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面向波浪能发电的混合储能系统实时能量管理：一种学习增强型模型预测控制策略
Real-Time Energy Management of Hybrid Energy Storage System With Application to Wave Energy Converters: A Learning-Augmented MPC Strategy
Xuanyi Zhu · Zechuan Lin · Xuanrui Huang · Kemeng Chen 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月 · Vol.17
本文针对波浪能转换器（WEC）中混合储能系统（HESS）的能量管理难题，提出一种学习增强型MPC策略：结合模糊逻辑异步裁剪降低计算负担，采用暖启动Q学习在线优化权重因子，并引入神经网络电流预测器补偿功率转换非线性损耗。
解读: 该研究提出的MPC+强化学习协同能量管理框架，可直接迁移至阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统的智能EMS升级中，尤其适用于风光储多源波动场景下的实时功率分配与寿命协同优化。建议在iSolarCloud平台中集成该算法模块，支撑光储/风储/海储多场景智能调度；同时适配组串式逆变器与P...
基于学习增强型模型预测控制的混合储能系统实时能量管理策略及其在波浪能转换器中的应用
Real-Time Energy Management of Hybrid Energy Storage System with Application to Wave Energy Converters: A Learning-Augmented MPC Strategy
Xuanyi Zhu · Zechuan Lin · Xuanrui Huang · Kemeng Chen 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
将混合储能系统（HESS）集成到波浪能转换器（WEC）中可有效抑制多时间尺度下的功率波动，但需依赖高效的能量管理策略（EMS）。模型预测控制（MPC）虽能逼近全局最优并满足约束，但非线性优化问题带来高计算负担，且多目标权衡下的代价函数权重因子（WF）整定困难。为此，本文提出一种学习增强型MPC策略。该方法结合模糊逻辑非对称动作裁剪技术以降低计算耗时，并引入高效暖启动Q学习框架实现WF的在线自整定。为缩小仿真与实际间的差距，设计了基于神经网络的电流预测器以感知功率转换中的非线性损耗。仿真与实验结果...
解读: 该学习增强型MPC策略对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。其模糊逻辑动作裁剪技术可显著降低MPC实时计算负担，适配储能变流器DSP/FPGA控制平台；Q学习框架实现的权重因子在线自整定能优化多目标权衡（功率平滑、电池寿命、效率），提升ESS集成方案的全生命...
集成高K栅介质与分裂栅的4H-SiC超级结MOSFET
4H-SiC superjunction MOSFET with integrated high-K gate dielectric and split gate
Jiafei Yao1Zhengfei Yang1Yuxuan Dai1Ziwei Hu1Man Li2Kemeng Yang2Jing Chen2Maolin Zhang2Jun Zhang2Yufeng Guo2 · 半导体学报 · 2025年8月 · Vol.46
本文提出一种集成高K（HK）栅介质与分裂栅（SG）的4H-SiC超级结MOSFET（HKSG-SJMOS）。该器件采用高K介质作为包围源极连接分裂栅与金属栅的栅介质，优化漂移区电场分布，形成低阻导电通道，提升击穿电压（BV）并降低比导通电阻（Ron,sp）。分裂栅结构结合高K介质有效减小栅-漏电容（Cgd）与栅-漏电荷（Qgd），改善开关特性。仿真结果表明，相较于传统器件，HKSG-SJMOS的优值（FOM=BV²/Ron,sp）提升110.5%，高频优值（Ron,sp·Cgd）降低93.6%，...
解读: 该HKSG-SJMOS技术对阳光电源功率器件应用具有重要价值。其110.5%的FOM提升和93.6%的Ron,sp·Cgd降低，可直接应用于ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的SiC功率模块设计，显著降低导通损耗和开关损耗（开通/关断损耗分别减少38.3%/31.6%）。高K介质与分裂栅结构有效...