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一种具有宽ZVS运行范围的LCC-LCC补偿无线电能传输系统混合模式控制策略
A Hybrid Mode Control Strategy for LCC–LCC- Compensated WPT System With Wide ZVS Operation
Na Fu · Junjun Deng · Zhenpo Wang · Wenbo Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年2月
本文提出了一种面向效率的LCC-LCC补偿无线电能传输（WPT）系统控制策略，通过全桥（FB）与半桥（HB）模式的切换，实现了宽电流调节范围下的零电压开关（ZVS）运行。文中建立了考虑谐波的时域模型，以优化系统在不同负载需求下的转换效率。
解读: 该技术主要针对无线充电领域，与阳光电源现有的电动汽车充电桩业务具有技术关联性。虽然目前主流充电桩以有线为主，但随着大功率无线充电技术的演进，该混合模式控制策略（FB/HB切换）可有效提升宽负载范围下的转换效率，有助于优化未来无线充电模块的拓扑设计。建议研发团队关注该拓扑在提升充电桩系统轻载效率方面的...
一种基于双变压器的混合半双有源桥变换器及其简单分段控制
A Dual-Transformer Based Hybrid Semidual Active Bridge Converter for Wide Voltage Range Applications Utilizing Simple Segmented Control
Deliang Chen · Junjun Deng · Baokun Zhang · Zhenpo Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年1月
本文提出了一种用于单向功率流和宽电压范围应用的高频隔离电压型双变压器混合半双有源桥（SAB）变换器。该变换器通过在不同工况下切换全桥与半桥工作模式，显著提升了转换效率。文章详细阐述了五种工作模式，并提出了简化的分段控制策略以适应宽电压波动需求。
解读: 该拓扑结构在宽电压范围下的高效率表现，对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack）及光伏组串式逆变器中的DC-DC级具有重要参考价值。随着光伏组件电压范围的扩大和储能电池电压的动态变化，该混合半双有源桥技术能有效降低变换器在极端电压下的损耗，提升系统整体效率。建议研发团队评估...
电动汽车锂离子电池数据驱动故障溯源
A Data-Driven Fault Tracing of Lithium-Ion Batteries in Electric Vehicles
Shuhui Wang · Zhenpo Wang · Jinquan Pan · Zhaosheng Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年12月
针对电动汽车锂离子电池火灾隐患，本文提出了一种基于全生命周期充电数据的大数据驱动故障溯源框架。通过随机森林算法挖掘并自动筛选与故障强相关的电压特征，实现对电池故障的精准识别与溯源，为提升电池系统安全性提供了有效的数据驱动方案。
解读: 该研究提出的数据驱动故障溯源方法与阳光电源的储能业务高度契合。阳光电源的PowerTitan和PowerStack系列储能系统均配备先进的BMS，通过引入此类机器学习算法，可显著提升对电芯级异常的预判能力，从“事后报警”转向“事前预防”。建议将该技术集成至iSolarCloud智能运维平台，利用海量...
基于可重构拓扑的互操作且高效的无线电动汽车充电器
An Interoperable and High-Efficiency Wireless Electric Vehicle Charger Based on Reconfigurable Topology
Baokun Zhang · Junjun Deng · Zhenpo Wang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
本文提出了一种无线电动汽车充电系统，旨在提升感应电能传输过程中的互操作性与效率。通过引入一种新型双耦合LCC补偿的可重构磁耦合谐振拓扑，该系统能够有效适应二次侧多样的配置需求，在全充电过程中保持高效率运行。
解读: 该研究提出的可重构拓扑技术对于阳光电源的电动汽车充电桩业务具有重要参考价值。随着无线充电技术的商业化进程，提升不同车型间的互操作性是行业痛点。阳光电源可借鉴该文的双耦合LCC补偿方案，优化充电桩的功率变换模块设计，以适应不同电池电压等级和耦合系数的车辆，提升用户体验。此外，该技术中涉及的高效功率转换...
过充循环条件下锂离子电池退化评估的数据驱动方法
Data-Driven Lithium-Ion Battery Degradation Evaluation Under Overcharge Cycling Conditions
Yiwen Zhao · Zhenpo Wang · Zhenyu Sun · Peng Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年8月
针对电动汽车锂离子电池过充退化评估与异常检测问题，本文提出了一种数据驱动的评估框架。通过多级过充循环实验，分析了电池退化行为与特征，为提升电池健康状态（SOH）评估精度及安全性提供了有效手段。
解读: 该研究直接服务于阳光电源储能业务的核心安全需求。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，电池过充保护是BMS（电池管理系统）的核心功能。该数据驱动模型可集成至iSolarCloud智能运维平台，通过机器学习算法对电池组进行全生命周期监测，实现过充风险的早期预警。建议研发团队将此...
电动汽车电池在线数据驱动故障诊断与热失控预警
An Online Data-Driven Fault Diagnosis and Thermal Runaway Early Warning for Electric Vehicle Batteries
Zhenyu Sun · Zhenpo Wang · Peng Liu · Zian Qin 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年10月
电池故障诊断对电动汽车的安全运行至关重要，特别是热失控预警。本文提出了一种锂离子电池实时早期故障诊断方案，旨在通过数据驱动方法实现早期失效检测，降低高能量密度锂电池的安全风险，应对行业面临的重大挑战。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack系列）具有重要参考价值。虽然文章侧重于电动汽车，但其核心的“在线数据驱动故障诊断”与“热失控预警”算法可直接迁移至大型储能电站的BMS系统。通过在iSolarCloud平台集成此类深度学习算法，可提升储能电芯状态监测的精度，实现从...
一种基于串联半桥WPT变换器的宽运行范围效率优化混合调制策略
A Hybrid Modulation Strategy Based on Tandem-Half-Bridge WPT Converter for Efficiency Optimization Within Wide Operation Range
Mingyang Li · Junjun Deng · Zhenyuan Zhang · Zhenpo Wang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年4月
无线电能传输（WPT）系统的效率高度依赖于负载电阻。为应对宽负载变化需求，传统方法多采用复杂的双侧多变量控制。本文提出一种基于串联半桥结构的混合调制策略，旨在简化控制复杂度的同时，优化WPT系统在宽负载范围下的传输效率，解决了高频同步及控制复杂性难题。
解读: 该研究聚焦于无线电能传输（WPT）的拓扑优化与高效控制，与阳光电源的电动汽车充电桩业务具有技术关联性。虽然目前主流充电桩以有线快充为主，但大功率无线充电是未来电动汽车充电技术的重要演进方向。该串联半桥拓扑及混合调制策略可为阳光电源在未来研发高效率、宽负载适应性的无线充电模块提供理论参考，有助于提升充...
一种实现全域ZVS的DAB变换器简化闭式优化轨迹控制
Simplified Closed-Form Optimized Trajectories Control for a Dual Active Bridge Converter With ZVS Implementation Over Whole Domain
Deliang Chen · Junjun Deng · Mingyang Li · Zhenpo Wang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年10月
双向全桥（DAB）变换器因其优异性能广泛应用于电动汽车充电及储能领域。尽管三相移（TPS）调制研究众多，但现有方案难以在全电压和负载范围内实现零电压开关（ZVS），尤其是在不同模式切换过程中存在局限。本文提出了一种简化的闭式优化轨迹控制策略，旨在解决全域ZVS实现难题，提升变换器效率与动态响应能力。
解读: 该研究直接针对DAB变换器的核心控制痛点，对阳光电源的充电桩产品线（如直流快充桩）及储能变流器（PCS，如PowerTitan/PowerStack系列）具有重要价值。DAB是实现高功率密度双向DC-DC变换的关键拓扑，通过实现全域ZVS，可显著降低开关损耗，提升系统在宽电压范围下的转换效率。建议研...
一种用于宽输出电压下提高效率的带开关控制电容的LCC-LCC补偿无线电能传输系统
An LCC–LCC Compensated WPT System With Switch-Controlled Capacitor for Improving Efficiency at Wide Output Voltages
Na Fu · Junjun Deng · Zhenpo Wang · Deliang Chen · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年7月
本文提出了一种结合开关控制电容（SCC）的三相移（TPS）控制策略，旨在提升LCC-LCC补偿无线电能传输（WPT）系统在宽输出电压范围下的整体效率。文中建立了系统数学模型，并阐述了TPS控制下的零电压开关（ZVS）实现条件及负载匹配机制。
解读: 该技术主要针对无线充电领域，与阳光电源的电动汽车充电桩业务具有潜在的技术关联。虽然目前阳光电源以有线充电桩为主，但随着大功率无线充电技术在电动汽车及工业AGV领域的应用趋势，该研究中关于LCC补偿网络及SCC控制策略在宽电压范围下的效率优化方法，可为公司未来布局无线充电产品线提供拓扑参考。建议研发团...
考虑实际工况的锂离子电池增量容量曲线确定方法对比研究
Comparative Study of Incremental Capacity Curve Determination Methods for Lithium-Ion Batteries Considering the Real-World Situation
Peng Liu · Yizhong Wu · Chengqi She · Zhenpo Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年10月
增量容量分析（ICA）是电池健康状态（SOH）评估的关键技术，但电动汽车在实际运行中充电条件不确定且数据不完整，限制了增量容量（IC）曲线的提取。本文针对真实工况下的IC曲线确定方法进行了深入对比分析，旨在提升复杂环境下电池状态评估的准确性与鲁棒性。
解读: 该研究直接服务于阳光电源储能业务的核心痛点。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，高精度的SOH估算对于保障电站全生命周期收益至关重要。通过引入更鲁棒的IC曲线提取算法，可显著提升iSolarCloud平台对电池衰减的预测精度，优化电池管理系统（BMS）的均衡策略与运维建议。...
基于电压异常结合长短期记忆神经网络与等效电路模型的电动汽车电池故障诊断
Battery Fault Diagnosis for Electric Vehicles Based on Voltage Abnormality by Combining the Long Short-Term Memory Neural Network and the Equivalent Circuit Model
Da Li · Zhaosheng Zhang · Peng Liu · Zhenpo Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年2月
本文提出了一种结合长短期记忆（LSTM）神经网络与等效电路模型的电池故障诊断新方法。通过改进的自适应提升算法提高诊断精度，并利用预判模型降低计算负载，有效提升了电动汽车电池系统的运行安全性与可靠性。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack）具有重要参考价值。储能系统本质上是大规模电池组的集成，其安全性与BMS（电池管理系统）的故障诊断能力直接相关。文中提出的LSTM与等效电路模型结合的方法，可优化阳光电源iSolarCloud平台对储能电站电池健康状态（SOH）...
基于异常发热与深度学习算法的电动汽车电池热失控故障预测
Battery Thermal Runaway Fault Prognosis in Electric Vehicles Based on Abnormal Heat Generation and Deep Learning Algorithms
Da Li · Peng Liu · Zhaosheng Zhang · Lei Zhang 等9人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年7月
针对电动汽车在复杂工况下电池热失控预测难的问题，本文提出了一种基于异常发热（AHG）的预测模型。该模型结合长短期记忆网络（LSTM）等深度学习算法，能够有效识别电池异常状态，提升电动汽车运行安全性。
解读: 该研究对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack）具有重要参考价值。储能系统本质上是大规模电池组的集成，热失控监测是BMS的核心安全功能。通过引入基于异常发热的深度学习预测模型，阳光电源可优化iSolarCloud平台的电池健康状态（SOH）评估与预警算法，从单纯的阈值报警升...
基于异常内阻与混合神经网络的电动汽车电池安全风险评估
Battery Safety Risk Assessment in Real-World Electric Vehicles Based on Abnormal Internal Resistance Using Proposed Robust Estimation Method and Hybrid Neural Networks
Da Li · Junjun Deng · Zhaosheng Zhang · Zhenpo Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年6月
电池安全是电动汽车推广的主要障碍。内阻（IR）是反映电池安全的关键参数，异常内阻会导致发热增加，诱发热失控。本文提出了一种基于鲁棒估计方法和混合神经网络的电池安全风险评估模型，通过监测内阻异常实现对电池热失控风险的早期预警。
解读: 该研究提出的内阻异常监测与风险评估算法对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有重要参考价值。储能系统的核心在于电池安全，通过引入鲁棒估计与混合神经网络，可显著提升iSolarCloud智能运维平台对电芯级健康状态（SOH）和安全风险的预测精度。建议将该算法集成至B...