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利用多种工作模式实现高转换效率的电压型三相半双有源桥DC-DC变换器
Voltage-Fed Three-Phase Semi-Dual Active Bridge DC–DC Converter Utilizing Varying Operating Modes With High Conversion Efficiency
Deshang Sha · Deliang Chen · Salman Khan · Zhiqiang Guo · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年10月
本文提出了一种新型高频隔离三相电压型半双有源桥（Semi-DAB）DC-DC变换器，适用于宽输入范围及高压接口的单向功率传输场景。通过独立实施移相和占空比控制的变模式控制策略，有效提升了变换器在宽范围运行下的稳定性与转换效率。
解读: 该拓扑结构在单向功率传输场景（如光伏升压变换或特定储能接口）中具有显著优势。对于阳光电源的组串式逆变器及PowerTitan/PowerStack储能系统，采用三相半DAB拓扑可进一步优化高压直流侧的变换效率，并减少磁性元件体积。建议研发团队关注该变模式控制策略，以提升产品在宽电压输入范围下的全功率...
基于双变压器的宽输入电压范围固定开关频率LLC谐振DC-DC变换器
Resonant LLC DC–DC Converter Employing Fixed Switching Frequency Based on Dual-Transformer With Wide Input-Voltage Range
Salman Khan · Deshang Sha · Xiangshuai Jia · Sunbo Wang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年1月
本文提出了一种基于双变压器的LLC谐振变换器，结合了全桥和半桥LLC电路的混合拓扑。该方案通过固定频率的移相PWM控制实现输出电压调节，且开关频率始终等于谐振频率，有利于磁性元件的优化设计，有效解决了宽输入电压范围下的效率与控制难题。
解读: 该技术对阳光电源的户用光伏逆变器及储能PCS产品线具有重要参考价值。在户用储能（如PowerStack）或光储一体机中，电池电压范围宽且对效率要求极高，传统的变频LLC控制在轻载或宽电压范围下效率衰减明显。该双变压器固定频率拓扑通过移相控制，可简化磁性元件设计并提升全负载范围下的转换效率，有助于进一...
超参数优化自动化机器学习与可解释人工智能模型的对比分析
Comparative Analysis of Automated Machine Learning for Hyperparameter Optimization
Muhammad Salman Khan · Tianbo Peng · Hanzlah Akhlaq · Muhammad Adeel Khan · IEEE Access · 2025年5月
人工智能AI日益应用于解决复杂现实问题。AI最重大挑战之一在于为给定任务选择和微调最优算法。自动化机器学习AutoML模型作为应对这一挑战的有前途解决方案出现，通过系统探索超参数空间高效识别最优配置。本研究通过对AutoML框架进行超参数优化综合对比分析以及评估各种可解释性技术提升模型可解释性有效性，解决当前文献中的关键空白。为此，选择随机森林RF作为基础模型并与九种不同AutoML框架集成，即随机搜索RS、网格搜索GS、Hyperopt、TPOT、Optuna、GP Minimize、Fore...
解读: 该自动化机器学习技术对阳光电源数据分析和优化具有重要应用价值。阳光iSolarCloud平台处理海量光伏储能运行数据，需要高效的机器学习模型开发工具。该研究的AutoML框架对比和Optuna优选结果可指导阳光优化云平台的预测模型，如光伏发电预测、电池寿命预测和故障诊断。在储能系统优化中，该超参数自...