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基于条件生成对抗网络的高频磁性元件铁损预测
Conditional Generative Adversarial Network Aided Iron Loss Prediction for High-Frequency Magnetic Components
Xiaobing Shen · Yu Zuo · Wilmar Martinez · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年8月
本文针对高频磁性元件铁损预测的复杂挑战，提出了一种新型条件生成对抗网络（cGAN）模型。该框架克服了传统预测方法忽略多因素复杂交互的局限性，能够更全面地捕捉磁性材料在高频工作条件下的损耗特性，为电力电子变换器的磁性元件设计提供了更精确的理论支撑。
解读: 磁性元件是阳光电源组串式逆变器、PowerTitan储能变流器及车载充电桩等产品的核心部件。随着功率密度提升，高频化带来的磁损耗成为制约效率提升的关键瓶颈。该研究利用cGAN进行铁损预测，比传统有限元仿真更高效，能显著缩短磁性元件的研发周期。建议研发团队将其引入iSolarCloud辅助设计平台，通...
基于去噪扩散模型的高频磁性元件铁损外推预测
Iron Loss Extrapolation Predictions for High-Frequency Magnetic Components Using Denoising Diffusion Models
Xiaobing Shen · Yu Zuo · Diego Bernal Cobaleda · Wilmar Martinez · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年10月
本文引入去噪扩散概率模型（DDPM）以提升高频磁性元件的铁损预测精度。传统Steinmetz方程难以捕捉高频磁芯损耗的非线性动态及复杂波形。相比于多层感知机、迁移学习等方法，该模型能更准确地处理复杂工况下的损耗预测问题。
解读: 随着阳光电源组串式逆变器及PowerTitan系列储能变流器向高功率密度、高开关频率方向演进，磁性元件（电感、变压器）的损耗优化成为提升整机效率的关键。该研究提出的扩散模型能够更精准地预测复杂高频波形下的铁损，有助于研发团队在设计阶段优化磁件选型与绕组方案，降低温升，提升产品可靠性。建议将该算法集成...
面向宽电压范围LLC谐振变换器电压增益建模的知识感知神经网络
Knowledge-Aware Neural Network for Voltage Gain Modeling of LLC Resonant Converters With Wide Voltage Range
Fanghao Tian · Yu Zuo · Wilmar Martinez · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年4月
LLC谐振变换器因其高效率和高功率密度被广泛应用。然而，在脉冲频率调制下，特别是在宽电压范围内，利用传统的一阶谐波近似（FHA）和时域分析法进行电压增益建模仍面临挑战。本文提出了一种知识感知神经网络方法，通过结合物理知识与数据驱动模型，实现了对LLC变换器电压增益的精确建模。
解读: LLC拓扑是阳光电源户用光伏逆变器及储能系统（如PowerStack、ST系列PCS）中DC-DC变换级的核心技术。随着光伏与储能系统对宽电压范围适应性要求的提升，传统FHA建模在边界条件下精度不足。本文提出的知识感知神经网络方法，能够显著提升变换器在全工作范围内的控制精度与动态响应速度。建议研发团...
人工智能在电力电子系统高频磁性元件设计中的应用综述
Artificial Intelligence Applications in High-Frequency Magnetic Components Design for Power Electronics Systems: An Overview
Xiaobing Shen · Yu Zuo · Jiaze Kong · Wilmar Martinez · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年7月
本文综述了人工智能（AI）在电力电子高频磁性元件（电感与变压器）设计中的应用，涵盖专家系统、模糊逻辑、元启发式算法及机器学习四大类。文章重点探讨了AI模型在损耗估计、参数优化及设计自动化方面的应用，旨在提升高频电力电子系统的设计效率与性能。
解读: 磁性元件（电感、变压器）是阳光电源组串式逆变器、PowerTitan储能变流器及充电桩的核心功率密度瓶颈。引入AI辅助设计可显著缩短高频磁性元件的研发周期，优化损耗模型，助力提升产品功率密度。建议研发团队利用机器学习算法替代传统的繁琐有限元仿真，在PowerTitan等大功率储能产品中实现磁性元件的...
全速域内永磁同步电机
IPMSM）的无传感器无缝控制
Huanzhi Wang · Kailiang Yu · Chenhao Zhao · Yuefei Zuo 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年4月
本文提出了一种适用于全速域的IPMSM无传感器控制方法。该方法利用两个广义积分扩展状态观测器，在d轴高频电压注入的IPMSM有源磁链模型下，分别估计高频和基频电动势分量，实现了全速域内的平滑过渡与无缝控制。
解读: 该技术主要针对永磁同步电机（IPMSM）的无传感器控制，对阳光电源的电动汽车充电桩业务具有一定的参考价值。虽然阳光电源目前的充电桩产品主要侧重于功率变换与电网交互，但随着充电桩向V2G（车网互动）及更高效的功率模块集成方向发展，电机驱动控制算法的优化有助于提升未来车载充电机（OBC）或相关电机驱动系...
基于广义比例积分观测器和卡尔曼滤波的永磁同步电机无传感器控制方案
Sensorless Control Scheme for PMSM Drive via Generalized Proportional Integral Observers and Kalman Filter
Ke Yu · Shihua Li · Wenwu Zhu · Zuo Wang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年3月
针对传统线性扩张状态观测器（LESO）在处理高阶扰动及反电动势（BEMF）估计精度上的不足，本文提出了一种新型复合无传感器控制方案。通过结合广义比例积分观测器与卡尔曼滤波，有效提升了永磁同步电机（PMSM）转子位置与转速的估计精度，增强了系统的鲁棒性与动态响应能力。
解读: 该技术主要针对永磁同步电机（PMSM）的无传感器控制，虽然阳光电源的核心业务侧重于光伏逆变器和储能变流器（PCS），但该控制算法在风电变流器及电动汽车充电桩的电机驱动模块中具有潜在应用价值。通过引入广义比例积分观测器与卡尔曼滤波，可进一步优化风电变流器在复杂工况下的电机控制精度，提升系统运行的稳定性...
用于直流耦合电动汽车充电站的宽电压范围及低电压应力可重构LLC谐振变换器
Reconfigurable LLC Resonant Converter for Wide Voltage Range and Reduced Voltage Stress in DC-Connected EV Charging Stations
Yu Zuo · Xiaobing Shen · Wilmar Martinez · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年3月
为满足400V、800V及下一代1200V电动汽车的充电需求，本文提出一种可重构LLC谐振变换器。通过切换不同的逆变与整流方式，该变换器能够支持宽输出电压范围，适用于低、中、高压电动汽车充电，并有效降低了电压应力。
解读: 该技术对阳光电源的电动汽车充电桩产品线具有重要参考价值。随着800V及更高电压平台车型普及，充电桩需具备更宽的输出电压范围。该可重构LLC拓扑能有效解决高压充电下的效率与电压应力平衡问题，提升充电桩的功率密度和可靠性。建议研发团队关注其拓扑切换控制策略，探索将其应用于阳光电源的高功率直流快充桩，以提...
一种用于移动接收器的大面积自由定位单电容耦合无线电能传输系统
A Large-Area Free-Positioning SCC-WPT System for Movable Receivers
Zhe Liu · Chao Zuo · Siqi Li · Sizhao Lu 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年7月
本文提出了一种新型大面积自由定位单电容耦合无线电能传输（WPT）系统，适用于移动接收设备。该系统利用大地作为传输路径的一部分，使耦合结构仅需一块发射极板，且接收端极板可由移动设备的金属外壳替代，有效简化了系统架构并提升了灵活性。
解读: 该技术属于无线电能传输（WPT）领域，目前阳光电源在电动汽车充电桩业务中主要聚焦于有线快充技术。该研究提出的单电容耦合方案虽然在简化结构和移动设备应用上具有创新性，但受限于传输效率、功率密度及电磁兼容性（EMC）挑战，短期内难以应用于大功率充电桩产品。建议研发团队关注其在低功率移动设备或特定工业自动...
客座编辑特刊：面向零排放电动交通的电机驱动先进技术
Guest Editorial Special Issue on Advanced Technologies of Motor Drives for Zero-Emission E-Mobility
Yunwei Ryan Li · Wei Hua · Luca Zarri · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月
为实现《巴黎协定》将全球温升控制在2°C以内的目标，电动交通（e-mobility）迅速发展。然而，其电机驱动系统所耗电能仍部分来自化石能源，因此提升驱动系统能效成为实现净零排放的关键。本期特刊聚焦电机驱动在新材料、谐波抑制、电磁干扰抑制、智能控制、故障容错、能量管理及系统设计等方面的前沿进展，收录43篇高质量论文，涵盖提高能效的多种技术路径，推动电动交通可持续发展。
解读: 该特刊聚焦的电机驱动先进技术对阳光电源新能源汽车产品线具有直接应用价值。其中SiC/GaN器件应用、三电平拓扑技术可直接优化车载OBC充电机和电机驱动系统的功率密度与效率；PWM控制、SVPWM及模型预测控制MPC等智能控制算法可提升电机驱动精度和动态响应；谐波抑制与EMI抑制技术可改善充电桩的电能...