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一种四端口谐振DC/DC变换器拓扑及其软开关优化设计方法
A Four-Port Resonant DC/DC Converter Topology and its Soft-Switching Optimization Design Method
Jianqiang Liu · Shaoyong Chen · Tengfei Guo · Peng Chen 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
针对多能源集成应用,提出了一种基于多绕组变压器的四端口谐振DC/DC变换器。为解决多绕组变压器带来的功率解耦难题,该拓扑利用对称LC谐振支路消除端口间的功率耦合及增益偏差,并实现了全范围软开关,有效提升了多能源系统集成效率。
解读: 该四端口谐振拓扑高度契合阳光电源“光储一体化”及多能源集成战略。在PowerTitan等大型储能系统及户用光储系统中,多端口变换器能显著减少功率级数量,提升系统功率密度并降低成本。通过对称LC谐振网络实现功率解耦,有助于优化光伏与储能电池之间的能量调度效率,减少控制复杂度。建议研发团队关注该拓扑在多...
一种针对三端口隔离谐振DC/DC变换器参数偏差的混合调制策略
A Hybrid Modulation Strategy for Parameter Deviation of Three-Port Isolated Resonant DC/DC Converter
Shaoyong Chen · Jianqiang Liu · Tengfei Guo · Jinda Li 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年4月
隔离型三端口谐振DC/DC变换器(TPRC)是直流微电网中集成可再生能源与储能系统的关键方案。然而,TPRC对多绕组变压器漏感偏差及谐振元件容差高度敏感。本文提出一种混合调制策略,旨在消除参数偏差对功率流控制的影响,提升系统运行的鲁棒性与精度。
解读: 该技术对阳光电源的储能系统(如PowerTitan、PowerStack)及光储一体化解决方案具有重要价值。在多端口变换器架构中,变压器漏感和元件参数的一致性是影响功率分配精度的核心难题。该混合调制策略能有效提升系统在复杂工况下的控制鲁棒性,减少对高精度元器件的依赖,从而降低生产成本并提升产品可靠性...
基于时域修正的LLC谐振变换器小信号建模方法
A Small-Signal Modeling Method for LLC Resonant Converter Based on Time-Domain Correction
Yu Ai · Jianqiang Liu · Shaoyong Chen · Chunxing Pei · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年9月
LLC谐振变换器因其优异的软开关特性在DC-DC领域应用广泛。为实现闭环控制,建立精确的小信号模型至关重要。传统建模方法在偏离谐振频率时精度下降或模型过于复杂。本文提出一种基于时域修正的小信号建模方法,旨在提升模型在全工作范围内的准确性与实用性。
解读: LLC谐振变换器是阳光电源户用光伏逆变器及储能系统(如PowerStack、ST系列PCS)中DC-DC级实现高效率能量转换的核心拓扑。该文献提出的时域修正建模方法,能够有效提升变换器在宽电压范围下的闭环控制精度和动态响应性能。对于阳光电源而言,该技术可直接优化户用储能及小型组串式逆变器中DC-DC...
一种新型牵引网电感在线辨识及级联H桥变换器自适应控制方法
A Novel Online Inductance Identification of Traction Network and Adaptive Control Method for Cascaded H-Bridge Converter
Shaoyong Chen · Yu Ai · Yunming Shi · Shuai Zhao 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年6月
级联H桥(CHB)变换器在牵引应用中,因电网阻抗随列车运行而变化,易导致系统失稳。本文提出一种基于小信号稳定性的自适应控制策略,通过在线辨识牵引网电感,实时调节电流内环控制器参数,有效提升了变换器在弱电网环境下的运行稳定性。
解读: 该研究针对级联H桥(CHB)在阻抗动态变化环境下的稳定性控制,对阳光电源的大功率组串式逆变器及大型储能系统(如PowerTitan系列)具有重要参考价值。在弱电网或电网阻抗波动较大的应用场景中,该自适应控制策略可优化逆变器电流环的动态响应,提升系统并网的鲁棒性。建议研发团队关注其在线参数辨识技术,将...