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具有可重构负载独立E类逆变器的无线电能和数据同步传输系统
Simultaneous Wireless Power and Data Transfer System With Reconfigurable Class-E Inverter
Wenqi Zhu · Ayano Komanaka · Yutaro Komiyama · Hirotaka Koizumi 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年11月
提出具有可重构负载独立E类逆变器的高频无线电能和数据同步传输(SWPDT)系统。通过可重构拓扑,逆变器可在两个输出电压电平间切换。进行电路分析并提出SWPDT系统设计方法,保证两个输出电平的负载独立条件。因此两个输出交流电压电平在负载变化下保持恒定,确保幅移键控(ASK)解调成功。在负载变化下两个输出电压电平实现零电压开关(ZVS)运行,提升MHz频率效率。6.78MHz、7.4W样机设计实现。不同负载条件下200kb/s数据传输成功验证。样机在负载变化下实现ZVS,额定负载功率传输效率达89....
解读: 该可重构无线电能和数据同步传输技术对阳光电源无线充电产品有创新应用价值。负载独立E类逆变器设计可应用于新能源汽车无线充电系统,实现充电和通信双功能集成。ZVS高频运行技术对阳光电源高效率无线电能传输产品有借鉴意义。该技术对户用储能系统的物联网数据传输和无线充电融合场景有应用潜力,可提升用户体验并降低...
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...
基于自适应虚拟阻抗控制的光伏集成电气化铁路系统稳定性提升方法
Stability Enhancement Method Based on Adaptive Virtual Impedance Control for a PV-Integrated Electrified Railway System
Haidong Tao · Wenqi Lu · Haitao Hu · Xiaojuan Zhu 等5人 · IEEE Transactions on Vehicular Technology · 2024年9月
将光伏（PV）系统集成到电气化铁路中具有广阔的前景。然而，随着光伏系统的接入，牵引供电系统（TPSS）已转变为包含交直流变换器的多源多负载复杂混合系统。传统为车网系统设计的小信号稳定性增强方法难以应用于多变换器配置。为应对这一挑战，本文提出了一种具有自适应阻尼增益的虚拟阻抗控制方法。该阻尼增益会随车辆直流电压的波动自适应调整。随着波动减小，阻尼增益降低，从而减少对控制系统动态特性的影响。这种自适应控制方法拓展了虚拟阻抗控制的适用范围。此外，本文还提供了一种针对该混合系统的综合建模方法，涵盖了光伏...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项光伏与电气化铁路集成的稳定性增强技术具有重要战略价值。该研究针对光伏系统接入牵引供电系统后形成的多源多负荷混合系统稳定性问题，提出了自适应虚拟阻抗控制方法，这与我司在光伏逆变器领域的核心技术方向高度契合。 技术价值方面，该方法通过阻尼增益随车辆直流电压波动自适应调节，...