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基于VO2/SiC异质结的光增强自供电紫外探测器
Optical-enhanced, self-powered UV photodetectors based on VO2/SiC heterojunction
Jiaming Feng · Min Gao · Kuanhong Yao · Xingyu Liao 等5人 · Applied Physics Letters · 2025年9月 · Vol.127
本文报道了一种基于VO2/SiC异质结的自供电紫外探测器，通过引入光学增强结构显著提升了器件的光响应性能。该探测器无需外部电源，在零偏压下即可实现高效的紫外光检测，表现出良好的光敏性和快速响应特性。异质结界面形成的内建电场有效促进了光生载流子的分离与输运。实验结果表明，该器件在280 nm紫外光照下具有较高的响应度和探测率，且稳定性优异，适用于下一代高性能、低功耗紫外光电探测应用。
解读: 该VO2/SiC异质结紫外探测器技术对阳光电源的功率器件和智能运维产品线具有重要参考价值。首先，自供电特性和高效光响应性能可应用于SG系列逆变器的光强感知模块，优化MPPT追踪效率。其次，该技术可集成到iSolarCloud平台的光伏组件监测系统中，通过高精度紫外辐照度检测提升系统诊断准确性。此外，...
基于自适应优化算法的电流纹波抑制多相双输出功率变换器
Multiphase Dual-Output-Type Power Converter for Current Ripple Reduction Based on Adaptive Optimization Algorithm
Chunsheng Wang · Xiaoshuang Hou · Yuan Cao · Yinqin Liao · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年2月
多相并联变换器广泛应用于电动汽车充电等高功率场景。传统设计在磁集成、相间耦合及磁通平衡方面面临挑战，且未抵消的电感电流纹波增加了系统损耗。本文提出了一种基于自适应优化算法的变换器拓扑，旨在有效降低电流纹波并提升系统效率。
解读: 该技术对阳光电源的电动汽车充电桩业务具有直接参考价值。在高功率充电模块设计中，电流纹波直接影响电感损耗与散热性能。通过引入自适应优化算法进行多相交错控制，可有效降低输出纹波，减小磁性元件体积，从而提升充电桩的功率密度和转换效率。建议研发团队评估该算法在现有充电模块中的移植可行性，特别是在高压快充场景...
基于电感功率传输和双向DC-DC变换器的共享接收端电池均衡器
Shared-Receiver Battery Equalizer Based on Inductive Power Transfer and Bidirectional DC–DC Converter
Yinqin Liao · Xinzhi Zhang · Long Chen · Feiliang Li 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年3月
针对传统有线电池均衡器物理连接固定、灵活性差及安全隐患等问题，本文提出了一种基于电感功率传输（IPT）的均衡方案。该方案利用单电感DC-DC变换器实现电池组内的高效电荷转移与SOC均衡，提升了储能系统的安全性和可靠性。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有重要的参考价值。目前储能系统多采用BMS进行主动或被动均衡，而基于IPT的非接触式均衡技术能有效降低物理布线复杂度和维护难度，提升大型储能电站的安全性。建议研发团队关注该拓扑在模块化储能单元中的应用潜力，通过优化双向D...
用于高功率大型光伏应用的中压直流-高压直流-交流三端口功率路由器
Isolated MVdc-HVdc-AC Three-Port Power Router for High-Power Large-Scale PV Applications
Zhixian Liao · Binbin Li · Yijia Yuan · Yingzong Jiao 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年1月
本文提出了一种用于大型光伏电站中压直流汇集及交流并网的三端口功率路由器（TP-PR）。该拓扑通过将模块化多电平变换器（MMC）与晶闸管阀通过集成变压器结合，有效降低了中压直流侧的半导体容量需求，并优化了中压侧的系统性能。
解读: 该技术方案针对大型地面光伏电站的直流汇集与并网，与阳光电源的集中式逆变器及大型电站解决方案高度契合。MMC与晶闸管结合的拓扑能够显著提升高压大功率场景下的效率与功率密度，对阳光电源未来开发更高电压等级（如1500V及以上）的集中式逆变器及中压直流接入方案具有重要的参考价值。建议研发团队关注该拓扑在降...
基于领域知识引导的可解释风电功率预测：特征与损失函数构建
Interpretable Wind Power Forecasting With Feature and Loss Function Construction Guided by Domain Knowledge
Yongning Zhao · Yuan Zhao · Yanxu Chen · Haohan Liao 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月 · Vol.17
本文提出一种融合领域知识的数据-知识协同超短期风电功率预测模型，通过风速-功率曲线构建理论特征，并设计边界约束损失和误差分布形状损失提升可解释性与精度，在30个风电场验证其优越性与鲁棒性。
解读: 该研究对阳光电源风电变流器及iSolarCloud智能运维平台具有直接应用价值：其可解释特征工程可嵌入风电变流器功率预测模块，提升ST系列PCS在风光储协同调度中的响应精度；边界约束损失机制可优化PowerTitan储能系统在风电波动场景下的充放电策略。建议将该算法集成至iSolarCloud风电A...
基于领域知识引导的特征与损失函数构建的可解释风电功率预测
Interpretable Wind Power Forecasting with Feature and Loss Function Construction Guided by Domain Knowledge
Yongning Zhao · Yuan Zhao · Yanxu Chen · Haohan Liao 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月
针对当前风电功率预测方法缺乏领域知识融合导致精度与可解释性不足的问题，提出一种可解释的数据-知识融合超短期预测模型。通过历史风速输入构建风速-功率曲线生成理论输出，并结合实测数据作为模型输入；设计边界约束损失函数，利用alpha shape算法和局部加权线性回归提取功率上下边界并动态更新以捕捉波动特性；引入基于Jensen-Shannon散度的误差分布形状损失，促使训练误差逼近正态分布。在30个风电场的实验表明，该方法在各预测时域均优于基线模型，且在噪声与缺失数据下具有强鲁棒性。
解读: 该风电功率预测技术对阳光电源储能和智能运维产品线具有重要应用价值。特别是其基于领域知识的边界约束和误差分布优化方法,可直接应用于ST系列储能变流器的功率调度和PowerTitan系统的容量规划。通过将该预测算法集成到iSolarCloud平台,可提升风储联合项目的调度精度和经济性。其数据-知识融合的...
基于可解释对比学习的数据增强趋势-波动表征用于风电功率预测
Data-augmented trend-fluctuation representations by interpretable contrastive learning for wind power forecasting
Yongning Zhao · Haohan Liao · Yuan Zhao · Shiji Pan · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.380
摘要 数据增强可以通过分析风电功率数据的统计特性来扩展数据规模，为预测模型提供更丰富的输入信息，从而提高预测精度。然而，现有的数据增强方法仅学习原始数据的概率分布，难以从数据中捕捉并表征复杂的变化趋势与波动特征。此外，来自不同风电场的异构数据模式会影响预测模型的泛化能力，而深度学习模型的黑箱结构在实际应用中也缺乏可信度。因此，本文提出一种新颖的可解释趋势-波动表征对比学习框架（ICoTF），用于风电功率预测。具体而言，ICoTF包含预训练阶段和回归阶段。首先，在预训练阶段设计了基于对比学习的数据...
解读: 该风电功率预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。ICoTF框架的趋势-波动特征提取能力可应用于ST系列PCS的功率预测模块,通过对比学习增强数据表征,提升PowerTitan储能系统的充放电策略优化精度。其可解释性设计符合iSolarCloud平台的预测性维护需求,特征重要性分析可优化GFM/...
通过特征空间匹配分析解释基于时空相关性的LASSO回归模型用于风电功率预测
Interpreting LASSO regression model by feature space matching analysis for spatio-temporal correlation based wind power forecasting
Yongning Zhao · Yuan Zhao · Haohan Liao · Shiji Pan 等5人 · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.380
摘要 解释高性能的风电功率预测（WPF）模型对于推动更可信和更精确的预测方法至关重要。当前的研究主要集中在解释黑箱深度学习模型，而忽视了能够直接指示特征重要性的自解释模型，尽管这些模型无法阐明其背后的成因机制。基于最小绝对收缩与选择算子（LASSO）的自解释回归模型在WPF中表现出色。因此，探索其内在决策逻辑及其系数的实际意义，以提取有益的领域知识，具有重要意义。本文提出了一种解释框架，旨在阐明考虑时空相关性的LASSO回归模型在WPF中的决策逻辑。该框架包含四个主要组成部分：首先，建立一个时空...
解读: 该LASSO回归模型解释框架对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)和iSolarCloud平台具有重要应用价值。通过时空相关性量化和特征匹配分析,可优化风储协同预测精度,提升储能系统功率调度策略。特征扰动分析方法可应用于多场站协同控制,识别关键影响因素如特征共线性、参考场站空间分...
高频无线电力传输技术特刊主编寄语
Guest Editorial Special Issue on High-Frequency Wireless Power Transfer Technology
Fei Lu · Grant Covic · Shu Yuen Ron Hui · Fernando Briz · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年8月
无线电力传输WPT技术在交通电气化、电网、消费电子、医疗和太空等众多新兴应用中日益关键。其非接触特性在脏污或超洁净、高温、水下、地下和外太空等恶劣环境条件下具有优势。当前WPT系统性能与开关频率、耦合度、初次级磁元件伏安需求和组件质量密切相关，这些是功率容量、功率密度和效率的关键决定因素。为提升WPT技术运行安全性和可靠性，抑制和消除高频磁场引起的电磁干扰EMI和电动势EMF问题至关重要。该特刊从74篇投稿中录用31篇，涵盖高频谐振变换器技术、高频电磁场约束与发射抑制、抗失调与传输距离增强、高频...
解读: 该高频WPT特刊对阳光电源无线充电技术发展有全面指导价值。特刊涵盖的多MHz IPT系统、SiC全桥逆变器和三相高频IPT系统与阳光新能源汽车OBC无线充电模块的技术路线一致。高频电磁场约束和EMI/EMF抑制技术为阳光无线充电产品满足安全标准提供了解决方案。抗失调和传输距离增强技术（圆柱螺线管耦合...