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基于频率跟踪的海底无线供电系统恒压恒流控制方法
Constant Voltage and Constant Current Control Method of Undersea Wireless Power Supply System Based on Frequency Tracking Method
Lei Yang · Xinze Chen · Liye Tian · Yuanqi Zhang 等15人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年4月
本文提出了一种结合谐振频率跟踪与恒压/恒流充电模式的控制方法，用于海底无线电能传输（UWPT）系统。该方法能快速响应系统谐振频率的变化，利用数字相位控制有效解决复杂海洋环境下系统失配的问题。
解读: 该技术主要针对无线电能传输（WPT）领域，虽然目前阳光电源的核心业务集中在有线光伏逆变器和储能系统，但无线充电技术在未来电动汽车充电桩（EV Charger）及特定工业场景（如水下机器人供电）具有潜在的拓展价值。其提出的频率跟踪与恒压恒流控制策略，对于提升电力电子变换器在复杂工况下的鲁棒性有参考意义...
开关电容电路的拓扑、应用领域、建模与控制方法综述
Review of Topologies, Application Areas, Modeling, and Control Methods for Switched Capacitor Circuits
Ting Yang · Lei Yang · Bin Wu · Liangzong He 等16人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年4月
本文综述了开关电容（SC）电路在低功率至高功率领域的广泛应用，涵盖集成电路电源、可穿戴设备、数据中心及电动汽车等场景。文章详细探讨了SC拓扑在DC-DC转换、DC-AC逆变、AC-DC整流及AC-AC转换中的应用、建模方法及控制策略。
解读: 开关电容（SC）技术在提升功率密度和效率方面具有显著潜力，对阳光电源的产品线具有重要参考价值。在电动汽车充电桩领域，SC拓扑可优化DC-DC模块的体积与效率；在储能系统（如PowerTitan系列）及户用逆变器中，该技术可作为辅助电路提升变换效率或实现更紧凑的功率模块设计。建议研发团队关注SC电路在...
符合概率分布的物理约束风力发电预测方法：面向抗噪深度学习
Physics-constrained wind power forecasting aligned with probability distributions for noise-resilient deep learning
Jiaxin Gao · Yuanqi Cheng · Dongxiao Zhang · Yuntian Chen · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.383
摘要 风电作为关键的可再生能源之一，在实现碳中和目标中发挥着重要作用。然而，由于风速预测数据具有高噪声特性，风力发电功率的准确预测面临挑战，这会降低预测的精度与鲁棒性。为解决这一问题，本文提出一种理论引导（即物理约束）的深度学习风力发电预测方法（TgDPF）。TgDPF将表征风电功率概率分布的风电功率曲线领域知识，与长短期记忆网络（LSTM）深度学习模型相结合。该融合机制确保模型输出与风电功率的概率分布保持一致，遵循物理约束条件，从而增强对噪声的抵抗能力。因此，TgDPF是一种典型的物理约束建模...
解读: 该物理约束深度学习风电预测技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。通过融合风电功率曲线概率分布与LSTM模型,在高噪声环境下预测精度提升24.7%-73.9%,可显著优化储能系统的充放电策略与能量管理。该方法的抗噪声特性与物理约束思想可迁移至iSolarClo...