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单层铁芯绕组等效杂散电容估算分析方法
Analytical Methods for Estimating the Equivalent Stray Capacitance of Single-Layer Core Windings
Da Liang · Kunlun Zhang · Song Xiao · Ying Wang 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年7月
本文探讨了估算单层铁芯绕组等效杂散电容（ESC）的两种分析方法：电容网络法（CNM）和能量等效法（EEM）。针对CNM在对称绕组应用中的局限性以及EEM在已知电位分布的多导体系统中的限制，文章提出了改进方法，旨在提高绕组高频寄生参数计算的准确性。
解读: 该研究聚焦于磁性元件的高频寄生参数建模，对阳光电源的风电变流器及光伏逆变器中的电感/变压器设计具有重要参考价值。随着功率密度提升，高频下的杂散电容直接影响EMI性能及开关损耗。通过更精确的ESC估算，研发团队可优化磁性元件绕组结构，降低高频振荡风险，提升变流器电磁兼容性（EMC）设计水平。建议在风电...
增强局部峰值点的风电功率预测：一种新型Seq2LPP模型
Enhancing Wind Power Forecasting at Local Peak Points: A Novel Seq2LPP Model
Nanyang Zhu · Ying Wang · Kun Yuan · Yanxia Pan 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月
挖掘基于深度学习（DL）的模型在局部峰值点（LPPs）风电功率预测方面的潜力，仍是一个至关重要但尚未充分探索的方向。尽管现有的基于深度学习的模型在常规风电功率预测（WPF）中表现出色，但它们主要侧重于优化预测时域内整体风电功率预测的平均精度，因此在局部峰值点的预测中表现不佳。由于局部峰值点的风电功率存在大幅波动和非平稳性，基于深度学习的模型更难对其进行预测。考虑到局部峰值点与多源数值天气预报（NWP）数据之间存在强相关性，我们提出了一种由多源数值天气预报数据驱动的新型Seq2LPP模型，以加深对...
解读: 从阳光电源新能源系统集成商的视角来看，该论文提出的Seq2LPP模型针对风电功率预测中局部峰值点（LPPs）的精准预测问题，具有重要的实际应用价值。虽然我司业务以光伏逆变器和储能系统为核心，但在"风光储一体化"和综合能源解决方案领域，精准的风电功率预测直接影响系统调度优化和储能配置策略。 该模型的...