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储能系统技术 储能系统 多电平 ★ 5.0

采用机械式隔离开关的增强型MMC以实现直流故障阻断和降低功率损耗

Enhanced MMC With Mechanical Disconnectors for DC Fault Blocking and Reduced Power Losses

Xiongfeng Fang · Lei Li · Cheng Wang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月

传统模块化多电平换流器(MMC)采用半桥子模块(HB - SM),无法清除直流故障电流。这一限制使得要么需要使用额外的直流断路器(DCCB),要么需要改进换流器拓扑。在众多解决方案中,混合式直流断路器(HDCCB)和混合式模块化多电平换流器(HMMC)是两种被广泛认可的方案。通过在主支路(MB)中加入超快机械隔离开关,HDCCB可以实现低功率损耗。然而,由于电流转移支路(CTB)需要数百个额外的半导体功率开关,导致成本高昂,阻碍了其广泛应用。虽然HMMC具备快速的直流故障阻断能力,但会产生大量额...

解读: 从阳光电源的业务视角来看,这项基于机械断路器增强型MMC的技术对我们在高压直流输电和大规模储能系统领域具有重要战略意义。传统半桥子模块MMC无法阻断直流故障电流的痛点,一直制约着光伏电站、风电场及储能系统向高压直流架构演进的步伐。 该技术的核心价值在于同时解决了直流故障阻断能力和功率损耗两大难题。...

风电变流技术 ★ 5.0

一种模块化的多步预测方法用于海上风电场群

A modular multi-step forecasting method for offshore wind power clusters

Lei Fang · Bin He · Sheng Yu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380

摘要 随着规模经济的推动,海上风电场群正逐渐成为一种普遍趋势。然而,由于风资源的不确定性,海上风电出力具有间歇性和波动性,给预测工作带来了显著挑战。目前针对海上风电场群功率预测的研究仍较为有限。本文针对这一研究空白,提出了一种面向海上风电场群的模块化、解耦式的多步预测方法。该方法采用模块化设计,能够适应多种预测场景,特别是有无数值天气预报(NWP)数据的情况,为未来的研究与应用提供了灵活的框架。该方法首先利用信号处理技术(包括快速傅里叶变换FFT和奇异值分解SVD)对集群内各风电场的历史功率输出...

解读: 该海上风电集群多步预测方法对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。通过时空特征提取和多模态数据融合,可显著提升风储协同控制精度,优化iSolarCloud平台的预测性维护能力。模块化架构适配有无NWP数据场景,可集成至GFM/GFL控制策略中,提升电网友好型并网性...

功率器件技术 宽禁带半导体 ★ 4.0

基于β-Ga₂O₃的热中子探测器演示

Demonstration of β-Ga2O3-Based Thermal Neutron Detector

Xiangdong Meng · Xinyi Pei · Yuncheng Han · Na Sun 等6人 · IEEE Electron Device Letters · 2024年12月

利用超宽带隙半导体(如氧化镓(Ga₂O₃)和金刚石)的紧凑型、高精度、耐用型热中子探测器,在恶劣环境下对核反应堆进行安全、长期的堆芯附近监测方面具有巨大潜力。然而,实现低器件漏电流和高效中子探测仍然是一项重大挑战。在这项工作中,我们展示了首个基于大面积(9平方毫米)p - NiO/β - Ga₂O₃异质结二极管的热中子探测器。该器件的界面陷阱密度较低,这通过轻微的电容 - 频率色散和低1/f噪声等效功率得以证明,从而实现了超低漏电流(在 - 200 V时为10⁻⁸ A)。因此,它对α粒子(5.4...

解读: 从阳光电源的业务视角来看,这项基于β-Ga2O3的热中子探测器技术虽然聚焦于核辐射监测领域,但其底层的超宽禁带半导体材料技术与我们在功率电子器件领域的发展方向存在重要关联性。 β-Ga2O3作为新一代超宽禁带半导体材料,其禁带宽度达4.8eV,远超碳化硅(3.3eV)和氮化镓(3.4eV)。论文展...

光伏发电技术 储能系统 ★ 5.0

基于增强特征提取与新型损失函数的TimesNet光伏功率多步短期预测方法

Multi-step short-term forecasting of photovoltaic power utilizing TimesNet with enhanced feature extraction and a novel loss function

Sheng Yu · Bin He · Lei Fang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.388

摘要 天气条件的不稳定性常导致光伏发电呈现出随机性和波动性,使得准确可靠的光伏发电功率预测对于综合能源系统的稳定调度至关重要。由于难以捕捉相邻离散时间点之间的时序依赖关系,多步预测仍面临挑战,这主要归因于一维建模方法在时间序列特征表达能力上的局限性。为此,本文提出一种专门针对光伏发电功率多步短期预测的方法论框架。该框架基于TimesNet架构,通过将气象特征在二维空间建模以增强特征表达能力。此外,引入了一种新的特征提取模块,用于替代原始TimesNet中的Inception模块,缓解了标准卷积中...

解读: 该多步光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台及储能系统调度具有重要价值。TimesNet二维时序建模可增强SG系列逆变器功率预测精度,改进的损失函数能提升异常工况识别能力。12小时预测RMSE降低3.21%可优化ST系列PCS的充放电策略制定,减少PowerTitan储能系统的...