Weiqiu Zhang · Zhuoran Zhang · Jiawei Lu · Tingting Chen 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年10月

在永磁同步电机（PMSM）驱动系统中，转子位置信号至关重要。机械传感器故障及旋变数字转换误差会导致位置偏差，严重影响电机性能。本文提出了一种基于反电动势的离散时间补偿方法，能有效同时处理上述两类位置偏差问题，提升驱动系统的控制精度与稳定性。

解读: 该技术对阳光电源的电动汽车充电桩及风电变流器业务具有重要参考价值。在充电桩的功率模块控制及风电变流器电机侧控制中，高精度的转子位置感知是实现高效转矩控制和故障容错的关键。通过引入该离散时间补偿算法，可提升系统在传感器异常工况下的鲁棒性，减少对昂贵机械传感器的依赖，优化驱动性能。建议研发团队将其应用于...

Zongbin Ye · Qisheng Zheng · Hanjun Pei · Josep M. Guerrero 等11人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年8月

级联H桥（CHB）变换器因其高可扩展性，被广泛应用于光伏和储能系统。然而，由于多种原因，三相功率和电压常出现不平衡，降低了系统效率。因此，处理不平衡功率的能力对CHB至关重要。本文提出了一种新的相间功率控制方法，以优化CHB变换器的运行性能。

解读: 级联H桥（CHB）拓扑在阳光电源的大型地面光伏电站及高压储能系统（如PowerTitan系列）中具有潜在应用价值。该研究提出的简化PWM策略及功率平衡控制方法，能够有效解决多模块级联下的电压不平衡问题，提升系统在复杂工况下的运行效率与可靠性。建议研发团队关注该控制算法在模块化储能PCS中的应用，通过...

Hang Chen · Shuhui Zhang · Tianpeng Yang · Tingting Mi 等6人 · IEEE Electron Device Letters · 2025年7月

我们报道了基于蓝宝石衬底上超宽带隙 $Al_{{0}.{5}}$ $Ga_{{0}.{5}}$ N 异质结构的垂直 p - n 存储二极管。由于在 p - n 结界面处有意插入了重掺杂的 n - $Al_{{0}.{5}}$ $Ga_{{0}.{5}}$ N 层，在低触发电压 $\text {-}47$ V 下，AlGaN p - n 二极管中形成了具有可变电阻的导电通道。可以观察到显著的磁滞现象，其特点是具有可重复的写入/擦除编程循环。已观察到在 100 个循环中具有一致且可重复的开关性能，这...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于超宽禁带Al0.5Ga0.5N材料的垂直p-n存储二极管技术具有重要的战略参考价值，尽管其当前定位于存储器件领域，但其底层材料特性与我们在高功率电力电子器件方面的技术需求高度契合。 超宽禁带半导体材料（如AlGaN）相比传统硅基器件具有更高的击穿电压、更低的导通损...

Liang Xu · Chen Qian · Wenxiang Zhao · Lele Chang 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年7月

本文提出一种考虑电压源逆变器（VSI）非线性的直流偏置混合励磁游标电机最大转矩每安培（MTPA）控制策略，采用双虚拟方波信号注入方法。首先在旋转坐标系下建立计及VSI非线性的电机数学模型，通过双信号注入减小高阶导数忽略对MTPA判据的影响，并在控制中补偿逆变器非线性效应，从而提高MTPA点的准确性。此外，引入迭代算法预处理电流矢量角以提升动态响应。仿真与实验结果验证了该策略的优越性。

解读: 该直流偏置混合励磁电机MTPA控制技术对阳光电源新能源汽车产品线具有重要应用价值。双信号注入法可精确补偿VSI非线性，直接适用于车载OBC和电机驱动系统，提升转矩控制精度和效率。该技术对ST系列储能变流器的飞轮储能应用、充电桩的永磁同步电机控制也有借鉴意义。逆变器非线性补偿策略可优化阳光电源SiC/...

Tingting Pei · Lei Jiang · Wei Chen · Haiyan Zhang 等6人 · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年8月

当今，光伏发电系统面临的最大挑战之一是使其保持在理想的发电效率下运行。为实现这一目标，对光伏阵列输出功率进行异常检测对于确保系统的可靠性和安全性至关重要。本文提出了一种基于时间柯尔莫哥洛夫 - 阿诺尔德网络（TKANs）的光伏阵列输出功率异常检测方法。首先，通过选取光伏阵列输出功率、环境温度、组件温度和辐照度的时间序列作为输入特征，构建光伏阵列参数数据集。其次，通过获取环境信息和运行参数的边界值，并将其缩放到 0 - 1 的范围，对光伏阵列参数数据集进行特征归一化处理。然后，使用 TKAN 神经...

解读: 该TKAN异常检测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有直接应用价值。可集成至SG系列光伏逆变器的智能诊断模块，通过时序特征分析实时监测组串级输出功率异常，提前识别遮挡、热斑、组件失效等故障模式。相比传统阈值法，该方法的动态权重机制能适应不同天气条件下的功率波动特性，显著降低误报率。可...

Hongtao Shi · Jiahao Zhu · Yuchao Li · Zhenyang Yan 等6人 · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年2月

全面表征分布式光伏并网谐波注入量，并将谐波约束与其他约束相结合以准确评估配电网光伏接纳能力的方法，对于确保配电网的安全稳定运行具有重要意义。因此，本研究提出了一种基于谐波最大似然估计（MLE）的电力系统分布式光伏（PV）接纳能力评估新方法。首先，利用MLE方法中的似然函数，对分布式光伏注入的谐波参数进行最优估计，从而能够准确评估光伏并网时的谐波输出。此外，设计了一种谐波分区方法，该方法表征了并网系统中节点之间的连接程度，并将配电网划分为不同区域，有效减少了接纳能力估计中的场景数量。最后，与传统接...

解读: 该谐波承载能力评估方法对阳光电源SG系列光伏逆变器和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。通过最大似然估计精确量化多台逆变器并网时的谐波叠加效应，可优化SG逆变器的谐波抑制算法和滤波器设计参数，提升高渗透率场景下的电能质量。该方法可集成至iSolarCloud平台，实现分布式光伏接入前的承载...

Yuan Gao · Zehuan Hu · Shun Yamat · Junichiro Otomo 等9人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 可再生能源的部署以及智能能源管理策略的实施对于建筑能源系统（BES）的脱碳至关重要。尽管数据驱动的深度强化学习（DRL）在优化BES方面已取得近期进展，但仍存在显著挑战，例如缺乏针对时间序列数据观测空间的研究以及模型可解释性的不足。本文首次将未来预测信息引入DRL算法中，以构建时间序列数据的观测空间，并采用门控循环单元（GRU）和Transformer网络与DRL算法相结合，用于建筑一体化光伏与电池（BIPVB）系统的运行控制。此外，通过将前沿的Shapley加性解释（SHAP）技术与所开...

解读: 该深度强化学习优化技术对阳光电源光储一体化系统具有重要应用价值。研究中的GRU/Transformer时序预测与DRL决策框架可直接应用于ST系列储能变流器的智能调度策略,结合电价预测信息实现成本降低10%以上。SHAP可解释性分析方法可增强iSolarCloud平台的AI决策透明度,为PowerT...