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一种感应电机间接磁场定向驱动的转速与转子时间常数并行辨识方案
A Parallel Speed and Rotor Time Constant Identification Scheme for Indirect Field Oriented Induction Motor Drives
Lihang Zhao · Jin Huang · Jiahao Chen · Ming Ye · IEEE Transactions on Power Electronics · 2016年9月
转子时间常数辨识对高性能感应电机间接磁场定向控制至关重要。同时，无速度传感器技术具有低成本和硬件复杂度低的优势。虽然电机转速估计方法已趋于成熟，但转子时间常数的辨识研究仍有待深入。本文提出了一种并行辨识方案，以提升感应电机驱动系统的控制性能。
解读: 该文献聚焦于感应电机的无传感器控制与参数辨识，主要应用于工业电机驱动领域。虽然阳光电源的核心业务集中在光伏逆变器、储能变流器（PCS）及风电变流器，但该算法中涉及的电机参数在线辨识与无传感器控制逻辑，对于阳光电源风电变流器产品线中双馈或直驱发电机的控制优化具有一定的参考价值。建议研发团队关注其参数自...
基于集成线圈的自谐振耦合器混合无线电能传输
Hybrid Wireless Power Transfer With Self-Resonance Coupler Based on Integrated Coil
Zhongyu Dai · Yang Sun · Quan Gan · Yanhu Zhai 等12人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年4月
本文利用感应式（IPT）与电容式（CPT）无线电能传输在耦合器和调谐方法上的对偶性，设计了一种集成线圈以构建紧凑型混合无线电能传输（HPT）系统。通过线圈与极板共用能量传输通道，实现了磁场耦合与电场耦合的融合，有效提升了传输效率与功率密度。
解读: 该技术主要针对无线充电领域，与阳光电源目前的电动汽车充电桩业务存在技术关联。虽然目前阳光电源充电桩产品以有线快充为主，但该研究提出的集成线圈与混合传输拓扑（HPT）在提升功率密度和系统紧凑性方面具有前瞻性。建议研发团队关注该技术在未来大功率无线充电场景下的应用潜力，特别是针对电动汽车自动充电及移动储...
一种用于激光雷达发射器、具有陡峭驱动电流的单片GaN激光二极管驱动器
A Monolithic GaN Laser Diode Driver With Steep-Edge Driving Current for LiDAR Transmitters Using a 3× Self-Circulating Charge Pump
Chun-wang Zhuang · Xin Ming · Yao Qin · Lin-min Chen 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年4月
直接飞行时间（ToF）激光雷达广泛应用于三维传感。为实现高分辨率和长距离探测，需高峰值功率的窄光脉冲，这对激光二极管驱动器（LDD）提出了严苛要求。单片GaN集成技术因能最小化栅极驱动回路寄生参数，成为LDD设计的理想选择。
解读: 该文献探讨了基于GaN工艺的单片集成驱动技术，主要应用于激光雷达（LiDAR）领域。虽然阳光电源目前的核心业务聚焦于光伏逆变器、储能系统及充电桩，与激光雷达直接应用场景重合度较低，但该技术在宽禁带半导体（GaN）的高频驱动与集成化设计方面的研究，对公司未来在功率模块小型化、高频化以及下一代电动汽车充...
面向区域风电不确定性量化的可解释增强型模糊集构建方法
Interpretable Augmented Ambiguity Set for Quantifying Regional Wind Power Uncertainty in Distributionally Robust Optimal Dispatch
Zhuo Li · Lin Ye · Ming Pei · Xuri Song 等7人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月 · Vol.17
本文提出基于深度学习的可解释增强模糊集，用于分布鲁棒两阶段经济调度，精准刻画区域风电不确定性。创新性设计MKD-time GAN生成单风电场误差分布球形模糊集，并通过Nataf变换构建多站点联合概率空间，提升调度鲁棒性与计算效率。
解读: 该研究对阳光电源风电变流器及风光储协同控制系统具有重要参考价值：其MKD-time GAN驱动的模糊集建模方法可迁移至iSolarCloud平台的风电功率预测模块，提升ST系列PCS在风储联合调频场景下的不确定性响应能力；建议将Nataf变换耦合的多点相关性建模嵌入PowerTitan系统能量管理算...
可解释性增强模糊集用于配电鲁棒最优调度中区域风电不确定性量化
Interpretable Augmented Ambiguity Set for Quantifying Regional Wind Power Uncertainty in Distributionally Robust Optimal Dispatch
Zhuo Li · Lin Ye · Ming Pei · Xuri Song 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
大规模风电并网给电力系统运行带来严峻的不确定性挑战。本文提出一种基于深度学习的可解释增强模糊集，用于分布鲁棒优化框架下的两阶段经济调度，以精确刻画区域风电不确定性。该模糊集融合各风电场细粒度误差模型及站点间交互依赖关系。首次提出多教师知识蒸馏-时间生成对抗网络（MKD-time GAN），通过级联学习机制构建单风电场预测误差的球形模糊集；进一步结合Nataf变换将多个模糊集映射为表征区域联合误差分布的增强模糊集，并推导出可 tractable 的两阶段调度求解算法。IEEE 118节点系统验证了...
解读: 该研究提出的深度学习增强模糊集方法对阳光电源的储能和风电产品线具有重要应用价值。具体而言：1) 可应用于ST系列储能变流器的调度优化,提升大规模风储联合系统的经济性和可靠性；2) 其多教师知识蒸馏框架可优化PowerTitan储能系统的功率预测算法,提高调度精度；3) 研究的区域联合误差建模方法可用...