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用于任意励磁波形下准静态磁芯损耗预测的历史依赖型Prandtl-Ishlinskii神经网络
History-Dependent Prandtl–Ishlinskii Neural Network for Quasi-Static Core Loss Prediction Under Arbitrary Excitation Waveforms
Qiujie Huang · Yang Li · Yu Dou · Yongjian Li 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年7月
电力电子应用中的磁性元件常面临高频谐波或直流偏置等复杂励磁波形，导致传统磁芯损耗模型精度不足。本文提出一种历史依赖型Prandtl-Ishlinskii神经网络（HDPINN），通过结合磁滞特性建模与深度学习，有效提升了在复杂工况下对磁芯损耗预测的准确性与通用性。
解读: 磁性元件（电感、变压器）是阳光电源光伏逆变器、储能PCS及风电变流器的核心部件，其损耗直接影响整机效率与温升。该研究提出的HDPINN模型能更精准地预测复杂工况（如高频谐波、直流偏置）下的磁芯损耗，有助于优化逆变器及PCS的磁性元件设计，提升功率密度。建议研发团队将其引入iSolarCloud智能运...
用于MHz级无线电能传输
WPT）应用的带耦合电感的负载无关推挽式E^2类拓扑
Xiaosheng Huang · Zhikun Yu · Yi Dou · Shuyi Lin 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年7月
本文研究了带耦合电感的推挽式E^2类拓扑的负载无关运行建模与实现。通过提出的解析建模与设计方法，该拓扑在软开关性能、负载调节能力及转换效率方面均优于传统电感耦合E类拓扑，特别适用于高频无线电能传输场景。
解读: 该研究聚焦于MHz级高频功率变换技术，虽然目前阳光电源的主流光伏逆变器和储能PCS产品主要工作在kHz频段，但该技术对于公司未来的电动汽车无线充电（Wireless Charging）业务具有潜在的前瞻性参考价值。高频化是电力电子技术提升功率密度的关键路径，该拓扑在负载无关特性上的优化，有助于提升无...
一种高密度3.3 kV/2000 A SiC MOSFET功率模块：设计、制造与实验评估
A High-Density 3.3 kV/2000 a SiC MOSFET Power Module: Design, Fabrication, and Experimental Evaluation
Yimin Zhou · Zhiqiang Wang · Lingqi Tan · Chunyang Man 等12人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年4月
本文针对海上风电柔性直流输电系统对中压大容量功率模块的需求，开发了一种高密度3.3 kV/2000 A碳化硅（SiC）功率模块。该模块具备优异的电热特性，为高功率电子变换器及系统的革新提供了新机遇，并详细介绍了其设计、制造工艺及实验验证过程。
解读: 该技术对阳光电源的风电变流器及大型储能系统（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。3.3kV高压SiC器件的应用可显著提升变流器功率密度并降低损耗，是实现海上风电及高压直流输电系统小型化、高效化的关键。建议研发团队关注该模块的封装散热技术与寄生参数优化，未来可将其引入至高压储能PCS或海上风...