,分析共模阻抗特性揭示共模电压阶跃下共模电流的主导模式和路径。得出高频共模电流振荡频率(fHFCM)与线端线圈绝缘的关系,以及变化电缆电感下中频振荡频率(fMFCM)与线端和内部线圈绝缘的耦合关系。采用变分模态分解(VMD)算法克服经典FFT和EMD局限性获得fHFCM和fMFCM。监测策略采用fHFCM确定线端线圈绝缘退化,结合电缆电感和线端线圈绝缘退化条件...
解读: 该共模电流绝缘监测技术对阳光电源电机驱动产品的预测性维护有重要应用价值。VMD算法在线监测方法可应用于新能源汽车电机驱动系统的绝缘状态评估,实现早期故障预警并延长电机寿命。共模等效模型对ST储能系统电机的绝缘退化机理研究有参考意义,可优化绝缘设计并提高可靠性。该技术对阳光电源智能运维平台的电机健康管...
高功率应用中集成无源器件温度与平均功率承载能力的电磁-热耦合表征
Electromagnetic-thermal Coupling Characterization of Temperature and Average Power Handling Capability of Integrated Passive Devices (IPDs) for High-Power Applications
Dongyan Zhao · Hao-Xuan Zhang · Shi-Wei Guo · Yanning Chen 等6人 · IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology · 2025年6月
本文提出了一种高保真电磁-热耦合方法，用于表征各种雷达和通信系统射频前端中集成无源器件的温升和平均功率处理能力。该方法采用了自主开发的有限元法求解器，能够纳入随温度变化的材料参数，并引入了电磁和热传导过程之间的非线性强耦合。为支持多尺度耦合问题的求解，实现了高效的迭代算法和定制预条件器。通过薄膜微带互连和输出匹配网络两个基准算例，将该方法与商业软件 COMSOL 和 HFSS 进行了验证。进一步在两种具有代表性的集成无源器件结构——常用于低噪声放大器和功率放大器的输入匹配网络和级间匹配网络——上...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项电磁-热耦合仿真技术对我们的核心产品具有重要的借鉴价值。在光伏逆变器和储能变流器的功率电路设计中，集成无源器件（IPD）的热管理一直是制约功率密度提升和可靠性保障的关键瓶颈。 该论文提出的温度相关材料参数建模方法，能够精确预测IPD在高功率条件下的温升特性和功率承载能...
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