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基于N端口测量的碳化硅功率模块寄生参数提取方法
Methodology for Parasitic Elements Extraction of SiC Power Module Based on N-Port Measurement
Gregory Almeida · Sebastien Serpaud · Victor Dos Santos · Bernardo Cougo 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年5月
本文提出了一种基于测量的方法，专注于提取碳化硅（SiC）功率模块换流功率回路中的 RL 元件寄生参数。该方法可视为一个封闭/半封闭盒模型，它针对被测功率模块外部可用的给定数量端口（N）进行一组散射参数（S 参数）测量。所提出的方法使我们能够在数小时内构建一个模型，该模型旨在尽可能贴近功率模块的物理特性进行行为表征。测量的不确定性和误差通过基于最小二乘法的优化回归算法进行处理，该算法采用高斯 - 牛顿 - 拉夫逊方法。为了验证目的，本文给出了使用不同样品的碳化硅功率模块的实验结果。
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于N端口测量的SiC功率模块寄生参数提取方法具有重要的工程应用价值。作为全球领先的光伏逆变器和储能系统供应商，阳光电源产品的核心竞争力很大程度上取决于功率模块的性能优化，而精确的寄生参数模型正是实现这一目标的关键基础。 该方法的核心价值在于通过S参数测量快速建立功率...
面向动态可重构电池网络的锂离子电池电路模型参数估计方法
A Parameter Estimation Method for Lithium-Ion Battery Circuit Models in Dynamic Reconfigurable Battery Networks
陈爱琢 · 林恩德 · 周杨林 · 于琦 等6人 · 中国电机工程学报 · 2025年5月 · Vol.45
针对动态可重构电池网络（DRBN）中传统参数估计方法忽略网络拓扑与输出电流影响的问题，提出一种基于电流观测方程的电池传递函数离散化方法，构建了适用于DRBN的增广参数估计模型。通过牛顿-拉夫逊法求解该模型的增广拉格朗日方程，实现参数最优估计。实验与仿真结果表明，该方法能有效提升DRBN环境下电池模型参数辨识的精度与适用性。
解读: 该动态可重构电池网络参数估计技术对阳光电源ST系列储能系统具有重要应用价值。DRBN的拓扑动态重构特性与PowerTitan大型储能系统中的电池簇管理高度契合，传统参数估计方法在拓扑切换时精度下降，该研究提出的基于电流观测方程的增广模型可显著提升动态工况下的参数辨识精度。可直接应用于ST系列储能变流...