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一种用于低温下锂离子电池自加热的紧凑型谐振开关电容加热器
A Compact Resonant Switched-Capacitor Heater for Lithium-Ion Battery Self-Heating at Low Temperatures
Yunlong Shang · Kailong Liu · Naxin Cui · Nan Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年7月
锂离子电池在低温环境下性能显著下降，需在电动汽车启动前进行预热。本文提出一种紧凑型谐振开关电容加热电路，旨在实现快速、高效且均匀的电池自加热，克服了传统加热方案体积大、成本高及效率低的局限性。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerStack、PowerTitan）具有重要参考价值。在极寒地区，储能系统的电池性能衰减是行业痛点。通过集成此类高效谐振自加热电路，可优化BMS（电池管理系统）的温控策略，提升储能系统在低温环境下的可用容量与循环寿命。建议研发团队评估该拓扑在工商业及电网侧储能产...
一种基于双向反激变换器的自适应高效均衡器
An Adaptive and Efficient Equalizer Based on Bidirectional Flyback Conversion
Yue Wang · Shiquan Liu · Hankun Liu · Xiangjun Li 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年10月
均衡器对提升电池组一致性及延长寿命至关重要。针对传统均衡器体积大、效率低及功能单一的问题，本文提出了一种基于双向反激变换器的自适应高效均衡拓扑，旨在优化电池管理系统性能，适用于电动汽车及储能系统领域。
解读: 该技术直接关联阳光电源的储能业务，特别是PowerTitan和PowerStack系列储能系统。电池组的一致性是影响储能系统循环寿命和安全性的核心因素。该拓扑采用双向反激变换器，能够实现高效的能量转移，有助于提升BMS（电池管理系统）的主动均衡能力。建议研发团队评估该拓扑在大型储能系统中的扩展性与成...
基于小波包与LSTM的五电平嵌套NPP变换器故障诊断与容错控制
Fault Diagnosis and Tolerance Control of Five-Level Nested NPP Converter Using Wavelet Packet and LSTM
Shu Ye · Jianguo Jiang · Junjie Li · Yunlong Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年2月
五电平嵌套中点钳位（NPP）变换器具有高功率密度和鲁棒性，适用于高压大功率场景。然而，开关数量增加导致故障风险上升。本文提出一种结合小波包分解与长短期记忆网络（LSTM）的故障诊断与容错控制方法，有效提升了复杂多电平拓扑的运行可靠性。
解读: 该研究针对高压大功率多电平拓扑的故障诊断与容错控制，对阳光电源的集中式光伏逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。随着阳光电源产品向更高电压等级和更高功率密度演进，多电平拓扑的应用日益广泛，开关管故障诊断的复杂性随之增加。引入小波包与深度学习算法，可显著提升iSolarC...
一种基于极值样本熵的电动汽车锂离子电池微小短路故障诊断方法
An Applicable Minor Short-Circuit Fault Diagnosis Method for Automotive Lithium-Ion Batteries Based on Extremum Sample Entropy
Ziheng Mao · Xin Gu · Jinglun Li · Kailong Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年4月
保障锂离子电池模块安全是推广电动汽车的关键。在实际应用中，仅能获取模块总电压及单体最大/最小电压，导致现有方法难以诊断故障。本文提出一种基于极值样本熵的微小短路故障诊断方法，有效解决了在有限数据条件下对电动汽车电池模块进行故障诊断的难题。
解读: 该研究提出的基于极值样本熵的故障诊断算法，对于阳光电源的储能系统（PowerTitan、PowerStack）及BMS研发具有重要参考价值。储能系统在运行中同样面临单体电池微小短路难以早期发现的痛点，该方法在仅有有限监测数据的情况下即可实现诊断，能够显著提升阳光电源iSolarCloud平台对储能电...
基于无模型预测控制的并联T型三电平整流器功率分配与零序环流抑制
Power Sharing and ZSCC Elimination for Parallel T-Type Three-Level Rectifiers Based on Model-Free Predictive Control
Bo Long · Jiahao Zhang · Xingyu Li · Jose Rodriguez 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年10月
针对模型预测控制（MPC）依赖精确电路参数的问题，本文提出了一种无模型预测控制方法。该方法应用于并联T型三电平整流器，旨在解决多机并联时的功率分配不均及零序环流（ZSCC）抑制问题，在无需精确模型的情况下实现了多目标优化与快速响应。
解读: 该技术对阳光电源的集中式光伏逆变器及大功率储能变流器（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。在多机并联运行场景下，零序环流抑制是提升系统可靠性的关键。无模型预测控制（Model-Free MPC）能够降低对系统参数整定的依赖，增强逆变器在复杂电网环境下的鲁棒性。建议研发团队关注该算法在降低多...
一种用于T型五电平嵌套中点钳位变换器的改进空间矢量调制及电容电压控制方法
An Improved Space Vector Modulation With Capacitor Voltage Control for T-Type Five-Level Nested Neutral Point Piloted Converter
Yunlong Liu · Steven Liu · Cong Wang · Jiayan Jiang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年5月
本文提出了一种针对T型五电平嵌套中点钳位（5L-NNPP）变换器的新型电容电压控制方法。由于NNPP拓扑开关状态的多样性，冗余矢量对直流母线中点电压的影响不确定。该方法有效解决了直流母线中点电压与各电容电压之间的平衡控制问题。
解读: 该研究涉及的多电平拓扑技术对于阳光电源的高功率密度组串式逆变器及集中式逆变器研发具有重要参考价值。随着光伏系统向更高直流电压等级发展，五电平技术能有效降低开关损耗并提升电能质量，减小滤波电感体积。建议研发团队关注该拓扑在大型地面电站逆变器中的应用潜力，特别是针对高压直流输入场景下的电容电压平衡控制策...
基于可迁移代理模型与多目标优化的高效LDMOS设计
Efficient LDMOS Design via Transferable Surrogate Models and Multi-Objective Optimization
Hongyu Tang · Chenggang Xu · Xiaoyun Huang · Yuxuan Zhu 等6人 · IEEE Electron Device Letters · 2025年9月
优化横向双扩散金属氧化物半导体（LDMOS）性能需要在硅极限约束下平衡击穿电压（BV）和比导通电阻（ $\text {R}_{\text {on},\text {sp}}$ ）。传统的基于技术计算机辅助设计（TCAD）的器件设计在处理大参数空间时耗时且效率低下。本文提出了一种机器学习（ML）辅助框架，该框架将初始和微调后的深度神经网络（DNN）替代模型与多目标粒子群优化（MOPSO）相结合。微调后的DNN仅使用小数据集就能适应非重叠的扩展设计空间，同时在MOPSO过程中选择性地应用这两个替代模型...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于机器学习的LDMOS优化技术具有重要的战略价值。LDMOS（横向双扩散金属氧化物半导体）器件是光伏逆变器和储能变流器中功率转换电路的核心元件，其击穿电压与导通电阻的平衡直接影响系统的效率、可靠性和成本。 该技术的核心创新在于利用深度神经网络替代传统TCAD仿真，将...
基于混合惩罚函数增强型D3QN算法的微网低碳经济能量管理方法
Low Carbon Economic Energy Management Method in a Microgrid Based on Enhanced D3QN Algorithm With Mixed Penalty Function
Chanjuan Zhao · Yunlong Li · Qian Zhang · Lina Ren · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
本文提出一种融合混合惩罚函数的增强型 Dueling Double Deep Q Network 算法（EN-D3QN-MPF），用于微网能量管理。构建包含光伏、风力发电、储能系统、电动汽车充电站、温控负荷及价格响应负荷的新型微网模型。通过结合混合惩罚函数与D3QN强化学习，动态平衡奖励权重，实现微网低碳经济运行与用户充电满意度的协同优化。基于中国东部2019年实测数据的仿真结果表明，所提方法在能量管理性能上优于遗传算法、粒子群算法、Dueling DQN、DDQN及D3QN。
解读: 该EN-D3QN-MPF算法对阳光电源微网能量管理系统具有重要应用价值。可直接应用于PowerTitan储能系统的智能调度模块，结合ST系列储能变流器实现多时间尺度的功率优化。算法融合的混合惩罚函数机制可嵌入iSolarCloud平台，协同优化SG系列光伏逆变器出力、储能充放电策略与充电桩负荷管理，...
基于累积概率分布的锂离子电池组快速准确故障诊断方法
A Rapid-Accurate Fault Diagnosis Method Based on Cumulative Probability Distribution for Lithium-Ion Battery Packs
Zhen Zhang · Xin Gu · Ziheng Mao · Jinglun Li 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年10月
作为电池管理系统中的一项关键技术，故障诊断方法的迭代创新与发展正受到越来越多的关注。然而，早期故障相关的异常特征并不明显，通过传统诊断技术难以识别。为此，本文提出了一种基于累积概率分布（CPD）的锂离子电池组快速准确故障诊断方法。CPD算法可将电池电压序列转换为非时间序列。基于CPD算法设计了两种故障诊断子方法，包括以长期电压数据为输入的快速预检测方法A和以短期电压数据为输入的准确诊断方法B。此后，这些提出的方法在诊断效率和准确性之间取得了平衡。实验结果表明，所提出的方法能够检测电池早期故障并估...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项基于累积概率分布的锂电池故障诊断技术具有重要的工程应用价值。当前储能系统的安全性和可靠性是制约行业发展的关键瓶颈，而该技术通过将电池电压序列转换为非时间序列的创新方法，实现了早期故障的快速准确识别，这与我们在大规模储能电站运维中的实际需求高度契合。 该方法的双重...