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连续单相与在线三相功率解耦变换器的差异
Differences Between Continuous Single-Phase and Online Three-Phase Power-Decoupled Converters
Jiayu Zhou · Fen Tang · Zhen Xin · Songwei Huang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年4月
单相变换器固有的二倍频功率波动需通过功率解耦电路处理。相比之下，三相变换器在电网电压平衡时无功率波动，但在电网不平衡工况下仍需解耦。本文对比分析了单相与三相变换器在功率解耦需求及实现方式上的本质差异。
解读: 该研究直接关联阳光电源的核心业务。在户用光伏逆变器（单相）中，功率解耦电路的设计直接影响直流侧电容寿命与整机体积；而在PowerTitan等大型储能PCS及组串式逆变器中，针对弱电网或不平衡电网工况下的功率解耦控制策略，是提升系统并网稳定性的关键。建议研发团队参考该文的对比分析，优化PCS在不平衡电...
电动汽车电池热失控及在线内短路检测案例研究
Case Study of an Electric Vehicle Battery Thermal Runaway and Online Internal Short-Circuit Detection
Wei Gao · Xiaoyu Li · Mina Ma · Yuhong Fu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年3月
本文分析了一起电动汽车行驶过程中的电池热失控事故，通过记录的电池运行数据，识别了电压、温度等关键故障信号的时间节点，揭示了热失控的触发与蔓延过程，为电池安全监测提供了理论依据。
解读: 该研究对阳光电源的电动汽车充电桩及储能系统业务具有重要参考价值。在充电桩业务中，通过集成更先进的BMS数据分析算法，可实现对车辆电池状态的实时预警，提升充电安全性；在储能业务（如PowerTitan、PowerStack）中，热失控检测技术是保障大规模电池系统安全的核心。建议将文中识别的故障特征信号...
基于宽电压范围双向变换器与DBSCAN聚类算法的退役电池组高效快速主动均衡方法
Efficient and Fast Active Equalization Method for Retired Battery Pack Using Wide Voltage Range Bidirectional Converter and DBSCAN Clustering Algorithm
Wang Lujun · Ke Jinyang · Zhan Min · Tian Aina 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年11月
本文提出了一种基于宽电压范围双向变换器与DBSCAN聚类算法的退役电池梯次利用均衡方法。利用四开关双向变换器的宽电压及Buck-Boost特性，实现了电池能量的高效双向流动与均衡，显著提升了退役电池组的利用效率与一致性。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack储能系统具有重要参考价值。随着储能电站规模扩大，退役电池梯次利用是降低系统全生命周期成本的关键。文章提出的宽电压范围双向变换器拓扑与DBSCAN聚类控制策略，可优化BMS的主动均衡逻辑，解决电池组内单体不一致性导致的容量损失问题。建议研发团...
具有缩减预测时域和恒定开关频率的DC-DC升压变换器模型预测控制
Model Predictive Control for DC–DC Boost Converters With Reduced-Prediction Horizon and Constant Switching Frequency
Long Cheng · Pablo Acuna · Ricardo P. Aguilera · Jiuchun Jiang 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年10月
针对DC-DC升压变换器，多步直接模型预测控制（MPC）虽能解决非最小相位问题，但计算负担较重。本文提出了一种简单且计算高效的MPC方法，旨在降低预测时域长度的同时保持恒定开关频率，从而优化变换器的动态响应与控制性能。
解读: 该研究提出的低计算负担MPC方法对阳光电源的核心产品线具有重要价值。在光伏组串式逆变器（Boost升压电路）和储能系统（如PowerTitan、PowerStack中的DC-DC环节）中，高效的控制算法能显著提升动态响应速度并降低处理器负载。通过实现恒定开关频率，该方法有助于优化电磁兼容性（EMC）...
基于物理的锂离子电池电化学模型参数辨识及其双种群优化方法
Physics-based parameter identification of an electrochemical model for lithium-ion batteries with two-population optimization method
Aina Tian · Kailang Dong · Xiao-Guang Yang · Yuqin Wang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
摘要 伪二维（P2D）模型因其基于物理原理的高精度，在电池管理系统中展现出日益广阔的应用前景。然而，由于难以准确辨识多个参数，且常出现求解不收敛的问题，限制了其实际应用效果。传统的数据驱动型P2D模型参数辨识方法虽然先进，但通常需要大量数据，且缺乏必要的物理机理洞察，容易导致过拟合。为应对上述挑战，本研究首先开展参数敏感性分析，以确定各类参数辨识的最佳条件；进而提出一种双种群多目标优化算法，高效地筛选出非劣解参数集。该算法的独特之处在于引入非收敛种群，以增强狼群种群的更新过程，从而提升参数辨识的...
解读: 该P2D模型参数辨识技术对阳光电源储能系统具有重要价值。通过双种群优化算法精确识别23个电池参数,可显著提升ST系列PCS和PowerTitan储能系统的BMS精度,动态工况下电压预测误差控制在9mV以内。该物理驱动方法可增强iSolarCloud平台的电池健康状态评估和预测性维护能力,避免纯数据驱...