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输出功率为5 W且在60 ℃老化下寿命超过20000小时的GaN基蓝色激光二极管
GaN-based blue laser diodes with output power of 5 W and lifetime over 20 000 h aged at 60 ℃
Lei Hu1Siyi Huang1Zhi Liu1Tengfeng Duan1Si Wu1Dan Wang1Hui Yang2Jun Wang3Jianping Liu4 · 半导体学报 · 2025年1月 · Vol.46
1995年和1996年，在实现p型掺杂、材料质量提升及高亮度GaN基LED突破后，GaN基激光二极管（LDs）的受激辐射与激射现象相继被报道。然而，其实现高输出功率、高电光转换效率及长寿命经历了较长时间。直至2019年，日亚公司报道了具备上述性能的蓝光LDs，推动了GaN基蓝色激光二极管在多个领域的广泛应用。
解读: 该高功率长寿命GaN基蓝色激光二极管技术对阳光电源功率器件应用具有重要参考价值。虽然研究聚焦激光二极管，但其GaN材料高温可靠性验证（60℃老化20000小时）和高功率密度设计理念可借鉴至功率电子领域。对于ST系列储能变流器和SG光伏逆变器中的GaN功率器件应用，该研究揭示的材料稳定性机制和热管理方...
基于大语言模型的工业热电微网分布式优化调度
LLM-powered distributed optimal scheduling for industrial heat-electricity micro-grids
Haolan Yang · Zhengbo Li · Youbo Liu · Yue Xiang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年9月
摘要：热负荷和电动汽车（EV）等柔性负荷在微电网调度中充当虚拟储能源（VESS），通过负荷转移来提高经济效益。由于集中式优化方法在柔性负荷调度中面临可扩展性和隐私性限制，交替方向乘子法（ADMM）等分布式方法提供了具有可扩展性的替代方案。然而，ADMM的性能对惩罚参数高度敏感，该参数必须根据问题的内在特征进行调整。这种依赖性需要复杂且费力的手动调参。为解决这一问题，本文提出了一种利用大语言模型（LLM）的新型参数调整机制。在特定领域精心设计的提示下，LLM动态优化惩罚参数，以提高收敛效率和适应性...
解读: 该LLM驱动的分布式优化调度技术对阳光电源工商业微网解决方案具有重要应用价值。可直接应用于PowerTitan储能系统与SG系列逆变器构成的工业微网场景，通过多智能体协同机制实现光伏发电、ST储能变流器、充电桩等多元设备的智能协调。该方法将热负荷与电动汽车作为虚拟储能的理念，可增强iSolarClo...
无需钳位线圈或隔离变压器的原边谐振电流/电压钳位IPT系统实现固有CC-to-CV充电
Primary-Side Resonant Current-/Voltage-Clamped IPT Systems Without Clamping Coil or Isolation Transformer for Inherent CC-to-CV Charging
Sheng Ren · Xiaoqiang Wang · Jianping Xu · Ping Yang · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年10月
针对电池充电应用，本文提出一种实现固有恒流到恒压（CC-to-CV）充电的原边谐振电流/电压钳位感应式电能传输（IPT）系统。基于二端口网络分析，介绍了两种系统结构，无需钳位线圈与隔离变压器，降低了松耦合变压器的设计难度与成本。通过结合输入零相角及负载无关输出特性的补偿拓扑，获得具备固有CC-to-CV输出的IPT系统家族，显著简化控制复杂度。副边采用一阶补偿网络，减小了装置体积与重量。系统可实现软开关与最小化无功功率，降低电源容量与开关损耗。实验样机验证了所提方案的有效性。
解读: 该无钳位线圈IPT技术对阳光电源新能源汽车产品线具有重要应用价值。其固有CC-to-CV充电特性可直接应用于无线充电桩开发，简化控制系统设计复杂度，降低成本。原边谐振钳位技术实现的软开关与无功功率最小化，可提升充电效率并减小电源容量需求，契合阳光电源功率变换器的高效率设计理念。副边一阶补偿网络的轻量...
基于先验知识的大规模超高清光伏板分割数据集增强框架
A large-scale ultra-high-resolution segmentation dataset augmentation framework for photovoltaic panels in photovoltaic power plants based on priori knowledge
Ruiqing Yang · Guojin He · Ranyu Yin · Guizhou Wang 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.390
摘要 当前大多数提升模型精度的研究主要集中在模型本身的优化上，往往忽视了数据集质量的关键作用，尤其是在遥感大数据背景下。许多关于光伏发电（PV）的大规模提取研究通常仅关注光伏电站边界的粗略勾画，这限制了更深入的下游分析潜力。本文提出了一种针对光伏电站内部光伏板进行细粒度提取的框架，而非仅仅捕捉电站的外部轮廓。通过聚焦于单个光伏板级别的分割，该方法为下游应用（如发电量估算和空间布局优化）提供了更为精确的评估基础。该框架融合了先验知识，以应对地表覆盖、成像条件以及背景干扰所带来的挑战。一种创新的标签...
解读: 该超高分辨率光伏板分割框架对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。通过面板级精细识别,可显著提升SG系列逆拟器的MPPT优化策略精度,实现组串级故障诊断与发电量评估。数据集质量提升(78%→92%)为预测性维护算法提供可靠训练基础,结合先验知识的标注效率提升75%可加速电站数字...