内容概要：本文深入探讨了混合储能系统的关键技术和应用场景，特别是针对由蓄电池和超级电容构成的混合储能系统。文中详细介绍了储能控制器的作用及其通过低通滤波器进行功率分配的方法，以抑制系统功率波动并维持母线电压稳定。此外，文章提出了针对超级电容SOC（荷电状态）的能量管理策略，确保系统高效运行的同时延长设备寿命。最后，作者在Matlab/Simulink环境中构建了一个仿真模型，用于验证提出的功率分配和能量管理策略的有效性。 适合人群：从事电力电子、储能技术研究的专业人士，以及对混合储能系统感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要优化电力质量和供电可靠性的情景，如智能电网建设、分布式发电系统集成等领域。目标在于提升电力系统的稳定性与效率，促进清洁能源的应用和发展。 其他说明：文章引用了相关领域的前沿研究成果作为理论支撑，为读者提供了丰富的背景资料和技术细节。

利用PSpice仿真的双脉冲测试电路来评估SiC MOSFET和IGBT开关特性的方法。首先解释了双脉冲测试电路的基本概念及其重要性，接着描述了仿真电路的具体结构，包括驱动电路、被测器件（SiC MOSFET和IGBT）及测量设备。文中还提供了简化的代码示例，展示了如何通过调整参数来模拟不同的开关条件，从而获取有关开关速度、损耗等性能指标的数据。最后讨论了该电路在优化驱动电路设计和评估不同功率半导体器件性能方面的应用价值。 适合人群：从事电力电子领域的研究人员和技术人员，尤其是那些需要进行功率半导体器件性能评估的人群。 使用场景及目标：①研究和开发新型功率半导体器件；②优化现有器件的驱动电路设计；③评估器件在各种工况下的性能表现，确保系统高效可靠运行。 其他说明：文中提到的双脉冲测试电路不仅限于理论分析，还可根据具体需求进行硬件定制，进一步提升其实用性和灵活性。

内容概要：本文详细介绍了2000W～12V大功率电脑电源的设计和技术细节。该电源采用了先进的PFC（功率因数校正）+LLC（谐振式半桥）谐振转换+同步整流技术，实现了高效的大功率输出和低损耗的能量转换。文中不仅解释了各部分的工作原理，如PFC电路、LLC电路和同步整流技术的作用，还提供了完整的PCB电路图参数、变压器参数和BOM清单，确保用户可以准确制作和组装电源。此外，还提供了批量出货稳定方案，确保批量生产的稳定性和一致性。 适合人群：从事电源设计的专业人士、电子工程学生、DIY爱好者。 使用场景及目标：① 学习大功率电脑电源的设计原理和技术细节；② DIY制作大功率电脑电源；③ 批量生产和制造大功率电脑电源。 其他说明：提供的设计方案和资料仅用于学习和参考，在实际应用中需根据具体情况进行调整和改进。

"赛米控功率半导体应用手册" 功率半导体应用手册 本手册旨在提供有关功率半导体的应用知识，涵盖IGBT和MOSFET功率模块的应用领域。该手册由SEMIKRON International GmbH编写和出版，是一本权威的应用手册，旨在为工程师和技术人员提供详细的应用指南和技术信息。 什么是功率半导体？ 功率半导体是一种特殊类型的半导体器件，用于控制和处理高电压和高电流的电路。它们广泛应用于工业自动化、电力电子、交通系统、医疗设备等领域。常见的功率半导体器件包括IGBT（Insulated Gate Bipolar Transistor）、MOSFET（Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor）和thyristor等。 IGBT和MOSFET功率模块的应用 IGBT和MOSFET功率模块是两种常见的功率半导体器件，广泛应用于电机驱动、变频器、电力电子等领域。IGBT功率模块具有高电压和高电流承载能力，广泛应用于电机驱动、电力电子和工业自动化等领域。MOSFET功率模块具有高速开关能力，广泛应用于电力电子、电机驱动和汽车电子等领域。 功率半导体应用的挑战 功率半导体应用面临着一些挑战，包括热管理、电磁兼容性、可靠性等问题。为了确保功率半导体器件的可靠性和稳定性，需要对器件进行正确的选择、设计和应用。 热管理 热管理是功率半导体应用中的一大挑战。高温会降低功率半导体器件的可靠性和稳定性，甚至导致器件损坏。因此，需要对器件进行正确的热设计和热管理。 电磁兼容性 电磁兼容性是功率半导体应用中的一大挑战。电磁干扰会对器件的可靠性和稳定性产生影响，需要对器件进行正确的电磁兼容性设计和测试。 可靠性 可靠性是功率半导体应用中的一大挑战。需要对器件进行正确的选择、设计和应用，以确保器件的可靠性和稳定性。 结论 本手册旨在为工程师和技术人员提供有关功率半导体应用的详细指南和技术信息。为确保功率半导体器件的可靠性和稳定性，需要对器件进行正确的选择、设计和应用。

内容概要：文章介绍了如何利用LSTM（长短期记忆）神经网络构建光伏发电功率预测模型，综合考虑天气状况、季节变化、时间点和地理位置等多种影响因素，通过数据预处理、模型构建与训练，实现对未来96个时间点光功率的精准预测，并通过可视化图表展示预测结果。 适合人群：具备一定机器学习基础，熟悉Python编程，从事新能源预测、电力系统优化或人工智能应用研发的技术人员。 使用场景及目标：①应用于光伏发电站的功率预测系统，提升电网调度效率；②为研究多因素时间序列预测提供技术参考；③通过LSTM模型实现高精度短期光功率预测，支持能源管理决策。 阅读建议：建议结合代码实践，深入理解LSTM在时间序列预测中的应用机制，重点关注数据预处理与模型参数调优对预测精度的影响。

内容概要：本文介绍了在MATLAB环境下实现基于遗传算法（GA）与随机森林（RF）相结合的光伏功率预测项目，旨在通过GA优化RF的关键超参数（如树数量、最小叶节点样本数、特征采样数等），提升预测精度与稳定性。项目采用时间感知的滚动交叉验证作为适应度评估方式，结合RMSE、MAPE及峰值误差惩罚构建业务导向的目标函数，有效应对天气突变、数据缺失等实际挑战。系统架构涵盖数据层、模型层、搜索层、评估层和服务层，支持多源数据融合（如SCADA、气象数据、卫星云图等），输出不仅包括点预测，还提供区间预测与特征重要性分析，增强模型可解释性与业务实用性。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础，从事新能源发电预测、电力系统调度、智能运维等相关领域的科研人员与工程技术人员，尤其适合工作1-3年希望深入理解机器学习在能源场景中应用的研发人员。; 使用场景及目标：①解决光伏功率预测中因天气突变导致的预测不稳定问题；②实现自动化超参数优化以降低人工调参成本；③构建可解释、可部署、符合电力业务需求的预测模型，服务于电网调度、电站运维与电力市场交易决策；④支持多站点批量部署与长期运维。; 阅读建议：建议结合文中提供的代码示例与模型架构图进行实践操作，重点关注适应度函数设计、时间序列交叉验证实现与并行计算配置，同时可扩展研究SHAP解释方法与模型在线更新机制。

高频功率放大器是无线通信系统中非常关键的部件，它负责将低功率的信号放大到足够高的水平以进行有效的发射。在设计和仿真高频功率放大器时，采用如Multisim这类的电子电路仿真软件，可以极大地简化研究和开发过程，减少实际搭建电路的次数和成本。通过仿真设计，工程师可以预估放大器的工作性能，优化电路设计，并确保在实际应用中的可靠性。 电路构成主要包括输入匹配网络、功率放大级、输出匹配网络以及偏置电路等。基本工作原理基于晶体管（通常是场效应晶体管FET或双极结型晶体管BJT）放大输入信号的能力。当输入信号被接入放大器时，晶体管将直流电源的能量转换成交流信号能量，从而实现信号的放大。 谐振回路是高频功率放大器中不可或缺的一部分，它决定了放大器的工作频率。调谐方式通常包括电感和电容的调整，通过改变谐振回路的电抗特性来实现。测试手段包括使用频率计、示波器等测量仪器观察电路的谐振频率和带宽。 高频功率放大器的主要技术指标包括效率、增益、线性度、带宽和稳定性等。效率指的是放大器将输入功率转换为输出功率的能力，增益则反映了放大器放大信号的能力。线性度描述了放大器处理信号的能力，特别是对于多频率信号的放大。带宽指放大器能有效放大的信号频率范围。稳定性则关系到放大器长期运行的可靠性。 使用Multisim软件进行仿真时，设计师可以借助软件内置的元件库来搭建电路模型，通过仿真软件提供的分析工具来测试各项技术指标，并根据仿真结果调整电路参数。例如，使用Multisim的“瞬态分析”功能可以观察电路在特定激励下的响应；使用“交流小信号分析”功能可以评估放大器的频率响应特性；而“噪声分析”可以评估放大器的噪声系数和信噪比。此外，Multisim还支持参数扫描和优化，这可以帮助设计者寻找到最优的工作点和性能指标。 在实际操作中，工程师需要对Multisim软件有充分的了解，包括如何设置仿真参数、如何读取仿真结果以及如何根据仿真结果调试电路设计。同时，还需要对高频电路理论和实践有扎实的理解，能够将仿真结果与实际电路特性相结合进行深入分析。 高频功率放大器的仿真设计不仅是工程实践中的重要环节，也是理解和掌握高频电路设计理论的重要手段。通过仿真，可以在前期发现并解决设计中的问题，提高研发效率，缩短产品开发周期，降低开发成本，从而加快新技术和新产品的上市速度。

泽罗克斯研究中心的西弗雷斯（D. R. Scifres)等人确信,他们已制成一种GaAlAs激光器，它是目前发出最高连续波功率的可见光半导体激光器。这种“侧向光栅激光器”上制成的周期性凹槽平行于它的纵轴，每一个解理面能发出138毫瓦的768毫微米激光，其阈值电流接近350毫安。当发射重复频率为1千赫的300毫微秒脉冲时，激光器的微分量 子效率是41%，最大输出功率超过250毫瓦。远场辐射图呈叶瓣状,表明是锁相运转。

内容概要：本文介绍了基于SSA（Summarized Square Algorithm）优化的变分模态分解（VMD）在风电功率分配中的应用。传统VMD和EMD方法虽有一定效果，但面对复杂风电功率波动时表现不佳。SSA优化后的VMD（SSAVMD）能更精准地分析风电功率信号的模态分布，提高功率分配精度。文中提出高频功率分配给超级电容、低频功率分配给蓄电池的策略，同时引入了由样本熵、聚合代数和Pearson相关性组成的创新适应值函数，提升了优化过程的科学性和效率。最终，该策略在混合储能系统中展现了显著效果，为可再生能源的发展提供了新思路。 适合人群：从事电力系统、新能源技术研究的专业人士，以及对风电功率分配感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要优化风电功率分配的混合储能系统，旨在提高风电功率的稳定输出和分配效率，推动可再生能源的进一步发展。 其他说明：该策略不仅理论新颖，而且在实际应用中表现出色，具有广阔的应用前景。未来的研究将继续深化并拓展其应用范围。

程序名称：基于EMD（经验模态分解）-KPCA（核主成分分析）-LSTM的光伏功率预测模型 实现平台：matlab 代码简介：提高光伏发电功率预测精度，对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义。提出一种经验模态分解 （EMD）、核主成分分析（KPCA）和长短期记忆神经网络（LSTM）相结合的光伏功率预测模型。充分考虑制约光伏输出功率的4种环 境因素，首先利用EMD将环境因素序列进行分解，得到数据信号在不同时间尺度上的变化情况，降低环境因素序列的非平稳 性；其次利用KPCA提取特征序列的关键影响因子，消除原始序列的相关性和冗余性，降低模型输入的维度；最终利用LSTM网络 对多变量特征序列进行动态时间建模，实现对光伏发电功率的预测。实验结果表明，该预测模型较传统光伏功率预测方法有更高的精确度。附带参考文献。本代码在原文献上进行了改进，采用KPCA代替PCA，进一步提升了预测精度。代码具有一定创新性，且模块化编写，可自由根据需要更改完善模型，如将EMD替换成VMD CEEMD CEEMDAN EEMD等分解算法，对LSTM进一步改善，替换为GRU，BILSTM等。代码注释详细，无