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针对带有开尔文源极的SiC桥臂功率模块中失配引起的虚假栅源电压的分析与抑制
Analysis and Mitigation on Mismatch-Induced Spurious Gate–Source Voltages in SiC Bridge-Leg Power Modules With Kelvin Sources
Cheng Zhao · Laili Wang · Junhui Yang · Shijie Wu 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年9月
在桥臂结构中，虚假栅源电压（串扰电压）可能导致一个开关在其互补开关开通期间误触发。现有研究多将开关视为单芯片，但在大电流SiC功率模块中，每个开关由多个并联SiC MOSFET（PSMs）构成，其串扰特性与单管存在差异。本文通过理论分析与实验研究发现，电源网络失配引起的不平衡电压会在PSMs的串扰电压中引入额外的差模振荡分量，该分量无法被有源密勒钳位（AMC）有效抑制。为此提出两种抑制方法：一是在驱动回路中集成小型共模电感（CM），二是在PSMs两端并联额外SiC肖特基二极管（SBD）。通过基准...
解读: 该研究针对SiC桥臂功率模块的串扰抑制技术，对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的功率模块设计具有重要价值。文中提出的共模电感集成和SBD并联方案，可直接应用于PowerTitan大型储能系统中多芯片并联SiC模块的桥臂设计，有效抑制电源网络失配导致的差模振荡，降低误触发风险。该技术可提...
人工智能辅助的三相单级光伏逆变器系统黑箱建模
Artificial Intelligence Aided Black-Box Modeling of Three-Phase Single-Stage Photovoltaic Inverter Systems
Yuxi Men · Junhui Zhang · Xiaonan Lu · Tianqi Hong · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
随着太阳能在配电系统中的渗透率不断提高，对光伏（PV）发电系统进行精确建模和适当控制变得越来越重要。然而，基于逆变器的电源（IBR）的建模和系统辨识颇具挑战性，因为制造商可能不会提供敏感信息（如电气元件的拓扑结构或参数）。仅利用经验数据而无需系统内部细节的黑箱建模方法，可能是解决上述问题的有效途径。同时，鉴于人工神经网络（ANN）具有强大的逼近能力，其可增强用于逆变器主导系统辨识的传统建模方法。本文对电力电子变换器（PEC）的黑箱建模方法进行了综述。此外，本文提出了一种使用非线性自回归外生神经网...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于人工智能的光伏逆变器黑箱建模技术具有重要的战略价值和应用前景。 **业务价值方面**，该技术解决了逆变器系统建模中的核心痛点。在实际应用场景中，电网公司、系统集成商或第三方运维机构往往难以获取逆变器的详细拓扑结构和控制参数，而这项技术仅依靠输入输出数据即可建立精确...