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风电变流技术 DC-DC变换器 ★ 5.0

一种基于环形绕组结构的开关磁阻电机速度自适应控制方法

A Speed-Adaptive Control Method for the Switched Reluctance Motor With Ring Winding Structure

Haitao Sun · Yuan Cheng · Abdalla Hussein Mohamed · Yan Chen 等5人 · IET Power Electronics · 2025年7月 · Vol.18

本文提出一种采用环形绕组结构的开关磁阻电机驱动系统。在高速运行时,通过用单个二极管替代驱动电路中的DC-DC变换器,有效降低了系统的功率损耗,提升了整体效率。该方法根据电机转速自适应调整控制策略,优化能量传输路径,显著改善了传统驱动电路在高速工况下的效率瓶颈,具有良好的工程应用前景。

解读: 该环形绕组结构的开关磁阻电机控制技术对阳光电源新能源汽车产品线具有重要参考价值。其通过简化DC-DC变换环节的创新方案,可直接应用于车载OBC充电机和电机驱动系统,有效提升高速工况下的能量转换效率。这种速度自适应控制策略也可借鉴到储能变流器ST系列产品中,优化功率器件的损耗控制。特别是在大功率密度应...

储能系统技术 储能系统 电池管理系统BMS 机器学习 ★ 5.0

基于深度域特征独立对齐网络的锂离子电池无标签数据健康状态估计

State of Health Estimation for Lithium-Ion Battery With Label-Free Data Based on Deep Domain Feature Independent Alignment Network

Chenxi Song · Haitao Yuan · Guangfeng Wang · Naxin Cui · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年10月

针对锂离子电池健康状态(SOH)估计中标签数据匮乏及工况差异导致的精度受限问题,本文提出了一种基于深度域特征独立对齐网络的无标签SOH估计方法,有效提升了跨场景下的电池健康状态评估能力。

解读: 该研究直接服务于阳光电源储能业务的核心痛点。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中,电池全生命周期的健康状态监控是保障系统安全与运维收益的关键。该方法通过深度学习实现跨工况的无标签SOH估计,能够显著降低iSolarCloud平台对海量标注数据的依赖,提升电池资产的精细化管理水...