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基于机器学习的多浮置埋层LDMOS器件击穿电压建模与优化
Machine Learning-Based Modeling and BV Optimization for LDMOS With Multifloating Buried Layers
Zhen Cao · Qi Sun · Qiaowei Peng · Biao Hou 等6人 · IEEE Transactions on Electron Devices · 2024年12月
本文介绍了一种利用机器学习（ML）优化具有多浮动埋层（MFBL）的横向双扩散金属氧化物半导体场效应晶体管（LDMOS）器件击穿电压（BV）的新方法。本研究摒弃了传统复杂的物理推导方法，将神经网络与遗传算法相结合，构建了一个自适应优化框架。首先，我们分析了MFBL LDMOS的物理特性，以确定影响BV性能的关键参数，并确定其合理取值范围。然后，通过TCAD仿真生成数据集，并应用卷积神经网络（CNN）建立MFBL LDMOS的BV预测模型。在后续阶段，采用遗传算法对结构参数进行自适应优化，从而推导出...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，该论文提出的基于机器学习优化多浮埋层LDMOS器件击穿电压的方法具有重要的战略价值。LDMOS作为功率半导体的核心器件，广泛应用于我司光伏逆变器和储能变流器的功率转换模块中，其击穿电压性能直接影响系统的功率密度、转换效率和可靠性。 该技术的核心价值在于突破了传统物理推导方...
因果机制赋能的零标签学习在新建光伏电站发电功率预测中的应用
Causal Mechanism-Enabled Zero-Label Learning for Power Generation Forecasting of Newly-Built PV Sites
Pengfei Zhao · Weihao Hu · Di Cao · Rui Huang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年9月
针对新建光伏（PV）电站因缺乏历史发电数据导致的功率预测难题，本文提出一种无需任何标注样本的无监督零标签学习方法。通过挖掘不同电站间的不变因果结构，并利用因果机制提升目标电站的预测性能。设计了因果赋能的域自适应网络（CEDAN），结合内外注意力机制从时滞数据片段中提取发电因果关联，并构建域适应损失函数以对齐源域与目标域的因果分布差异。进一步扩展为分位数域适应损失以应对输出不确定性。联合优化域适应与预测损失，实现跨域不变因果机制的学习，从而在无标签情况下完成高泛化性功率预测。基于真实数据的实验表明...
解读: 该零标签功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。针对新建光伏电站缺乏历史数据的痛点，通过因果机制实现无标签跨域迁移学习，可直接应用于阳光电源新部署站点的发电预测模块。该方法提升7.57%的确定性预测精度，能优化iSolarCloud平台的智能诊断...
环形绕组飞轮储能电机的设计与实验研究
Design and Experimental Study of a Toroidal Winding Flywheel Energy Storage Motor
Caiyong Ye · Kexin Yao · Yi Liu · Guangdong Cao 等6人 · IEEE Transactions on Energy Conversion · 2025年1月
摘要：设计成本和轴承稳定性一直是飞轮储能系统（FESS）面临的挑战。本研究针对中低速场合设计了一种环形绕组飞轮储能电机，旨在应对传统高速飞轮储能电机在工艺成本和控制难度方面的挑战。首先，通过分析传统高速飞轮储能电机的结构及其存在的问题，介绍了本文的研究动机。其次，建立混合轴 - 轴承系统，以提高轴控制的稳定性并降低维护成本。创建了轴向磁轴承（AMB）的磁等效电路（MEC）以简化设计，并对径向机械轴承（RMB）的寿命进行了分析。此外，通过比较不同的转子和绕组结构，提出了一种内置式永磁电机（IPM）...
解读: 从阳光电源储能业务视角看，这项环形绕组飞轮储能电机技术为我们现有的电化学储能系统提供了重要的互补性技术路径。该研究针对传统高速飞轮系统的工艺成本和控制难度问题，创新性地提出了中低速飞轮方案，这与我们追求储能系统经济性和可靠性的战略目标高度契合。 技术价值方面，该方案采用混合轴承系统（轴向磁悬浮+径...
由光热+光伏驱动的零碳综合能源系统：一个孤立电网的实际案例
A zero-carbon integrated energy system energized by CSP + PV: A real case of isolated grid
Xiaoyu Zeng · Haipeng Xi · Xuri Chen · Qi Cao 等5人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.292
摘要 浓缩太阳能发电（CSP）系统与光伏发电（PV）的集成能够扩展太阳能的可调度性，同时有助于实现碳中和目标。本文研究了一个完全由太阳能驱动的零碳综合能源系统的实际案例，该系统整合了CSP、PV、储热（TES）和电池储能。系统采用具有灵活热电比的抽汽冷凝式汽轮机作为CSP发电单元，并辅以独立的蒸汽发生系统（S-SGS），使TES能够直接进行热能生产，从而降低电输出与热输出之间的耦合度。基于该案例，通过全年逐小时生产模拟所开展的综合技术经济性分析表明，该混合系统可实现连续24小时运行，年发电生产率...
解读: 该CSP+PV零碳综合能源系统对阳光电源储能及逆变产品具有重要启示。系统通过热储能(TES)与电池储能协同实现24小时连续供电,LCOE达0.121美元/kWh,验证了多时间尺度储能配置的经济性。阳光电源ST系列PCS和PowerTitan储能系统可深度参与此类场景:通过GFM控制技术支撑孤岛电网稳...