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通过原子层刻蚀显著提高Al0.86Ga0.14N肖特基势垒二极管的击穿电压
Significant improvement of breakdown voltage of Al0.86Ga0.14N Schottky barrier diodes by atomic layer etching
Tingang Liu · Zhiyuan Liu · Haicheng Cao · Mingtao Nong · Applied Physics Letters · 2025年1月 · Vol.126
本研究采用原子层刻蚀（ALE）技术优化Al0.86Ga0.14N肖特基势垒二极管（SBDs）的表面与界面质量，显著提升了器件的击穿电压。通过精确控制刻蚀过程，有效减少了表面缺陷和界面态密度，从而改善了电场分布并抑制了泄漏电流。实验结果表明，经ALE处理的器件反向击穿电压较传统工艺样品大幅提升，同时保持了良好的正向导通特性。该方法为高性能深紫外光电子及高频功率器件的制备提供了关键技术路径。
解读: 该研究在Al0.86Ga0.14N SBD器件的击穿电压提升方面的突破，对阳光电源的高频功率器件应用具有重要价值。ALE工艺优化的高击穿电压特性，可直接应用于SG系列高压光伏逆变器和ST系列储能变流器的GaN功率模块设计，有助于提升系统功率密度和转换效率。特别是在1500V光伏系统中，高击穿电压Ga...
一种近似哈密顿神经网络增强的多机电力系统励磁控制
A Nearly Hamiltonian Neural Network-Enhanced Multi-Machine Power System Excitation Control
Youbo Liu · Xuexin Wang · Gao Qiu · Zhiyuan Tang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
广义哈密顿系统理论（GHST）是高维非线性电力系统励磁控制的有力工具，但由于实际高阶系统解析不可行以及子模块不完整，该理论依赖降阶动态，从而导致控制误差。为解决这一问题，本文提出了一种基于近哈密顿神经网络（NHNN）的非线性励磁控制方法。该方法从测量数据中学习每台发电机的结构化哈密顿量，减轻了因降阶引起的哈密顿量实现误差。然后，通过组合这些哈密顿量，提出了一种保持系统响应的全局能量函数，用于稳定控制。在双机系统上的仿真结果表明，与广义哈密顿系统理论和PID控制方法相比，该方法提高了系统稳定性，平...
解读: 该近似哈密顿神经网络控制技术对阳光电源构网型储能系统具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统并网场景中，传统哈密顿励磁控制虽能保证能量结构稳定性，但对参数摄动敏感。该研究提出的深度学习补偿方案可直接应用于ST系列储能变流器的GFM控制策略：通过神经网络实时补偿电网阻抗变化、负载扰动等不确...
配电网中分布式模块化储能系统的最优鲁棒配置以实现电压调节
Optimal robust allocation of distributed modular energy storage system in distribution networks for voltage regulation
Zirong Xu · Zhiyuan Tang · Yongdong Chen · Youbo Liu 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.388
本文研究了在主动式低压配电网（DNs）中为减小电压偏差而进行的分布式模块化储能（DMES）最优鲁棒配置（位置与数量）问题。在所提出的配置问题中，设计了一种新颖的集中-本地控制框架（CLCF）用于DMES的电压调节，并对该框架下的下垂系数设定方案进行了优化确定。此外，为了应对有功与无功功率注入之间的不确定性及其相关性，本文在一种新型的相关多面体不确定性集（CPUS）下构建了鲁棒优化模型来表述DMES配置问题，从而避免解的过度保守性。进一步地，为使所提出的非线性非凸配置问题在计算上具有可追踪性，将其...
解读: 该分布式模块化储能优化配置技术对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。论文提出的集中-本地控制框架与下垂系数优化调度,可直接应用于我司储能变流器的电压调节策略,提升低压配网场景下的电压质量。其鲁棒优化模型能有效应对功率不确定性,为iSolarCloud平台的智能运维算...