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无通信的SS感应式电动汽车充电系统校正控制以实现功率可调性、错位容忍性和双向性
Communication-Free Rectification Control of SS Inductive EV Charging System for Power Regulatability, Misalignment Tolerance, and Bidirectionality
Yao Wang · Zhen Sun · Kaiyuan Wang · Yun Yang · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年6月
本文提出一种无需通信的串联-串联（SS）感应式电力传输（IPT）系统，用于电动汽车（EV）充电，具备三大优势：优异的功率调节能力以适应电池充电特性、高错位容忍度以确保偏移条件下的稳定充电，以及双向能量传输能力。通过车载有源整流器调控交流输出电流与电压间的相角差Δθ：当0≤Δθ<90°时，系统工作于电网到车辆（G2V）模式，实现恒流与恒压充电；当90°<Δθ≤180°时，进入车辆到电网（V2G）放电模式。所有功能均由车载侧实现，无需电网侧变换器及双端通信。实验验证了3kW样机在180mm距离下G2...
解读: 该无通信SS感应充电技术对阳光电源车载充电及储能产品具有重要应用价值。核心创新点在于通过单侧相角控制实现G2V/V2G双向功率调节，与阳光电源车载OBC充电机的双向架构高度契合，可简化通信协议降低系统成本。其恒流恒压无缝切换能力可直接应用于动力电池充电管理，96.9%的高效率指标达到行业领先水平。错...
评估LCL滤波器光伏逆变器中谐振电流引起的可靠性退化
Evaluating the Reliability Degradation Caused by Resonant Current in Photovoltaic Inverters With LCL Filters
Xinyue Zhang · Jiacheng Sun · Zhongzheng Zhou · Zhen Kang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年9月
随着光伏（PV）系统部署数量的不断增加，LCL 型并网逆变器因其卓越的谐波衰减能力而变得十分普遍。然而，传统的可靠性评估往往忽略了由控制回路不稳定或参数漂移引起的谐振电流的影响，而这种谐振电流会显著加速关键组件的老化。本文提出了一个全面的 LCL 型光伏逆变器可靠性评估框架，该框架能更好地反映实际运行条件。开发了一个电热模型，该模型考虑了与温度相关的功率损耗、绝缘栅双极型晶体管（IGBT）热耦合以及电容器老化。采用蒙特卡罗模拟和威布尔分布来推导逆变器在年度任务剖面下的使用寿命。实验验证证实，谐振...
解读: 该研究对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能变流器的可靠性设计具有重要价值。LCL滤波器谐振电流导致的IGBT热应力问题直接关联功率模块寿命，研究提出的电热耦合模型与雨流计数疲劳分析方法可应用于：1）SG系列逆变器功率模块热设计优化，通过主动阻尼控制抑制谐振电流，降低结温波动；2）ST储能变流器在频...
一种用于三相逆变器的闭环补偿罗氏线圈电流传感器
A Closed-Loop Compensated Rogowski Coil Current Sensor for Three-Phase Inverter
Zhen Xin · Yu Yao · Jianlong Kang · Qian Li 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年9月
精确的电流测量对于电力电子变换器实现故障保护和电流控制至关重要。在众多可选方案中，印刷电路板罗氏线圈电流传感器（PCB RCCS）凭借其带宽更高、体积更小、成本更低等优势，成为有力的竞争者。然而，运算放大器中的失调电压和失调电流极大地限制了PCB RCCS的测量精度，并且受运算放大器个体差异和温度变化的影响较大。传统的误差补偿方法缺乏自调节能力，导致补偿效果存在显著局限。本文提出了一种闭环误差补偿方法，该方法能够在实际运行条件下实时监测补偿效果，及时调整补偿信号，实现对PCB RCCS积分误差的...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于闭环补偿的PCB罗氏线圈电流传感器技术具有显著的应用价值。在光伏逆变器和储能变流器等核心产品中，精确的电流测量直接关系到系统的功率控制精度、效率优化和安全保护性能。 该技术的核心创新在于解决了传统PCB罗氏线圈因运放失调而导致的积分误差问题。通过实时监测和动态调整...
利用聚光太阳能热能储存优化固体氧化物电解池：一种混合深度学习方法
Optimization of solid oxide electrolysis cells using concentrated solar-thermal energy storage: A hybrid deep learning approach
Hongwei Liua1 · Wei Shuaia1 · Zhen Yao · Jin Xuan 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 固体氧化物电解池（SOEC）是一种将CO2和H2O转化为合成气的前沿技术，具有显著的经济与环境效益。然而，该过程需要大量的高温热量输入，传统上依赖电能供给。本研究提出一种创新方法，利用聚光太阳辐射作为SOEC的可再生热源，并通过集成热能储存（TES）系统来应对太阳辐射固有的波动性挑战。我们构建了一种混合模型，将多物理场仿真与深度学习算法相结合，能够在实时直法向辐照度条件下快速优化电解过程。研究结果表明，在系统架构中引入TES后，SOEC入口处的温度变化率显著降低了53%，从而确保了运行的稳...
解读: 该研究将光热储能与固体氧化物电解耦合的深度学习优化方法,对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要借鉴价值。其热能存储系统可降低53%温度波动率的控制策略,可应用于我司储能系统的热管理优化;混合多物理场仿真与深度学习算法的实时优化框架,可增强iSolarCloud平台的预测性维护...