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基于跨象限运行的GaN HEMT E类功率放大器功率转换能力增强
Enhanced Power Conversion Capability of Class-E Power Amplifiers With GaN HEMT Based on Cross-Quadrant Operation
Xianglin Hao · Jianlong Zou · Ke Yin · Xikui Ma 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年11月
E类功率放大器因其高效率广泛应用于兆赫兹频率功率转换系统。本文提出了一种基于GaN HEMT的跨象限模式E类放大器，旨在解决该类放大器在实现高功率密度与高效率平衡方面的技术挑战，通过优化器件运行特性提升功率转换能力。
解读: 该技术主要针对高频功率转换领域，虽然目前阳光电源的组串式逆变器和PowerTitan储能系统主要采用SiC或IGBT技术，但随着电力电子向高频化、小型化发展，GaN器件在高频辅助电源、驱动电路或未来微型逆变器中的应用潜力巨大。建议研发团队关注该跨象限运行模式，评估其在提升辅助电源功率密度及降低开关损...
用于双极性输出的具有动态电荷平衡的高变比多相升压变换器
High Conversion Ratio Multiphase Boost Converter With Dynamic Charge Equilibration for Bipolar Outputs
Ssu-Yo Lin · Nan-Hsiung Tseng · Yu-Tse Shih · Chih-Cherng Liao 等10人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年5月
本文提出了一种多相双极性输出混合（BOH）变换器，旨在实现高转换比、低输出纹波和高效率。通过引入动态电荷平衡（DCE）机制，该变换器利用LC谐振电荷回收技术，有效减少了26%的寄生开关损耗，并最小化了存储电荷的浪费。
解读: 该拓扑结构在高转换比和效率优化方面的研究，对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack系列）及户用光伏逆变器中的DC-DC变换级具有重要参考价值。DCE机制通过LC谐振实现电荷回收，能显著提升变换器在宽电压范围下的效率，有助于降低系统热损耗，提升功率密度。建议研发团队评估该动态...
基于物理信息注意力残差网络的电池智能温度预警模型
Battery intelligent temperature warning model with physically-informed attention residual networks
Xue Ke · Lei Wang · Jun Wang · Anyang Wang 等12人 · Applied Energy · 2025年6月 · Vol.388
摘要 电动汽车的快速发展对锂离子电池的热安全管理提出了更高要求。传统的物理模型需要大量离线参数辨识，在计算效率与模型保真度之间难以平衡；而数据驱动方法虽然精度较高，但缺乏可解释性，且在不同工况下需要大量数据支持。为应对上述挑战，本文提出了一种物理信息引导的注意力残差网络（Physics-Informed Attention Residual Network, PIARN），该模型将改进的非线性双电容模型与热集总模型嵌入到物理引导的循环神经网络框架中，从而提升了模型的可解释性与泛化能力。所设计的残...
解读: 该物理信息引导的电池温度预警技术对阳光电源储能系统具有重要价值。PIARN模型结合物理模型与深度学习,可集成至ST系列PCS和PowerTitan储能系统的BMS热管理模块,实现0.1°C精度的在线温度预测和近100%准确率的热预警。其轻量化物理模型与残差网络架构适合边缘计算部署,可通过iSolar...