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基于高自适应电压扰动分解的永磁同步电机定子电气故障在线诊断与分类
Highly Adaptive Voltage Disturbance Decomposition‐Based Online Diagnosis and Classification of Stator Electrical Faults in PMSMs
Zhen Jia · Wensheng Song · Teng Lu · Chenwei Ma 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年11月
本文针对永磁同步电机（PMSM）定子匝间短路及高阻连接故障，提出了一种基于电压扰动分解的在线诊断与分类方法。该方法摆脱了对精确参数模型的依赖，克服了传统诊断技术在特定控制策略下的局限性，实现了电机电气故障的实时监测与精准分类。
解读: 该技术主要针对电机驱动领域，与阳光电源的核心业务（光伏/储能）虽非直接对应，但其提出的“无模型依赖”及“在线故障诊断”思路对公司产品具有重要参考价值。在阳光电源的风电变流器及储能系统中的冷却泵、风扇等辅助电机驱动单元，引入此类先进的在线诊断算法，可显著提升系统运行的可靠性，实现故障预警。建议研发团队...
一种无需额外元件、适用于宽电压范围的定频移相调制混合SCLLC拓扑
Phase-Shift Modulated Hybrid SCLLC Topology at Fixed-Frequency for Wide Voltage Range Without Extra Components
Yundong Gu · Wenqi Huang · Yang Chen · Wei Zhou 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
针对传统调频LLC变换器在宽电压范围内效率低、磁性元件体积大及EMI严重的问题，本文提出了一种集成开关电容（SC）的混合SCLLC拓扑。通过引入SC辅助功率传输路径，该拓扑实现了定频移相控制，在保持高效率的同时显著拓宽了电压调节范围，优化了功率密度。
解读: 该技术对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack系列）及户用光伏逆变器中的DC-DC变换级具有重要参考价值。目前储能PCS普遍面临电池电压波动大导致的效率衰减问题，该混合SCLLC拓扑通过定频移相控制，不仅能简化EMI滤波器设计，还能提升全功率段的转换效率，有助于进一步缩小储...
基于高频电压扰动的永磁同步电机驱动器短路故障与电流传感器增益误差诊断与分类
Diagnosis and Classification of Short-Circuit Faults and Current Sensor Gain Errors in PMSM Drives Based on High-Frequency Voltage Disturbances
Teng Lu · Wensheng Song · Zhen Jia · Chenwei Ma 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年4月
针对永磁同步电机（PMSM）定子短路故障与电流传感器增益误差特征相似导致的误诊问题，本文提出了一种基于高频电压扰动的集成化故障诊断、定位与分类框架，旨在实现实时、准确的故障识别。
解读: 该技术主要针对电机驱动系统的故障诊断，与阳光电源的电动汽车充电桩业务及风电变流器业务存在技术关联。在充电桩领域，该诊断算法可提升功率模块的运行可靠性；在风电变流器业务中，该方法可用于优化电机侧变流器的故障监测与保护策略。建议研发团队关注该高频电压注入诊断技术，以提升阳光电源电力电子设备在复杂工况下的...
一种基于电流残差的永磁同步电机匝间短路与高阻连接故障诊断与分类方法
A Generalized Current Residual-Based Diagnosis and Classification Method for Interturn Fault and High-Resistance Connection Fault in Model Predictive Controlled PMSMs
Zhen Jia · Wensheng Song · Chenwei Ma · Teng Lu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年5月
模型预测控制（MPC）因响应快、灵活性高被广泛应用于电机驱动。然而，MPC下的电机故障诊断研究尚不充分。本文针对匝间短路（ITF）与高阻连接（HRC）故障特征相似的问题，提出了一种基于电流残差的通用诊断与分类方法，有效提升了MPC控制系统在复杂工况下的可靠性。
解读: 该研究聚焦于MPC控制下的电机故障诊断，对阳光电源的业务具有一定的参考价值。虽然阳光电源的核心业务侧重于光伏逆变器和储能PCS，但公司在风电变流器及部分储能系统配套的电机驱动控制中同样应用了MPC技术。该方法提出的基于电流残差的故障诊断策略，可优化公司iSolarCloud智能运维平台中对变流器及电...
基于二氧化硅微球的级联拉曼激光全光调谐
All-optical tuning of cascaded Raman lasing in silica microsphere
Wenqi Huang · Yantang Huang · Boan Li · Linghua Wang 等5人 · Applied Physics Letters · 2025年8月 · Vol.127
回音壁模式（WGM）微腔因其高品质因子、小模式体积和高功率密度，在受激拉曼散射等基础研究与应用中备受关注。本研究结合微球的光热效应与WGM，实现了级联拉曼激光的宽带全光调谐。通过调节加热激光，精确控制二氧化硅微球的尺寸和折射率变化，产生波长范围从981.0至1192.22 nm的四阶级联拉曼激光，平均调谐范围达0.449 nm。该调谐范围覆盖NIR-II生物窗口及Yb掺杂光纤放大器通信O波段，展现出其在光学传感、通信与生物成像中的应用潜力。
解读: 该研究的全光调谐技术对阳光电源的光电检测和通信产品具有重要参考价值。其在NIR-II波段的精确调谐特性可应用于SG系列逆变器的光纤通信模块优化，提升数据传输稳定性。同时，该技术的高精度传感特性可集成到iSolarCloud平台的光纤传感系统中，实现对储能系统温度、应力等参数的实时监测。微腔结构的小型...
基于物理信息自监督预训练的GNN在大规模电力系统分析中的泛化能力提升
GNNs' Generalization Improvement for Large-Scale Power System Analysis Based on Physics-Informed Self-Supervised Pre-Training
Yuhong Zhu · Yongzhi Zhou · Wei Wei · Peng Li 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月
在人工智能驱动的电力系统分析（PSA）中，系统拓扑的高效且信息丰富的表示至关重要。尽管取得了重大突破，但近期采用图神经网络（GNNs）的方法在大规模电力系统分析中面临重大挑战，包括获取足够标注数据的高计算需求，以及对未见故障拓扑的泛化能力较差。为解决这些问题，我们提出了一种用于预训练图神经网络的自监督策略，该策略可在单个节点特征层面和整个图结构层面提升图神经网络的表达能力。通过集成物理信息技术，我们的策略使图神经网络能够内化适用于多个下游任务的基本原理。我们证明，我们的方法能够在无监督的情况下对...
解读: 该研究提出的物理信息自监督GNN框架对阳光电源的智能化产品升级具有重要价值。首先可应用于ST系列储能系统和SG系列光伏逆变器的电网拓扑感知与控制优化,提升GFM/GFL控制的适应性;其次可集成到iSolarCloud平台,增强分布式电站群的智能调度与故障诊断能力。该方法通过物理规律预训练提升模型泛化...