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基于人工神经网络的SiC MOSFET功率模块开关损耗预测
ANN-Assisted Switching Loss Prediction for SiC MOSFET Power Module
Youyang Wang · Wenxiao Wang · Shilong Zhu · Hui Zhu 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
准确快速地确定开关损耗对于SiC MOSFET功率模块的能耗评估和系统散热设计至关重要。然而，传统方法难以兼顾建模复杂度和预测精度。本文提出了一种有效的开关损耗预测方法，利用人工神经网络（ANN）实现高精度与低复杂度的平衡。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务具有极高价值。随着公司组串式逆变器及PowerTitan/PowerStack储能系统向高功率密度、高效率方向演进，SiC器件的应用日益普及。该ANN辅助预测方法可直接优化逆变器及PCS的散热设计，减少过设计带来的成本浪费，并提升系统在极端工况下的热管理精度。建议研发团队将...
具有宽输入电压范围的高效率准单级DAB-DC/AC变换器
High Efficiency Quasi-Single-Stage DAB-DC/AC Converter With Wide Input Voltage Range
Qiang Chen · Shilong Wang · Yuanbo Li · Xing Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年11月
单级DAB DC/AC变换器难以在整个交流周期内保持输入输出电压与变压器变比匹配，导致软开关范围受限及电流应力大。本文提出一种由四开关Buck-Boost变换器与DAB DC/AC变换器组成的准单级拓扑，旨在解决上述问题并提升变换效率。
解读: 该拓扑结构对阳光电源的储能变流器（PCS）及光伏逆变器产品线具有重要参考价值。DAB（双有源桥）是目前储能PCS的核心拓扑，该研究提出的准单级方案通过引入Buck-Boost级，有效解决了宽电压范围下的软开关实现难题，有助于降低系统电流应力，从而提升整机效率并减小磁性元件体积。建议研发团队关注该拓扑...