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一种具有多维自感和互感的双面冷却多芯片功率模块综合设计方法
A Comprehensive Design Method for Multichip Double-Sided Cooling Power Module With Multidimensional Self-and Mutual Inductances
Jianing Wang · Shaolin Yu · Weinan Zhou · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年8月
双面冷却（DSC）封装凭借低回路电感和优异的散热性能，成为多芯片碳化硅（SiC）模块的理想方案。本文提出了一种综合设计方法，利用多维自感和互感模型，有效解决了多芯片模块在电流均衡和热耦合方面的设计挑战，为高性能功率模块开发提供了理论支撑。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线具有极高的应用价值。在组串式光伏逆变器和PowerTitan/PowerStack储能变流器（PCS）中，随着功率密度的不断提升，SiC器件的应用已成为主流。双面冷却技术能显著降低模块寄生电感，提升开关频率，同时改善散热性能，直接助力阳光电源实现更紧凑、更高效率的功率变换...
基于复合指标的功率器件剩余寿命在线预测方法
Online Prediction Method for the Remaining Useful Life of Power Devices Based on Composite Indicator
Xiao Ma · Jianing Wang · Zhaoyang Wei · Lijian Ding · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年8月
功率开关器件是电力转换系统的核心，其寿命评估对系统安全运行至关重要。本文提出了一种基于多监测指标融合的剩余寿命（RUL）预测方法，旨在解决现有方法中预测精度低、监测指标利用率不足及故障信息获取不全等问题。
解读: 功率器件（IGBT/SiC）的可靠性是阳光电源组串式/集中式光伏逆变器及PowerTitan/PowerStack储能系统长寿命运行的关键。该研究提出的多指标融合RUL预测方法，可直接集成于iSolarCloud智能运维平台，实现对逆变器及PCS核心功率模块的健康状态实时监测。通过提前预判器件失效风...
基于人工神经网络和深度强化学习的功率模块封装多目标自动设计
Automated Design of Power Module Packaging With Multiobjectives Based on Artificial Neural Network and Deep Reinforcement Learning
Jianing Wang · Weina Mao · Baolong Yan · Shaolin Yu 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年4月
传统功率模块封装设计依赖人工经验，而基于元启发式算法的计算机辅助优化存在仿真周期长的问题。本文提出了一种基于人工神经网络和深度强化学习的多目标自动设计方法，旨在实现功率模块封装的高效优化，显著缩短设计迭代周期。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如组串式/集中式光伏逆变器、PowerTitan储能系统及风电变流器）具有极高的应用价值。功率模块是上述产品的核心组件，其封装设计直接影响热管理、功率密度及可靠性。通过引入深度强化学习和神经网络替代传统的有限元仿真迭代，可大幅缩短研发周期，提升功率模块的散热性能与电气性...
用于功率半导体器件热稳定性增强的有源珀尔帖效应散热器
Active Peltier Effect Heat Sink for Power Semiconductor Device Thermal Stability Enhancement
Lijian Ding · Ruya Song · Shuang Zhao · Jianing Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年9月
针对功率半导体器件因周期性热应力导致的累积疲劳失效问题，本文提出了一种新型热抑制方法。通过在功率器件基板间嵌入珀尔帖效应散热器（PEHS），主动调节芯片温度波动，从而显著提升IGBT/MOSFET的运行可靠性与使用寿命。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线具有极高的应用价值。在组串式逆变器和PowerTitan/PowerStack储能系统中，IGBT模块的结温波动是限制功率密度提升和寿命的关键瓶颈。引入珀尔帖主动散热技术，可有效平抑极端工况下的热应力，显著提升变流器在高温或高频切换环境下的可靠性。建议研发团队评估该方案在...
移相控制双有源桥谐振变换器的多频模型
Multifrequency Model of Dual Active Bridge Resonant Converters With Phase-Shift Control
Xin Li · Pengfei Yao · Jianing Li · Peili Yuan 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
双有源桥（DAB）谐振变换器是一类高效的双向DC-DC变换器。在多元件谐振变换器中，获取控制到输出的传递函数解析表达式通常具有挑战性。本文采用多频建模技术，推导了DAB谐振变换器的通用小信号模型，为分析其动态特性提供了理论基础。
解读: DAB变换器是阳光电源储能系统（如PowerTitan、PowerStack系列）及PCS核心功率变换单元的关键拓扑。该文提出的多频建模技术能够更精确地描述DAB在移相控制下的动态响应，有助于优化PCS的控制环路设计，提升系统在电网调频、调峰等动态工况下的响应速度与稳定性。建议研发团队将此模型应用于...
一种降低共模电压并消除中点电压直流偏置的新型三电平NPC变换器不连续调制策略
A Novel Discontinuous Modulation Strategy With Reduced Common-Mode Voltage and Removed DC Offset on Neutral-Point Voltage for Neutral-Point-Clamped Three-Level Converter
Jinping Wang · Fei Zhai · Jianing Wang · Weidong Jiang 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年8月
本文提出了一种针对中点钳位（NPC）三电平变换器的新型不连续脉宽调制（DPWM）策略，命名为RCMV_DPWM。该策略在降低开关损耗的同时，能有效抑制共模电压（CMV），并消除中点电压的直流偏置。通过基于降低CMV的空间矢量图分析，实现了所有钳位模式的优化。
解读: 该研究直接针对阳光电源核心产品线——集中式光伏逆变器及大型储能变流器（如PowerTitan系列）中广泛使用的三电平NPC拓扑。通过优化DPWM策略，该技术能显著降低大功率变换器的开关损耗，提升整机效率，同时抑制共模电压以减少漏电流，这对提升光伏逆变器在复杂电网环境下的电磁兼容性（EMC）表现至关重...
考虑谐振元件相互作用的串联谐振变换器降阶等效电路模型
Reduced Order Equivalent Circuit Model of Series Resonant Converter Considering the Interaction Between Resonant Elements
Xin Li · Jianing Li · Peili Yuan · Jiangfeng Wang 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年6月
串联谐振变换器（SRC）的小信号等效电路因阶数高、结构复杂，难以提供直观的物理洞察。本文研究了SRC等效电路的降阶与近似方法，揭示了谐振元件之间存在紧密的相互作用，旨在获得更简洁、易于分析的等效电路模型，以优化变换器的控制设计与性能评估。
解读: 该研究针对串联谐振变换器（SRC）的降阶建模，对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack系列）及光伏逆变器中的DC-DC变换环节具有重要参考价值。在储能PCS中，高频谐振变换器常用于实现高效的电压变换，通过简化小信号模型，研发团队可以更高效地设计闭环控制器，提升系统的动态响应...
五相LLC谐振变换器集成变压器的深度设计与多目标优化
In-Depth Design and Multiobjective Optimization of an Integrated Transformer for Five-Phase LLC Resonant Converters
Jianing Wang · Jiawen Hu · Wei Pei · Zhiqing Yang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年11月
针对中压级联H桥光伏发电系统，高功率隔离型DC-DC变换器对功率密度和电气隔离要求极高。本文研究了五相LLC谐振变换器中集成变压器的设计与优化，旨在解决高功率变压器因厚绝缘材料导致的功率损耗大及散热困难问题，通过多目标优化提升变换器整体效率与功率密度。
解读: 该研究针对高功率密度隔离型DC-DC变换器，对阳光电源的组串式逆变器及中压光伏发电系统具有重要参考价值。随着光伏系统向更高电压等级和更高功率密度演进，集成变压器技术能有效减小体积并优化散热，直接助力阳光电源提升组串式逆变器及储能PCS的功率密度。建议研发团队关注该集成磁件设计方法，将其应用于下一代高...
交流电网故障下双构网型模块化多电平变换器
MMC）的暂态稳定性分析与增强控制
Kaidong Lu · Zhen He · Junchao Ma · Chenxu Wang 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
模块化多电平变换器（MMC）的双构网型（DGFM）控制可通过释放子模块能量提供有功支撑，同时维持直流电压调节能力，在大型海上风电直流并网系统中极具潜力。然而，DGFM MMC在交流电网故障下易出现暂态稳定性问题。本文重点分析了其稳定性机理并提出了增强控制策略。
解读: 该研究针对海上风电直流并网场景，对MMC的构网型控制及暂态稳定性进行了深入探讨。对于阳光电源而言，随着海上风电及大容量直流输电需求的增长，MMC技术是未来风电变流器及高压储能系统的关键演进方向。该文提出的增强控制策略可直接优化阳光电源在弱电网或故障工况下的变流器稳定性，提升系统在复杂电网环境下的故障...
基于机器学习的有源中点钳位逆变器多目标自动设计案例研究
A Case Study of Multiobjective Automatic Design for Active Neutral Point Clamped Inverter Based on Machine Learning
Jianing Wang · Ruiyuan Wang · Zhicheng Gao · Feishuang Sun 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年12月
传统的变流器设计遵循顺序流程，通常包括拓扑设计、调制设计、元件设计、性能设计及其内部迭代。这种方法严重依赖人工经验且耗时较长，尤其是对于采用宽禁带器件所强调的多目标设计而言，宽禁带器件的使用加剧了设计目标之间的冲突。计算机辅助虚拟样机方法，简称为建模与优化，仍然受到建模过程中数值计算耗时较长的阻碍，并且在优化过程中无法响应设计要求的变化。为应对这些挑战，本文提出了一种基于机器学习的电力变流器自动设计的高级概念，将基于人工神经网络（ANN）的建模与基于深度强化学习（DRL）的优化相结合。所提出的方...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于机器学习的有源中点钳位（ANPC）逆变器多目标自动设计技术具有重要的战略价值。该技术突破了传统逆变器设计中拓扑-调制-器件-性能的串行迭代模式，通过结合人工神经网络建模和深度强化学习优化，能够在效率、体积、成本、电流纹波和共模噪声等多维目标间实现智能权衡，这正契合阳...
低开关频率下电机驱动的预测电流控制
Predictive Current Control in Motor Drives Operating at Steady Low Switching Frequency
Xin Qi · Jiashi Ren · Yi Deng · Joachim Holtz 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年12月
尽管多电平逆变器和宽带隙开关取得了进展，但让高功率逆变器在低开关频率下运行以降低开关损耗仍然非常有益，开关损耗对于提高系统效率和延长系统寿命至关重要。关于在低开关频率下控制电力驱动的问题已经开展了大量研究，尤其是预测方法提供了非常好的解决方案。本文探讨了一种经典的预测电流控制方法，即边界圆预测方案，并提出了改进措施，使开关频率接近预定水平。这通过控制边界电路的半径来实现。在从边界圆与开关频率之间的非线性相互作用中推导出线性关系后，所提出的方案动态调整边界圆，使逆变器运行接近预设的低频，从而在最大...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项预测电流控制技术对我们在大功率光伏逆变器和储能变流器领域具有重要的应用价值。当前我们的MW级集中式逆变器和储能PCS系统面临着功率密度提升与开关损耗控制的矛盾，该技术通过边界圆预测控制方案在低开关频率下实现精确电流控制，为解决这一核心问题提供了新思路。 技术价值方面，...
基于数据驱动与机理模型的锂离子电池健康状态估计与拐点识别
State-of-health estimation and knee point identification of lithium-ion battery based on data-driven and mechanism model
Yulong Ni · Kai Song · Lei Pei · Xiaoyu Li 等8人 · Applied Energy · 2025年5月 · Vol.385
准确的健康状态（SOH）估计与拐点识别对于优化电池性能及生命周期管理至关重要。本文提出了一种结合改进的基于牛顿-拉夫逊优化算法优化支持向量回归与自适应提升算法（INRBO-SVR-AdaBoost）的SOH估计方法，以及一种基于最大垂直距离法并考虑失效阈值的拐点识别方法。首先，引入三项改进以增强标准NRBO算法的全局搜索能力与收敛速度，从而使SVR方法能够获得最优参数；随后，采用AdaBoost算法对INRBO-SVR方法进行集成，进一步提高SOH估计精度。实验结果表明，INRBO-SVR-Ad...
解读: 该锂电池SOH估计与拐点识别技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要价值。INRBO-SVR-AdaBoost算法可集成至iSolarCloud平台,实现储能系统电池健康状态精准预测(误差<0.89%),优化BMS管理策略。拐点识别方法可指导ESS全生命周期管理,精确判定电...