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人工智能与数字孪生技术在交通领域电力变换器控制中的应用
Artificial Intelligence and Digital Twin Technologies for Power Converter Control in Transportation Applications: A Review
Zhen Huang · Jiawei Gong · Xuechun Xiao · Yuan Gao 等7人 · IET Power Electronics · 2025年2月 · Vol.18
本文综述了人工智能与数字孪生技术在电力电子变换器控制中的独特优势，旨在探索并实现更高水平的控制策略数字化。通过分析各类智能算法与数字孪生架构在交通电力系统中的协同作用，文章总结了其在提升动态响应、故障诊断与系统可靠性方面的潜力，为未来智能交通能源系统的优化控制提供了技术路径与研究方向。
解读: 该综述对阳光电源新能源汽车产品线具有直接应用价值。文中AI与数字孪生技术可应用于车载OBC充电机和电机驱动控制器的智能化升级：通过数字孪生建立功率变换器实时仿真模型，结合AI算法实现动态工况下的自适应控制优化，提升电机驱动系统的动态响应速度和效率。该技术可与阳光电源iSolarCloud平台融合，构...
1200V沟槽型SiC MOSFET重复雪崩应力下的失效机理研究
Investigation of Failure Mechanisms of 1200 V Rated Trench SiC MOSFETs Under Repetitive Avalanche Stress
Xiaochuan Deng · Wei Huang · Xu Li · Xuan Li 等10人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年9月
本文通过实验研究了非对称沟槽（AT）和双沟槽（DT）结构碳化硅（SiC）MOSFET的重复雪崩耐受能力。研究揭示了不同结构的失效机理：AT-MOSFET主要表现为热诱导疲劳或场氧化层击穿，而DT-MOSFET则表现为电场诱导的栅氧化层退化或击穿。
解读: SiC MOSFET是阳光电源组串式逆变器及PowerTitan系列储能PCS实现高功率密度和高效率的核心器件。1200V SiC器件在复杂工况下的雪崩耐受能力直接决定了系统的可靠性。本文揭示的AT与DT结构失效机理，对阳光电源在器件选型、驱动电路保护设计及功率模块封装优化具有重要指导意义。建议研发...
基于最优FNN的高实时性与良好可解释性的并网微电网电池能量管理系统
Optimal FNN-Based Energy Management System With High Real-Time Performance and Good Interpretability for Battery in Grid-Connected Microgrid
Bin Liu · Dan Wang · Jiawei Huang · Chengxiong Mao · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年1月
本文提出一种基于模糊神经网络（FNN）的新型能量管理系统（EMS），通过实时控制电池充放电功率，最小化并网微电网中可再生能源发电与负荷需求之间的功率失配，提升可再生能源的就地消纳能力。该系统采用在线FNN控制器快速响应净负荷的随机波动，参数通过周期性离线训练更新。仿真结果表明：所提FNN-EMS在优化性能上平均优于基准方法18.0217%；具备秒级实时响应能力；且所有FNN参数具有明确物理意义，具有良好可解释性。实验平台验证结果与仿真一致，证明了该系统的有效性与实用性。
解读: 该FNN能量管理技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。其秒级实时响应能力可显著提升储能系统在微电网场景下的功率调节性能，优化可再生能源就地消纳率平均达18%以上。该技术的良好可解释性与阳光电源iSolarCloud云平台的智能诊断功能高度契合，可实现储能...