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重离子辐照在4H-SiC肖特基势垒二极管中诱导的陷阱浓度深度分布
Depth profile of trap concentration induced by heavy ion irradiation in 4H-SiC Schottky barrier diode
Xueqiang Yu · Xiaodong Xu · Hao Jiang · Lei Wu · Applied Physics Letters · 2025年7月 · Vol.127
本文研究了重离子辐照在4H-SiC肖特基势垒二极管中引入的缺陷陷阱浓度随深度的分布特性。通过变能量重离子辐照结合深能级瞬态谱技术,获得了不同深度处的陷阱浓度分布,并分析了主要缺陷能级(如Z1/Z2和HK中心)的形成机制与空间演化规律。结果表明,陷阱浓度分布与离子射程及电子/核能损密切相关,缺陷峰值区域位于近表面至几个微米深度范围内。该研究为理解SiC器件在高能粒子环境下的退化机理提供了实验依据。
解读: 该研究对阳光电源SiC功率器件的可靠性设计具有重要指导意义。研究揭示的重离子辐照导致的缺陷分布特性,直接关系到我司ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器中SiC器件的辐照耐受性。特别是在航天级和核电站配套的高可靠性产品中,需要充分考虑这种缺陷效应对器件性能的影响。基于该研究成果,我们可以优化SiC器...
基于电流分布函数的双凸极电磁电机励磁故障容错控制策略
Fault-Tolerant Control Strategy for Doubly Salient Electromagnetic Machine Based on Current Profile Function Under Loss of Excitation
Lei Xiong · Hongjuan Ge · Bo Zhou · Haizhen Xu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月
双凸极电磁电机(DSEM)在电动汽车和航空领域应用广泛,其可靠性至关重要。本文针对DSEM励磁故障,提出了一种基于电流分布函数的容错控制策略,有效提升了电机在故障状态下的运行可靠性。
解读: 该研究聚焦于电机驱动系统的故障容错控制,与阳光电源的电动汽车充电桩及相关电力电子驱动技术具有技术同源性。虽然阳光电源目前主营业务侧重于光伏逆变器和储能PCS,但该容错控制算法对于提升电力电子变换器在极端工况下的鲁棒性具有参考价值。建议研发团队关注此类基于电流特征的故障诊断与容错控制方法,将其应用于充...
一种具有小母线电容的新型双凸极电磁电机驱动系统
A Novel Doubly Salient Electromagnetic Motor Drive System With Small Bus Capacitor
Yi Lu · Bo Zhou · Qingyun Chang · Xiaodong Yu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年3月
本文提出了一种用于双凸极电磁电机(DSEM)的小电容驱动系统,包括驱动电路及其相应的控制策略。利用电感电流不能突变的特性,该系统进一步利用交流源为母线电容充电,从而提高了母线电容的最大电压。
解读: 该文献研究的电机驱动拓扑及小电容母线技术,主要侧重于电机控制领域,与阳光电源核心的光伏逆变器及储能PCS业务存在一定差异。然而,其利用交流源优化母线电压的控制思路,对于阳光电源在风电变流器或未来高性能电机驱动相关产品的研发具有参考价值。此外,该技术中关于电容减容的设计理念,有助于进一步优化电力电子变...
基于往复式移动视界估计的快速收敛车载锂离子电池荷电状态估计
Fast Convergent On-Board Li-Ion Battery State-of-Charge Estimation via Back-Forth Moving Horizon Estimation
Zhihao Liu · Yu Xiao · Yuan Yuan · Xiaodong Xu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
准确的荷电状态(SOC)估计对锂离子电池的安全运行至关重要。针对现有方法对初始SOC敏感及计算复杂度高的问题,本研究提出了一种车载往复式移动视界估计(BFMHE)框架,在保证高精度和鲁棒性的同时,显著提升了计算效率,适用于车载电池管理系统。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务(PowerTitan、PowerStack及户用储能系统)具有极高的应用价值。SOC估计的精度与收敛速度直接决定了储能系统的可用容量及运行安全性。BFMHE框架通过优化计算复杂度,能够有效提升BMS在复杂工况下的状态感知能力,减少对初始值的依赖,从而提升系统在电网侧、工商...
基于序贯决策的异构智能体强化学习方法——面向配网与输网协同的负荷频率控制
Order-Based Heterogeneous Agents Reinforcement Learning Method With the Coordination of Distribution Network and Transmission Network for Load Frequency Control
Shixuan Yu · Xiaodong Zheng · Tianzhuo Shi · Ruilin Chen 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月 · Vol.41
针对高比例分布式能源接入下配网参与负荷频率控制(LFC)的需求,本文提出一种序贯驱动的异构智能体软演员-评论家算法(OHASAC),建模为部分可观测马尔可夫博弈,实现配网(含光伏与储能)与输网的协同调频。仿真验证其在多源协调、泛化性与可扩展性上的优势。
解读: 该研究高度契合阳光电源ST系列PCS、PowerTitan及iSolarCloud平台在构网型调频与光储协同控制中的技术演进需求。OHASAC算法可嵌入PCS实时控制层,提升PowerTitan在电网侧/用户侧储能场景下的动态调频响应精度与多设备协同效率;建议将序贯决策机制集成至iSolarClou...
基于序的异构智能体强化学习方法用于配电网与输电网协调的负荷频率控制
Order-based Heterogeneous Agents Reinforcement Learning Method with the Coordination of Distribution Network and Transmission Network for Load Frequency Control
Shixuan Yu · Xiaodong Zheng · Tianzhuo Shi · Ruilin Chen 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
随着大规模分布式能源(DERs)持续接入配电网(DN),DN已具备参与负荷频率控制(LFC)的能力。本文提出一种基于序的异构智能体软演员-评论家方法(OHASAC),以解决异构可控DERs间的协调问题。通过神经网络估计异构智能体的最优更新顺序,并将最优LFC问题建模为考虑DN与输电网(TN)协调的局部可观测马尔可夫博弈。模型涵盖变辐照条件下电池储能系统(BESS)与光伏(PV)的协同调频。仿真结果表明,该方法在DN-TN协同环境中能有效管理多种分布式电源,兼具优良的泛化性与可扩展性。
解读: 该异构智能体协同控制技术对阳光电源PowerTitan储能系统与SG系列光伏逆变器的协同调频具有重要应用价值。OHASAC方法可优化ST储能变流器在变辐照条件下的BESS-PV协同响应策略,提升配电侧分布式资源参与电网LFC的能力。基于序的智能体更新机制可集成至iSolarCloud平台,实现多站点...
面向区域尺度太阳能光伏板改造的双层智能决策模型
A two-layer intelligent decision-making model for solar photovoltaic panel retrofit at the regional scale
Dingyuan Ma · Siyu Yu · Shu Su · Xiaodong Li 等5人 · Solar Energy · 2025年7月 · Vol.294
摘要 光伏(PV)面板改造对于降低建筑能耗和应对气候变化至关重要。然而,建筑物在特征上存在差异,使得在区域或城市尺度上高效制定光伏面板改造方案成为一项复杂的挑战。本研究提出了一种面向区域光伏改造的双层“自下而上”智能决策模型,以替代传统的“自上而下”方法。针对单体建筑,比较了多种机器学习算法,其中随机森林(RF)算法达到了93%的准确率和0.80的AUC值,同时采用欧氏距离进行相似性计算;对于区域建筑存量,结合隐性知识,NGSAII优化算法将改造概率、相似性、成本和改造效益作为优化目标,生成帕累...
解读: 该双层智能决策模型为阳光电源区域级光储项目规划提供重要参考。其随机森林算法可优化SG系列逆变器在不同建筑场景的配置方案,NGSAII多目标优化算法可指导PowerTitan储能系统的容量配置与经济性分析。模型中的相似度计算和隐性知识整合,可应用于iSolarCloud平台的智能运维决策,提升区域光储...