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基于BLT和脉冲变压器的全固态纳秒脉冲电源用于DBD应用
All-Solid-State Nanosecond Pulse Power Supply Based on BLTs and Pulse Transformer for DBD Application
Hao Gui · Zhongyong Zhao · Qing Shi · Xin Liu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年8月
纳秒脉冲在介质阻挡放电（DBD）中表现出更高的效率。由于DBD负载具有电容特性，传统方法常通过并联电阻来维持波形，但这导致了额外能量损耗。本文提出了一种基于BLT（大功率开关器件）和脉冲变压器的全固态纳秒脉冲电源，旨在优化波形质量并降低能量损耗。
解读: 该文献探讨的纳秒脉冲电源技术主要应用于工业放电领域，与阳光电源现有的光伏逆变器、储能PCS及充电桩等核心业务在应用场景上有较大差异。然而，该研究中涉及的脉冲功率变换拓扑、高频脉冲变压器设计以及针对容性负载的波形优化技术，对于公司在功率半导体驱动电路、高频磁性元件优化以及未来可能涉及的特种电源研发领域...
一种考虑单体电池运行状态的锂离子电池健康状态贝叶斯迁移学习评估框架
A Bayesian transfer learning framework for assessing health status of Lithium-ion batteries considering individual battery operating states
Jiarui Zhang · Lei Mao · Zhongyong Liu · Kun Yu 等5人 · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.382
摘要 锂离子电池（LIBs）健康状态（SOH）的快速准确评估对于实现高效的电池监测与管理具有重要意义。LIBs的退化是一个复杂的过程，每一块电池的退化路径均具有独特性，受到内部和外部多种因素共同影响。然而，现有方法通常将每块电池视为独立个体处理，未能充分挖掘和利用各单体电池的独特特征。为克服这一局限性，本研究提出了一种贝叶斯迁移学习框架，用于建模锂离子电池特有的退化过程，从而完成对SOH的评估。具体而言，构建了一个混合效应模型（MEM）以描述电池健康状态的退化过程，该模型能够捕捉不同电池之间的异...
解读: 该贝叶斯迁移学习框架对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan储能系统的电池管理具有重要价值。混合效应模型可捕捉单体电池差异性,实现精准SOH评估,优化BMS策略。三种参数更新策略适配不同应用场景,可提升iSolarCloud平台预测性维护能力。该方法兼容循环老化与日历老化,适用于大规模储能...