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LCL型光伏系统中谐振电流对电容器寿命变化的影响分析
Analysis of Resonant Current Influence on Capacitor Lifetime Variation in LCL-Type Photovoltaic Systems
Jiacheng Sun · Xinyue Zhang · Wenli Yao · Xiaobin Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年12月
本文研究了LCL型光伏逆变器中滤波器谐振电流对电容器寿命的影响。谐振电流在电网与光伏系统间耦合，加剧了电容器的电热应力，导致传统寿命预测模型出现偏差。文章通过深入分析谐振机理，旨在提升光伏逆变器运维的可靠性与经济性。
解读: 该研究对阳光电源的核心产品线（如组串式逆变器SG系列）具有极高的参考价值。LCL滤波器是目前光伏逆变器的主流拓扑，谐振抑制直接影响电容器的选型与寿命。在阳光电源的研发中，应将该分析模型集成至iSolarCloud智能运维平台，通过监测谐振电流特征，实现对逆变器关键薄弱环节（如直流母线电容）的寿命预警...
高功率开关电容变换器变频单周期控制的建模与分析
Modeling and Analysis of Variable Frequency One-Cycle Control on High-Power Switched-Capacitor Converters
Bin Wu · Lei Yang · Xiaobin Zhang · Keyue Ma Smedley 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年6月
开关电容（SC）变换器作为变结构系统，传统开环或线性反馈控制存在动态响应慢、运行范围窄及电压纹波大等问题。本文提出了一种针对高功率SC变换器的变频单周期控制策略，旨在通过非线性控制手段提升系统的动态性能与稳态精度，克服传统控制方法的局限性。
解读: 开关电容（SC）变换器在提升功率密度方面具有潜力，该文提出的变频单周期控制策略可优化变换器的动态响应和纹波特性。对于阳光电源而言，该技术可关注在户用光伏优化器或小型DC-DC功率模块中的应用，以提升转换效率并减小体积。虽然目前阳光电源主流产品（如PowerTitan、组串式逆变器）多采用基于电感磁性...
基于数字陷波滤波器的LCL滤波器鲁棒有源阻尼设计与分析
Design and Analysis of Robust Active Damping for LCL Filters Using Digital Notch Filters
Wenli Yao · Yongheng Yang · Xiaobin Zhang · Frede Blaabjerg 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年3月
LCL滤波器的谐振极点对数字控制PWM逆变器的系统稳定性构成挑战。本文提出利用数字陷波滤波器实现有源阻尼，通过将陷波频率精确对准LCL滤波器的谐振频率，有效抑制谐振，提升系统在数字控制下的稳定性与鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（组串式及集中式光伏逆变器、储能变流器PCS）具有极高的应用价值。在弱电网环境下，LCL滤波器的谐振抑制是提升并网稳定性的关键。采用数字陷波滤波器实现有源阻尼，相比传统的电阻阻尼方案，不仅能降低损耗、提高系统效率，还能减少硬件成本。建议研发团队在iSolarCloud平台...
一种用于单相变换器的鲁棒直流分压电容功率解耦方案
A Robust DC-Split-Capacitor Power Decoupling Scheme for Single-Phase Converter
Wenli Yao · Poh Chiang Loh · Yi Tang · Xiongfei Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年11月
本文提出了一种用于单相变换器的有源功率解耦电路，通过半桥电路和两个串联电容组成的直流分压结构，替代传统大容量电解电容，有效抑制直流侧的二倍频纹波。该方案旨在提高功率密度并延长变换器寿命。
解读: 该技术对阳光电源的户用光伏逆变器及小型储能PCS产品线具有重要参考价值。单相系统常受二倍频纹波困扰，传统方案依赖大容量电解电容，限制了功率密度并影响可靠性。通过采用直流分压电容解耦方案，可有效减小电容体积，提升整机功率密度，并降低对寿命较短的电解电容的依赖，从而提升户用产品的长期可靠性。建议研发团队...
一种用于直流微电网的具有有功功率解耦功能的新型单相共地整流器
A Novel Single-Phase Common-Ground Rectifier With Active Power Decoupling for DC Microgrids
Xiaobin Mu · Houqing Wang · Yuhao Yuan · Jinlai Zhang 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年4月
本文提出了一种用于交流电源与直流负载之间的新型单相共地整流器，旨在抑制非隔离整流器中的漏电流并降低直流母线电容需求。通过将交流侧地与直流侧负端连接，有效最小化了漏电流。此外，通过双频功率转换技术，实现了有功功率解耦，提升了系统性能。
解读: 该技术对阳光电源的户用光伏逆变器及小型储能系统（如PowerStack系列）具有重要参考价值。共地技术能有效解决非隔离拓扑中的漏电流安全隐患，符合户用场景对高效率、小体积的需求。有功功率解耦技术可显著减小直流侧电容体积，从而提升逆变器功率密度并延长电容寿命。建议研发团队评估该拓扑在单相户用储能PCS...
针对储能电容失配的单相并网差分逆变器功率解耦改进方案
Improved Power Decoupling Scheme for a Single-Phase Grid-Connected Differential Inverter With Realistic Mismatch in Storage Capacitances
Wenli Yao · Xiongfei Wang · Poh Chiang Loh · Xiaobin Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年1月
本文研究了单相差分逆变器在储能电容参数失配情况下的功率解耦问题。差分逆变器由两个共享直流源和交流输出端的DC-DC变换器组成，具有独特的差分功率传输路径。针对实际应用中电容失配导致的功率波动，文章提出了一种改进的解耦控制策略，以优化系统并网性能。
解读: 该研究针对单相差分逆变器拓扑，重点解决了储能电容失配带来的功率解耦难题，这对于阳光电源的户用光伏逆变器及微型逆变器产品线具有重要参考价值。在户用场景中，电容老化或制造偏差常导致二次纹波功率，影响并网电流质量。通过引入该改进解耦方案，可进一步提升阳光电源户用逆变器的功率密度与输出电能质量，减少对大容量...
基于图像分割的屋顶可用面积提取进行光伏资源评估
Photovoltaic resource assessment through roof usable area extraction based on image segmentation
Xiaobin Xua · Jinchao Hua · Haojie Zhang · Yajuan Fenga 等7人 · Solar Energy · 2025年9月 · Vol.297
在大规模屋顶光伏资源（RPV）评估中，传统的可用屋顶面积提取方法主要关注建筑物的外部轮廓，限制了复杂的空间分析能力，并导致评估结果较为粗略。本文提出了一种基于外部和内部轮廓分割的精细化屋顶可用面积提取方法。首先，采用Unet网络对屋顶的外部轮廓进行分割；随后，提出一种基于CNN与Transformer的双分支编码器网络InSF-TransUnet。在TransUnet的基础上引入多尺度CNN编码器，以平衡局部与全局特征。接着，在解码阶段采用多尺度特征融合策略，实现对屋顶内部轮廓的高精度分割。最后...
解读: 该屋顶光伏资源精细化评估技术对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud平台具有重要应用价值。基于CNN-Transformer的双分支网络可精准识别屋顶可用面积,为分布式光伏系统容量配置提供数据支撑,优化MPPT算法设计和组串方案。结合iSolarCloud平台的AI诊断能力,可实现从资源评估...
基于特征谱与扩张因果卷积及Squeeze-Excitation ShuffleNet轻量级深度学习的区域风电场日前低功率输出事件预测
Prediction of Day-Ahead Low-Power Output Events in Regional Wind Farms Using Feature Spectrums with Dilated Causal Convolution and Squeeze-Excitation ShuffleNet Lightweight Deep Learning
Zimin Yang · Xiaosheng Peng · Xiaobin Zhang · Guoyuan Qin 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
区域风电场低功率输出事件的准确预测对电力系统的电网调度至关重要。然而，传统的风电预测方法主要侧重于提高整体预测精度，因此很少单独讨论风电低功率输出事件。本文提出了一种创新的区域风电场日前低功率输出事件预测方法，该方法利用特征频谱，结合扩张因果卷积（DCC）和挤压 - 激励（SE）改进的ShuffleNet网络。首先，将时间序列区域特征转换为频谱图像，在特征创建和选择后，引入并讨论了三种可能的特征排列方式。其次，提出了DCC - SE - ShuffleNet轻量级深度学习神经网络作为低功率输出事...
解读: 该研究的深度学习预测方法对阳光电源的新能源发电及储能产品具有重要应用价值。特征谱分析与轻量级深度学习模型可集成到ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的控制系统中,提升功率预测精度。具体应用包括:(1)优化储能系统的充放电调度策略,提高PowerTitan等大型储能系统的经济性;(2)改进光伏/风电...