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AI与量子技术在未来电网中的融合模式与应用展望
AI and Quantum Technologies Integration Models and Application Prospects in Future Power Grids
臧奕茗 · 李卓潇 · 张少春 · 闫云凤 等7人 · 高电压技术 · 2025年4月 · Vol.51
人工智能与量子技术作为战略性前沿科技，在电力系统中具有广阔应用前景。本文综述了AI在电力设备运维、系统控制、市场交易及设备设计等方面的应用优势，系统分析了量子测量、计算、通信与材料在电力参量高精度检测、系统快速优化、安全通信和设备改进中的现状与作用，并从“AI+量子测量”“AI+量子计算”“AI+量子通信”“AI+量子材料”四方面展望其深度融合前景，最后总结了二者协同应用面临的关键挑战与未来发展方向。
解读: 该研究对阳光电源多条产品线具有战略价值。AI+量子计算可应用于PowerTitan储能系统的多目标优化调度，提升能量管理效率；量子测量技术可增强SG系列逆变器的电网参数检测精度，优化MPPT算法性能；AI+量子通信可强化iSolarCloud平台的数据安全传输能力；量子材料研究为SiC/GaN功率器...
基于深度强化学习的主动配电网动态重构综述
A Review of Dynamic Reconfiguration in Active Distribution Networks Based on Deep Reinforcement Learning
江昌旭郭辰刘晨曦林俊杰邵振国 · 高电压技术 · 2025年4月 · Vol.51
随着双碳目标推进，风电、光伏等分布式电源大量接入配电网，加剧了出力的间歇性与波动性。主动配电网动态重构属高维混合整数非线性随机优化问题，传统方法存在局限。深度强化学习融合深度学习表征能力与强化学习决策优势，适用于该场景下的重构策略求解。本文综述其研究进展，分析数学模型构建、编码方式及算法应用现状，总结现有方法不足与深度强化学习的优势，并展望未来研究方向。
解读: 该深度强化学习配电网重构技术对阳光电源储能与光伏系统协同优化具有重要价值。在PowerTitan大型储能系统中，可结合iSolarCloud平台实时数据，通过DRL算法动态优化储能充放电策略与网络拓扑，应对光伏出力波动。对于SG系列逆变器集群，该技术可优化多逆变器协同控制与潮流分配，提升MPPT效率...
人工智能与数字孪生技术在交通领域电力变换器控制中的应用
Artificial Intelligence and Digital Twin Technologies for Power Converter Control in Transportation Applications: A Review
Zhen Huang · Jiawei Gong · Xuechun Xiao · Yuan Gao 等7人 · IET Power Electronics · 2025年2月 · Vol.18
本文综述了人工智能与数字孪生技术在电力电子变换器控制中的独特优势，旨在探索并实现更高水平的控制策略数字化。通过分析各类智能算法与数字孪生架构在交通电力系统中的协同作用，文章总结了其在提升动态响应、故障诊断与系统可靠性方面的潜力，为未来智能交通能源系统的优化控制提供了技术路径与研究方向。
解读: 该综述对阳光电源新能源汽车产品线具有直接应用价值。文中AI与数字孪生技术可应用于车载OBC充电机和电机驱动控制器的智能化升级：通过数字孪生建立功率变换器实时仿真模型，结合AI算法实现动态工况下的自适应控制优化，提升电机驱动系统的动态响应速度和效率。该技术可与阳光电源iSolarCloud平台融合，构...
电力电子中人工智能应用综述
An Overview of Artificial Intelligence Applications for Power Electronics
Shuai Zhao · Frede Blaabjerg · Huai Wang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年4月
本文概述了人工智能在电力电子系统中的应用，涵盖设计、控制和维护三个生命周期阶段。探讨了优化、分类、回归及数据结构探索等AI任务，并分析了四类AI技术在电力电子领域的应用潜力与挑战。
解读: AI技术是阳光电源实现产品智能化升级的核心驱动力。在设计阶段，AI可用于优化逆变器和PCS的拓扑参数，缩短研发周期；在控制层面，利用机器学习优化PWM策略或实现构网型控制，能显著提升系统在弱电网下的稳定性；在运维阶段，结合iSolarCloud平台，通过AI算法对组串式逆变器及PowerTitan储...
面向弱电网下跟网型逆变器稳定运行的数据驱动多参数整定方法
Data-Driven Multiparameter Tuning for Stabilizing Grid-Following Inverters
Caiyun Qin · Feng Gao · Guoxiang Wang · Kaizhe Nie · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
本文提出了一种数据驱动的多参数整定方法，旨在确保跟网型逆变器在弱电网工况变化下的稳定运行。该方法利用人工智能技术，根据采样输出电流，同步调整电流控制环路和锁相环（PLL）的比例及积分增益，有效提升了系统在复杂电网环境下的适应性与稳定性。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（组串式及集中式光伏逆变器）具有极高的应用价值。随着全球光伏渗透率提升，弱电网接入带来的振荡问题日益突出，传统固定参数整定难以应对。通过引入AI驱动的自适应参数调整，阳光电源可进一步优化逆变器在弱电网下的阻抗特性，提升并网稳定性。建议在iSolarCloud平台积累的电网...
考虑热交叉耦合效应的人工智能辅助热模型
Artificial Intelligence-Aided Thermal Model Considering Cross-Coupling Effects
Yi Zhang · Zhongxu Wang · Huai Wang · Frede Blaabjerg · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年10月
本文提出了一种考虑热交叉耦合效应的电力电子设备/系统人工智能辅助热模型。该方法允许系统内存在多个热源，相比传统仅支持单热源的建模方式，能更便捷地表征模型参数，有效提升了复杂电力电子系统的热分析精度。
解读: 该研究对阳光电源的核心产品线具有极高价值。在PowerTitan储能系统及大功率组串式逆变器中，功率模块（IGBT/SiC）的高密度集成导致显著的热交叉耦合效应。传统有限元仿真计算量大，而该AI辅助模型能实现快速、准确的热状态监测与寿命预测。建议将其应用于iSolarCloud智能运维平台，通过实时...
基于人工智能技术的电机应用综述
Application of Artificial Intelligence-Based Technique in Electric Motors: A Review
Wangde Qiu · Xing Zhao · Andy Tyrrell · Suresh Perinpanayagam 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
电机在工业领域应用广泛，提升其综合性能一直是研究热点。随着人工智能（AI）技术的快速发展，越来越多的AI方法被应用于电机领域，以实现更优的控制、监测与优化。
解读: 该文献探讨的AI技术在电机控制与故障诊断方面的应用，对阳光电源的业务具有参考价值。在风电变流器领域，AI算法可用于发电机侧的预测性维护及复杂工况下的自适应控制；在储能系统（如PowerTitan）的冷却风扇电机及PCS内部功率模块的健康状态监测中，引入机器学习模型可显著提升系统可靠性。建议研发团队关...
基于贝叶斯推理的永磁同步电机驱动自适应模型预测电流控制
Adaptive Model Predictive Current Control for PMSM Drives Based on Bayesian Inference
Xiaoguang Zhang · Xiang Yu · Guofu Zhang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年6月
本文针对传统有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）中参数鲁棒性不足的问题，提出了一种基于贝叶斯推理的自适应模型预测电流控制（BI-AMPCC）方法。该方法利用人工智能算法提升控制系统的灵活性与鲁棒性，有效解决了电机驱动系统在参数变化下的性能衰减问题。
解读: 该技术主要应用于电机驱动控制，与阳光电源的电动汽车充电桩（电机驱动相关模块）及风电变流器业务具有技术同源性。模型预测控制（MPC）在阳光电源的组串式逆变器和储能变流器（PCS）中已广泛应用，但参数鲁棒性一直是提升系统动态响应的关键痛点。引入贝叶斯推理等AI算法进行参数自适应优化，有助于提升阳光电源逆...
人工智能辅助的电力电子系统可靠性自动化设计
Artificial Intelligence Aided Automated Design for Reliability of Power Electronic Systems
Tomislav Dragicevic · Patrick Wheeler · Frede Blaabjerg · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年8月
本文提出了一种利用人工智能实现电力电子系统自动化设计的新方法。现有方法往往忽略可靠性指标，或仅限于固定参数下的可靠性评估。该方法建立了设计参数与系统可靠性之间的函数关系，实现了设计过程的自动化与优化。
解读: 该研究对阳光电源的核心产品线（如组串式/集中式逆变器、PowerTitan储能系统）具有极高的应用价值。在产品研发阶段，引入AI驱动的自动化可靠性设计，可显著缩短开发周期，并优化功率模块在极端工况下的寿命预测。建议研发团队将此方法集成至iSolarCloud智能运维平台，通过海量现场运行数据训练模型...
基于人工智能的可靠虚拟同步机控制设计
Artificial Intelligence-Based Control Design for Reliable Virtual Synchronous Generators
Qianwen Xu · Tomislav Dragicevic · Lihua Xie · Frede Blaabjerg · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年8月
虚拟同步机（VSG）是解决高比例可再生能源并网下频率稳定问题的关键技术。然而，VSG仿真带来的功率波动增加了电力电子变换器中功率半导体器件的应力，从而对其可靠性产生负面影响。本文提出了一种基于人工智能的控制策略，旨在优化VSG性能的同时提升系统的可靠性。
解读: 该研究直接契合阳光电源在构网型（Grid-Forming）技术领域的战略布局。随着PowerTitan等储能系统及大型光伏电站对电网支撑能力要求的提高，VSG控制已成为核心竞争力。本文提出的AI控制策略可有效平衡VSG的频率支撑性能与功率器件的寿命损耗，对提升阳光电源组串式逆变器及PCS产品的长期运...
基于强化学习的多端口DC-DC变换器拓扑推导
Topology Derivation of Multiport DC–DC Converters Based on Reinforcement Learning
Mi Dong · Ruijin Liang · Jian Yang · Chenyao Xu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年4月
多端口DC-DC变换器在多种应用中备受关注，但传统拓扑推导方法复杂且耗时。本文提出了一种基于强化学习（RL）的拓扑推导方法，能够快速生成复杂变换器的拓扑结构，为电力电子电路设计提供了高效的新路径。
解读: 该研究利用强化学习自动化推导多端口DC-DC拓扑，对阳光电源的研发具有重要价值。在光储一体化及PowerTitan/PowerStack储能系统中，多端口变换器是实现光伏与电池高效耦合的核心。引入AI辅助拓扑设计，可显著缩短新一代高功率密度、高效率变换器的研发周期，优化多端口间的能量调度逻辑。建议研...
人工智能在电力电子系统高频磁性元件设计中的应用综述
Artificial Intelligence Applications in High-Frequency Magnetic Components Design for Power Electronics Systems: An Overview
Xiaobing Shen · Yu Zuo · Jiaze Kong · Wilmar Martinez · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年7月
本文综述了人工智能（AI）在电力电子高频磁性元件（电感与变压器）设计中的应用，涵盖专家系统、模糊逻辑、元启发式算法及机器学习四大类。文章重点探讨了AI模型在损耗估计、参数优化及设计自动化方面的应用，旨在提升高频电力电子系统的设计效率与性能。
解读: 磁性元件（电感、变压器）是阳光电源组串式逆变器、PowerTitan储能变流器及充电桩的核心功率密度瓶颈。引入AI辅助设计可显著缩短高频磁性元件的研发周期，优化损耗模型，助力提升产品功率密度。建议研发团队利用机器学习算法替代传统的繁琐有限元仿真，在PowerTitan等大功率储能产品中实现磁性元件的...
基于人工智能的电力电子变换器开路故障诊断：最新进展与未来展望
Artificial Intelligence-Based Open-Circuit Fault Diagnosis for Power Electronic Converters: Recent Advances and Future Prospects
Kangli Liu · Jingyang Zhou · Cheng Jin · Peng Chen 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年3月
本文探讨了人工智能（AI）在电力电子变换器开路故障诊断中的应用。针对变换器故障定位与识别这一关键问题，AI算法提供了高效的新型解决方案，对保障电力电子系统的稳定运行具有重要意义。
解读: 故障诊断技术是提升阳光电源产品可靠性的核心。对于组串式/集中式光伏逆变器及PowerTitan/PowerStack储能系统，引入AI驱动的开路故障诊断算法，可实现故障的实时预警与精准定位，显著降低运维成本（O&M），提升iSolarCloud平台的智能化水平。建议研发团队将该技术集成至功率模块驱动...
基于KNN-GRU-DNN模型的正激变换器变压器高效设计方法
Efficient Design Method for a Forward-Converter Transformer Based on a KNN–GRU–DNN Model
Gang Seok Lee · Sanha Kim · Sungwoo Bae · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年1月
本文提出了一种基于人工智能的正激变换器变压器（FCT）高效设计方法。传统FCT设计过程繁琐且效率低下，为此，本文应用K-近邻（KNN）、门控循环单元（GRU）和深度神经网络（DNN）模型进行设计优化，显著提升了设计估计的准确性与效率。
解读: 该研究提出的AI辅助磁性元件设计方法对阳光电源的产品研发具有重要参考价值。在光伏逆变器（尤其是户用及组串式产品）和储能变流器（PCS）中，变压器是核心磁性元件，其设计优化直接影响功率密度与效率。通过引入KNN-GRU-DNN模型，研发团队可缩短磁性元件的迭代周期，减少繁琐的试错过程，从而加速新一代高...
人工智能逆向应用在电力变换器控制中的研究
Inverse Application of Artificial Intelligence for the Control of Power Converters
Yuan Gao · Songda Wang · Habibu Hussaini · Tao Yang 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年2月
本文提出了一种电力电子变换器控制的“人工智能逆向应用”（IAAI）新方法。与传统控制策略相比，该方法通过数据驱动过程直接获取所需的控制系数或参考值，无需复杂的优化算法或繁琐的数学推导，显著简化了控制设计流程。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如组串式/集中式光伏逆变器、PowerTitan/PowerStack储能变流器）具有极高的应用价值。目前，逆变器控制算法多依赖于复杂的模型预测控制（MPC）或参数整定，计算开销大且对模型精度要求高。IAAI方法通过数据驱动直接获取控制参数，可显著降低控制器计算负担，提...
基于多智能体系统一致性的多永磁同步电机速度协调控制固定时间协议
Fixed-Time Consensus Protocols of Multiagent Systems Based Speed Coordinated Control for Multiple Permanent Magnet Synchronous Motors Under Vector Control System
Limin Hou · Xiaoru Lan · Yifu Ren · Pinjia Zhang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年12月
本文提出了一种基于多智能体系统（MAS）一致性的多永磁同步电机（multi-PMSMs）速度协调控制方法。通过将单个电机的矢量控制系统视为一个智能体，利用智能体间的邻居交互实现多电机系统的速度协同，为利用人工智能实现多电机协调控制提供了新思路。
解读: 该研究提出的多智能体一致性控制算法在多电机协同领域具有前瞻性。对于阳光电源而言，该技术可应用于风电变流器的主从控制策略优化，提升多风机并网时的功率协调能力。此外，在大型储能系统（如PowerTitan）的电池簇并联控制或多逆变器并联运行场景中，引入多智能体协同控制逻辑，有助于提高系统在复杂电网环境下...
基于人工智能的采用三相移调制双有源桥变换器建模与控制策略
Artificial Intelligence-Based Modeling and Control Strategy for Dual Active Bridge Converter With Triple Phase Shift Modulation
Jiawei Zhang · Jiaxiong Xu · Yile Dai · Miao Yu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年1月
双有源桥（DAB）变换器因其优异的双向功率传输性能，已成为储能系统和直流电力系统的核心单元。为提升宽电压范围下的效率，常采用三相移（TPS）调制。本文针对现有DAB建模与控制策略的局限性，提出了一种基于人工智能的建模与控制方法，旨在优化变换器在复杂工况下的动态响应与转换效率。
解读: DAB变换器是阳光电源储能系统（如PowerTitan、PowerStack系列）中DC-DC级实现双向功率流的核心拓扑。在储能PCS中，宽电压范围下的效率优化是提升系统整体能效的关键。本文提出的基于AI的TPS调制策略，能够有效解决传统解析模型在复杂工况下精度不足的问题，有助于提升阳光电源储能产品...
基于人工智能技术的恒功率负载交直流馈线系统不稳定抑制设计与优化
Design and Optimization of Instability Mitigation for AC–DC Feeder Systems With Constant Power Loads Using Artificial Intelligence Techniques
Ratapon Phosung · Kongpan Areerak · Theppanom Sopapirm · Kongpol Areerak · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年5月
大多数电力电子变换器负载表现为恒功率负载（CPL），其小信号负阻抗特性会降低系统稳定性。本文研究了利用人工智能技术优化主动阻尼控制策略，以抑制交直流馈线系统中的不稳定现象，并避免负载侧补偿对负载性能的影响。
解读: 该研究针对恒功率负载（CPL）引发的系统振荡问题，对阳光电源的储能变流器（PCS）及微电网解决方案具有重要参考价值。在PowerTitan等大型储能系统或微电网应用中，当系统接入大量电力电子设备时，负阻抗效应易导致并网点失稳。引入AI优化主动阻尼算法，可提升系统在弱电网环境下的鲁棒性，优化iSola...
一种基于内置NTC传感器的SiC功率模块多芯片结温估计AI新方法
A Novel Artificial Intelligence-Enabled Junction Temperature Estimation Method for Multiple Chips in a SiC Power Module Based on an Inherent Built-in NTC Sensor
Zhewei Zhang · Laili Wang · Jin Zhang · Yi Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
结温是SiC功率模块监测的关键参数。针对现有非侵入式结温估计方法在处理多芯片热耦合及复杂工况时精度与分辨率不足的问题，本文提出了一种基于人工智能的创新结温估计方法，有效提升了多芯片模块的温度监测精度。
解读: 该技术对于阳光电源的组串式逆变器及PowerTitan/PowerStack储能系统至关重要。随着SiC器件在高性能逆变器和PCS中的广泛应用，多芯片热耦合导致的结温不均是影响系统可靠性的核心挑战。该AI方法利用内置NTC传感器实现高精度结温估计，可直接集成于iSolarCloud智能运维平台，实现...
用于下一代处理器垂直供电的高电流、高功率密度中间总线变换器
High Current, High Power-Density Intermediate Bus Converters for Vertical Power Delivery to Next-Generation Processors
Pranav Raj Prakash · Ahmed Nabih · Yan Liang · Sudhir Kudva 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年10月
人工智能与机器学习的发展推动了GPU算力的指数级增长，导致其功耗大幅提升。传统的12V中间总线电压（IBV）横向供电方案已难以满足需求，本文探讨了垂直供电技术，旨在通过高电流、高功率密度的中间总线变换器，解决下一代处理器供电的瓶颈问题。
解读: 该文章探讨的垂直供电技术及高功率密度DC-DC变换器，主要针对高性能计算（HPC）和数据中心服务器领域。对于阳光电源而言，虽然目前核心业务集中在光伏和储能领域，但该技术中涉及的宽禁带半导体应用、高功率密度拓扑设计及高效热管理方案，可为阳光电源iSolarCloud智能运维平台所支撑的数据中心配套电源...
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