找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics
具有高泛化能力的碳化硅功率模块物理信息智能热模型
Physics-Informed Intelligent Thermal Model for SiC Power Modules With High Generalization
Yizheng Tang · Cao Zhan · Lingyu Zhu · Hao Sun 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年10月
本文提出了一种新型物理信息智能热模型（PIITM），用于碳化硅（SiC）功率模块。该模型融合了组件热传递逻辑，相比传统智能模型具有更好的可解释性与泛化能力。通过残差卷积神经网络提取热特征，实现了对SiC模块热行为的精确建模。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如组串式逆变器、PowerTitan储能系统及风电变流器）具有重要应用价值。随着SiC器件在高性能逆变器中的广泛应用，热管理成为提升功率密度和可靠性的关键。PIITM模型通过物理机理与AI的结合，能显著提升热仿真精度，缩短研发周期。建议在iSolarCloud智能运维平...
用于无传感器感应电机超低速运行的速度自适应全阶观测器的稳定性与动态性能提升
Stability and Dynamic Performance Improvement of Speed Adaptive Full-Order Observer for Sensorless Induction Motor Ultralow Speed Operation
Bo Wang · Zhixin Huo · Yong Yu · Cheng Luo 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年11月
针对无传感器感应电机在超低速运行下，速度自适应全阶观测器（AFO）在稳定性和动态性能难以兼顾的问题，本文提出了一种新型反馈增益选择原则。该方法在保证系统稳定性的同时，显著优化了观测器的动态响应性能，解决了传统方法在极低速工况下性能受限的难题。
解读: 该研究聚焦于电机控制算法的优化，特别是无传感器控制技术，这与阳光电源的风电变流器及电动汽车充电桩业务具有技术关联性。在风电变流器领域，低速下的精确观测有助于提升风机在微风工况下的并网稳定性与发电效率；在充电桩领域，该算法可为电机驱动模块提供更优的动态响应。建议研发团队关注该反馈增益选择原则，将其应用...