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用于DC-DC变换器中在线电池阻抗测量的误差受限混合FFT-Hilbert正交混合法
Error-Bounded Hybrid FFT-Hilbert Quadrature Mixing for Online Battery Impedance Measurement in DC–DC Converter
Jung-Hoon Ahn · Hwa-Pyeong Park · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年6月
在线电池阻抗测量对提升锂电池安全与健康状态至关重要。针对数字控制器中FFT帧长受限导致的频率分辨率不足，以及非相干采样引起的确定性偏差和频谱泄露问题，本文提出了一种误差受限的混合阻抗估计方法，有效提升了测量精度。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS）具有极高的应用价值。通过在DC-DC变换器中集成在线阻抗测量算法，可实现对电池组SOH（健康状态）的实时高精度监测，无需额外硬件成本。建议研发团队将其集成至iSolarCloud智能运维平台及BMS控制策略中，以...
FFT-PEEC：一种从CAD到电力电子仿真的快速工具
FFT-PEEC: A Fast Tool From CAD to Power Electronics Simulations
Riccardo Torchio · Francesco Lucchini · Jean-Luc Schanen · Olivier Chadebec 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年1月
本文提出了一种基于快速傅里叶变换（FFT）的偏单元等效电路（PEEC）方法。该工具仅需通用的CAD数据（如.stl格式），通过基于射线相交的快速体素化技术自动完成离散化，大幅降低了电力电子系统寄生参数提取的人力成本与计算复杂度。
解读: 该技术对阳光电源的研发具有重要价值。在组串式逆变器和PowerTitan储能系统的高功率密度设计中，功率模块及母排的寄生参数直接影响开关损耗与电磁兼容性（EMC）。FFT-PEEC方法能显著提升研发阶段对复杂几何结构寄生参数的提取效率，缩短仿真周期。建议在研发流程中引入该工具，用于优化大功率变流器内...
一种基于频域的IGBT模块结温在线估计方法
An Online Frequency-Domain Junction Temperature Estimation Method for IGBT Modules
Ze Wang · Wei Qiao · IEEE Transactions on Power Electronics · 2015年9月
本文提出了一种用于IGBT模块结温在线估计的频域热模型。该模型将IGBT模块的热行为表征为线性时不变（LTI）系统，通过对瞬态热阻抗的时间导数进行快速傅里叶变换（FFT），获取系统的频率响应，从而实现对结温的精确估计。
解读: 结温是影响IGBT寿命和可靠性的核心指标。该频域估计方法无需复杂的物理传感器，通过算法即可实现实时监测，对于阳光电源的组串式和集中式光伏逆变器、PowerTitan/PowerStack储能变流器（PCS）以及风电变流器具有极高应用价值。该技术可集成至iSolarCloud智能运维平台，实现功率模块...
一种三相SPWM逆变器IGBT开路故障与电流传感器故障的同步诊断方法
A Novel Simultaneous Diagnosis Method for IGBT Open-Circuit Faults and Current Sensor Faults of Three-Phase SPWM Inverter
Falong Lu · Qiang Guo · Zhifeng Dou · Yafei Chen 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
本文提出了一种针对三相SPWM逆变器中IGBT开路故障与电流传感器故障的同步诊断新方法。该方法结合Park变换与快速傅里叶变换（FFT），能够有效提取故障特征，实现对多种IGBT及传感器故障的同步识别与定位，提升了逆变器系统的运行可靠性。
解读: 该研究直接关系到阳光电源核心产品（组串式及集中式光伏逆变器、储能变流器PCS）的运行可靠性。在光伏与储能电站中，逆变器故障诊断是保障系统高可用性的关键。该方法通过Park变换与FFT实现故障同步诊断，无需额外硬件成本，极具工程应用价值。建议研发团队将其集成至iSolarCloud智能运维平台，通过在...
一种用于感应电机驱动三相PWM逆变器IGBT与电流传感器同步故障的在线数据驱动诊断方法
An Online Data-Driven Method for Simultaneous Diagnosis of IGBT and Current Sensor Fault of Three-Phase PWM Inverter in Induction Motor Drives
Bin Gou · Yan Xu · Yang Xia · Qingli Deng 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年12月
本文提出了一种针对三相PWM逆变器中IGBT开路故障与电流传感器故障的在线数据驱动诊断方法。利用快速傅里叶变换（FFT）提取三相电流的故障频谱特征，并引入ReliefF特征选择方法进行优化，实现了对多种故障类型的实时精准识别。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务具有极高价值。在组串式光伏逆变器及PowerTitan/PowerStack储能变流器（PCS）中，IGBT模块是核心功率器件，其可靠性直接决定系统寿命。该方法通过数据驱动实现故障在线诊断，可显著提升iSolarCloud智能运维平台的预警能力，从被动维修转向主动运维。建议...
用于存储器型快速傅里叶变换架构的新型无缩放CORDIC性能增强
Enhanced Performance of New Scaling-Free CORDIC for Memory-Based Fast Fourier Transform Architecture
C. Paramasivam · Sandeep Singh Chauhan · Veerpratap Meena · A. Sreejagathi 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
本文提出一种高性能、低功耗的新型无缩放坐标旋转数字计算机（NSF-CORDIC）算法，采用四阶泰勒级数逼近消除传统CORDIC中的缩放操作，并通过优化移位值预测技术减少迭代次数，适用于FFT中的固定旋转角度。算法收敛角为57.1°，结合预旋转技术可扩展至180°。设计了基于泰勒迭代的新型CORDIC单元，并构建了基于该单元的存储器型FFT架构，省去了复数常系数乘法器。在Zynq-7ZC706 FPGA上的实现结果表明，所提架构在资源占用、延迟和功耗方面均显著优于现有设计。
解读: 该无缩放CORDIC算法对阳光电源数字控制系统具有重要应用价值。在ST储能变流器和SG光伏逆变器中，FFT广泛用于电网谐波分析、功率质量检测和并网同步控制。该算法通过泰勒级数逼近消除缩放操作，减少迭代次数，可显著降低FPGA/DSP控制器的计算资源占用和功耗，提升实时控制性能。特别适用于构网型GFM...
基于EMC频谱分析仪工作原理的EMI频谱预测与分析
Prediction and Analysis of EMI Spectrum Based on the Operating Principle of EMC Spectrum Analyzers
Le Yang · Shuo Wang · Hui Zhao · Yongjian Zhi · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年1月
EMC频谱分析仪常用于电力电子系统的电磁干扰（EMI）测量，但测试过程耗时。传统FFT方法获取的频谱与标准测量结果存在偏差。本文探讨了基于频谱分析仪工作原理的EMI预测方法，旨在提高电力电子设备EMI合规性测试的效率与准确性。
解读: 电磁兼容（EMC）是阳光电源组串式/集中式光伏逆变器及PowerTitan等储能系统产品进入全球市场的核心准入门槛。该研究提出的EMI频谱预测方法，能够有效缩短产品研发阶段的测试周期，减少因EMI超标导致的反复整改成本。建议研发团队将此分析模型集成至iSolarCloud智能运维平台的数字孪生系统中...
基于三重傅里叶级数的空间矢量调制矩阵变换器输出电压谐波频谱
Harmonic Spectrum of Output Voltage for Space Vector-Modulated Matrix Converter Based on Triple Fourier Series
Tingna Shi · Lingling Wu · Yan Yan · Changliang Xia · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年12月
矩阵变换器（MC）的输出电压与输入、输出及载波频率相关，且三者相互独立，导致传统FFT或双重傅里叶分析难以精确描述其谐波频谱。本文基于三重傅里叶级数，提出了一种精确分析矩阵变换器输出电压谐波特性的方法。
解读: 矩阵变换器作为一种先进的功率变换拓扑，具有无需直流侧储能环节、功率密度高等优势，在高性能电机驱动及特定并网场景中具有潜力。阳光电源在组串式及集中式逆变器领域拥有深厚的技术积累，虽然目前主流产品采用传统电压源型逆变器架构，但该研究提出的三重傅里叶分析法对于优化高频开关控制策略、降低输出谐波含量具有参考...
基于无人机图像与粗糙集理论的光伏系统故障检测
Fault detection in photovoltaic systems using unmanned aerial vehicle-captured images and rough set theory
C.V.Prasshanth · S. Badri Narayanan · Naveen Venkatesh Sridharan · Sugumaran Vaithiyanathan · Solar Energy · 2025年4月 · Vol.290
摘要 随着光伏（PV）系统作为可持续能源的广泛应用，其性能因故障导致的退化问题日益突出，亟需高效的故障检测方法。本研究提出一种基于人工智能的方法，利用无人机（UAV）拍摄的图像实现对光伏组件的自动化检测。通过采用先进的特征提取技术，包括纹理分析、快速傅里叶变换（FFT）、灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差异法（GLDM）以及离散小波变换（DWT），对图像数据进行深入分析。研究优化了一种基于粗糙集理论的规则分类器，当与DWT特征结合时，分类准确率达到100%。此外，还引入了数据增强技术以提升模型的鲁...
解读: 该无人机+粗糙集理论的光伏故障检测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。通过DWT特征提取实现100%准确率的非接触式故障诊断,可与SG系列逆变器的MPPT优化算法协同,提升大型光伏电站的预测性维护能力。该AI驱动方法可集成至PowerTitan储能系统的智能监控模块,实...
IMAX：高能效多级流水线粗粒度线性阵列及应用
IMAX: A Power-Efficient Multilevel Pipelined CGLA and Applications
Tomoya Akabe · Vu Trung Duong LE · Yasuhiko Nakashima · IEEE Access · 2024年12月
人工智能应用快速进步推动对灵活高效硬件架构的需求增长。为应对这些需求，提出IMAX，一种新型粗粒度线性阵列架构，在线性结构中交替缓存存储器和处理单元以吸收不规则存储访问延迟，实现卓越性能和能效。IMAX3通过引入优化通信、双缓冲和先进稀疏矩阵乘法技术进一步增强架构，带来显著性能改进。Xilinx VPK180 SoC上实时评估显示IMAX3卓越能力：稀疏矩阵乘法比GTX 1080Ti快503倍，FFT能效是Jetson AGX Orin的10倍。此外IMAX3在矩阵乘法中优于相关架构，速度比ST...
解读: 该高能效硬件加速架构对阳光电源边缘AI应用具有参考价值。阳光智能逆变器和储能系统需要高效的边缘计算能力，该IMAX3架构的低功耗高性能特点与阳光产品需求契合。阳光可借鉴该多级流水线设计理念，优化逆变器和储能系统的FPGA/ASIC芯片设计，提升AI算法执行效率，降低功耗，增强实时控制和智能诊断能力，...
基于重启辅助分类器生成对抗网络和改进格拉米安角场的退役电池筛选
Retired Battery Screening Based on Rebooted Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network and Improved Gramian Angular Field
Mingqiang Lin · Zelong Lin · Jinhao Meng · Wei Wang 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年3月
由于锂离子电池（LIBs）具有高能量密度和长循环寿命，它们被广泛应用于电子设备、电动汽车和储能领域。退役电池的精确评估在很大程度上取决于利用既信息丰富又易于获取的最优健康特征。特别是对于时间序列数据，目前存在特征捕捉不充分以及难以捕捉有效特征的问题。本文提出了一种将改进的格拉姆角场（IGAF）与重启辅助分类器生成对抗网络（REACGAN）相结合的退役电池创新分类方法。IGAF方法利用快速傅里叶变换（FFT）提取电池充电电压曲线的幅值和相位特征，将曲线中的细微变化转化为二维图像，从而保留了时间和空...
解读: 从阳光电源储能业务视角来看，这项基于改进格拉姆角场和生成对抗网络的退役电池筛选技术具有重要的战略价值。随着公司储能系统装机规模持续扩大，退役锂电池的梯次利用已成为降低全生命周期成本、提升产品竞争力的关键环节。 该技术的核心优势在于将电池充电电压曲线的微小变化转化为二维图像，并通过快速傅里叶变换提取...
一种模块化的多步预测方法用于海上风电场群
A modular multi-step forecasting method for offshore wind power clusters
Lei Fang · Bin He · Sheng Yu · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.380
摘要 随着规模经济的推动，海上风电场群正逐渐成为一种普遍趋势。然而，由于风资源的不确定性，海上风电出力具有间歇性和波动性，给预测工作带来了显著挑战。目前针对海上风电场群功率预测的研究仍较为有限。本文针对这一研究空白，提出了一种面向海上风电场群的模块化、解耦式的多步预测方法。该方法采用模块化设计，能够适应多种预测场景，特别是有无数值天气预报（NWP）数据的情况，为未来的研究与应用提供了灵活的框架。该方法首先利用信号处理技术（包括快速傅里叶变换FFT和奇异值分解SVD）对集群内各风电场的历史功率输出...
解读: 该海上风电集群多步预测方法对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。通过时空特征提取和多模态数据融合,可显著提升风储协同控制精度,优化iSolarCloud平台的预测性维护能力。模块化架构适配有无NWP数据场景,可集成至GFM/GFL控制策略中,提升电网友好型并网性...
基于共模电流模式的逆变器馈电电机线端和内部线圈绝缘在线状态监测
Online Condition Monitoring of Line-end and Internal Coils Insulation for Inverter-fed Machines Based on Common-mode Current Modes
Shanhu Li · Chang Wang · Tianrui Fang · Xinhao Ding 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年10月
针对实际应用中电缆绝缘参数影响,提出使用共模电流模式评估逆变器馈电电机线端和内部线圈绝缘状态的在线方法。建立包含电缆绝缘参数的共模等效模型,分析共模阻抗特性揭示共模电压阶跃下共模电流的主导模式和路径。得出高频共模电流振荡频率(fHFCM)与线端线圈绝缘的关系,以及变化电缆电感下中频振荡频率(fMFCM)与线端和内部线圈绝缘的耦合关系。采用变分模态分解(VMD)算法克服经典FFT和EMD局限性获得fHFCM和fMFCM。监测策略采用fHFCM确定线端线圈绝缘退化,结合电缆电感和线端线圈绝缘退化条件...
解读: 该共模电流绝缘监测技术对阳光电源电机驱动产品的预测性维护有重要应用价值。VMD算法在线监测方法可应用于新能源汽车电机驱动系统的绝缘状态评估,实现早期故障预警并延长电机寿命。共模等效模型对ST储能系统电机的绝缘退化机理研究有参考意义,可优化绝缘设计并提高可靠性。该技术对阳光电源智能运维平台的电机健康管...
基于共模电流模态的逆变器供电电机线端与内部绕组绝缘在线状态监测
Online Condition Monitoring of Line-End and Internal Coils Insulation for Inverter-Fed Machines Based on Common-Mode Current Modes
Shanhu Li · Chang Wang · Tianrui Fang · Xinhao Ding 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年10月 · Vol.14
本文提出一种基于共模电流模态的在线绝缘监测方法，通过建立含电缆绝缘参数的共模等效模型，利用VMD算法提取高频/中频振荡频率f_HFCM和f_MFCM，分别表征线端与内部绕组绝缘退化状态，实验验证其对早期绝缘劣化的高灵敏度。
解读: 该技术高度适配阳光电源组串式逆变器（如SG系列）及ST系列储能PCS在复杂电磁环境下的长期运行可靠性需求。逆变器驱动电机（如光储柴微网中的离网水泵、制氢压缩机电机）的绕组绝缘退化是常见故障源，本方法可嵌入iSolarCloud平台实现边缘侧实时诊断，提升PowerTitan系统配套电机的预测性维护能...
基于深度强化学习的逆变器控制器：增强含电弧炉电网中可再生能源的集成
Deep Reinforcement Learning Enabled Inverters: Strengthening RES Integration in Grids With Electric Arc Furnaces
Ebrahim Balouji · Özgül Salor · Safwan Al Khatib · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年9月
本文介绍了一种用于支撑电网的逆变器控制系统的开发，旨在将可再生能源（RES）接入电网，以应对存在诸如电弧炉（EAF）等间歇性负载的具有挑战性的工况。采用基于深度学习的方法，运用深度确定性策略梯度（DDPG）这一强化学习（RL）算法，对电网进行建模、估算电压和相角，并控制支撑电网的逆变器。目标是开发一种能产生虚拟惯量的支撑电网的逆变器，以稳定由间歇性负载引发的电网频率问题，并实现可再生能源（RES）与电力系统的无缝集成。使用DDPG无需一些传统的估算工具，如快速傅里叶变换（FFT）、同步参考坐标系...
解读: 该深度强化学习逆变器控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器在工业电网应用具有重要价值。针对电弧炉等非线性负载引起的电压波动、谐波畸变问题，可增强现有构网型GFM控制策略，实现负序与无功功率的自适应动态补偿。该技术可应用于：1）PowerTitan储能系统在钢铁、冶金等工业园区的电能...