重要信息
时间：2026年1月16-18日
地点：2026年1月16-18日
征稿主题
一、电力电子与电能变换核心技术体系框架
电力电子与电能变换是现代电力系统智能化、高效化运行的核心支撑，也是 ICPEPC 2026 聚焦的核心议题。该领域融合了电力电子器件、拓扑电路设计、智能控制算法、电能质量治理等关键技术，覆盖新能源并网、电动汽车充电、工业电能变换、微电网调控等核心场景。以下从技术维度拆解核心构成与应用场景：
| 技术领域 | 核心研究方向 | 典型应用场景 | 核心技术挑战 |
|---|---|---|---|
| 电力电子器件 | 宽禁带器件（SiC/GaN）应用、器件封装与散热、可靠性提升 | 新能源逆变器、快充充电桩、高压变频器 | 器件成本高、驱动电路适配、高温可靠性 |
| 拓扑电路设计 | 软开关拓扑、多电平变换器、模块化拓扑 | 光伏并网逆变器、储能变流器、SVG 静止无功发生器 | 拓扑复杂度高、均压均流控制、效率优化 |
| 电能变换控制 | 模型预测控制（MPC）、滑模控制、AI 自适应控制 | 电机驱动、微电网功率调节、电能质量治理 | 实时性要求高、参数鲁棒性、多目标优化 |
| 电能质量治理 | 谐波抑制、无功补偿、电压暂降治理 | 工业电网、数据中心、新能源电站 | 宽频带谐波处理、动态响应速度、成本控制 |
二、电力电子变换器核心技术实践
2.1 基于模型预测控制（MPC）的三相光伏逆变器控制
模型预测控制是电力电子变换器高性能控制的核心算法，以下是基于 Python 的三相光伏逆变器 MPC 控制实现示例（模拟仿真）：
python
运行
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 三相光伏逆变器MPC控制核心类
class PVInverterMPC:
def __init__(self, vdc=800, fs=10e3, f_grid=50, l_filter=1e-3, r_filter=0.1):
# 系统参数
self.vdc = vdc # 直流母线电压
self.fs = fs # 采样频率
self.Ts = 1/fs # 采样周期
self.f_grid = f_grid # 电网频率
self.l_filter = l_filter # 输出滤波电感
self.r_filter = r_filter # 滤波电感等效电阻
self.Np = 20 # 预测步长
self.we = 2 * np.pi * f_grid # 电网角频率
# 成本函数权重
self.w_i = 10 # 电流跟踪权重
self.w_v = 1 # 电压约束权重
self.w_s = 0.1 # 开关动作权重
# 初始化状态
self.i_grid = np.array([0.0, 0.0, 0.0]) # 电网电流
self.v_grid = np.array([0.0, 0.0, 0.0]) # 电网电压
self.last_switch = np.array([0, 0, 0]) # 上一时刻开关状态
def grid_voltage_generator(self, t):
"""生成三相电网电压参考"""
v_amp = 220 * np.sqrt(2) # 相电压峰值
self.v_grid[0] = v_amp * np.sin(self.we * t)
self.v_grid[1] = v_amp * np.sin(self.we * t - 2*np.pi/3)
self.v_grid[2] = v_amp * np.sin(self.we * t + 2*np.pi/3)
return self.v_grid
def inverter_model(self, switch_state, i_prev, v_grid):
"""逆变器离散模型"""
# 开关状态：0/1 → -vdc/2 / +vdc/2
v_inv = (2 * switch_state - 1) * self.vdc / 2
# 电感电压方程：L*di/dt = v_inv - v_grid - R*i
i_next = i_prev + self.Ts / self.l_filter * (v_inv - v_grid - self.r_filter * i_prev)
return i_next
def cost_function(self, switch_seq, i_ref, i_prev, v_grid):
"""MPC成本函数计算"""
cost = 0
i_curr = i_prev
last_s = self.last_switch
for k in range(self.Np):
# 预测电流
i_pred = self.inverter_model(switch_seq[k], i_curr, v_grid)
# 电流跟踪误差
cost += self.w_i * np.sum((i_pred - i_ref)**2)
# 开关动作惩罚
cost += self.w_s * np.sum(np.abs(switch_seq[k] - last_s))
# 电压约束惩罚（直流母线电压波动）
cost += self.w_v * np.abs(np.mean(v_inv) - self.vdc/2) if k==0 else 0
i_curr = i_pred
last_s = switch_seq[k]
return cost
def mpc_control(self, t, i_ref):
"""MPC控制核心逻辑"""
# 获取电网电压
v_grid = self.grid_voltage_generator(t)
# 生成候选开关状态（三相27种组合，简化为8种基本状态）
switch_candidates = np.array([[0,0,0],[0,0,1],[0,1,0],[0,1,1],
[1,0,0],[1,0,1],[1,1,0],[1,1,1]])
# 遍历候选状态，计算成本函数
min_cost = float('inf')
best_switch = self.last_switch
for s in switch_candidates:
# 构建预测序列（简化：固定预测步长内开关状态不变）
switch_seq = np.tile(s, (self.Np, 1))
cost = self.cost_function(switch_seq, i_ref, self.i_grid, v_grid)
if cost < min_cost:
min_cost = cost
best_switch = s
# 更新开关状态和电流
self.i_grid = self.inverter_model(best_switch, self.i_grid, v_grid)
self.last_switch = best_switch
return best_switch, self.i_grid
# 仿真测试
def simulate_mpc_inverter():
# 初始化控制器
mpc = PVInverterMPC()
# 仿真参数
t_total = 0.1 # 总仿真时间
t_list = np.arange(0, t_total, mpc.Ts)
i_ref_list = np.zeros((len(t_list), 3))
i_grid_list = np.zeros((len(t_list), 3))
# 设定电流参考（有功电流+无功电流）
for idx, t in enumerate(t_list):
i_amp = 10 # 参考电流幅值
i_ref_list[idx, 0] = i_amp * np.sin(mpc.we * t)
i_ref_list[idx, 1] = i_amp * np.sin(mpc.we * t - 2*np.pi/3)
i_ref_list[idx, 2] = i_amp * np.sin(mpc.we * t + 2*np.pi/3)
# 运行MPC控制
for idx, t in enumerate(t_list):
_, i_grid = mpc.mpc_control(t, i_ref_list[idx])
i_grid_list[idx] = i_grid
# 计算电流跟踪误差
error = np.mean(np.abs(i_grid_list - i_ref_list), axis=1)
print(f"平均电流跟踪误差：{np.mean(error):.2f} A")
print(f"最大电流跟踪误差：{np.max(error):.2f} A")
# 绘制结果（可选，注释不影响代码运行）
# plt.figure(figsize=(10, 6))
# plt.subplot(211)
# plt.plot(t_list, i_ref_list[:,0], label='A相参考电流')
# plt.plot(t_list, i_grid_list[:,0], label='A相实际电流', linestyle='--')
# plt.legend()
# plt.subplot(212)
# plt.plot(t_list, error, label='电流跟踪误差')
# plt.legend()
# plt.show()
# 示例调用
if __name__ == "__main__":
simulate_mpc_inverter()2.2 SiC 器件驱动与损耗计算
宽禁带 SiC 器件是电力电子变换器效率提升的核心，以下是 SiC MOSFET 驱动电路设计与损耗计算的 Python 实现：
python
运行
import numpy as np
# SiC MOSFET损耗计算类
class SiCMOSFETLoss:
def __init__(self, vds_rated=1200, ids_rated=50, rds_on=0.08, ciss=1500e-12,
coss=500e-12, qg=300e-9, f_sw=20e3):
# 器件参数
self.vds_rated = vds_rated # 额定漏源电压
self.ids_rated = ids_rated # 额定漏极电流
self.rds_on = rds_on # 导通电阻
self.ciss = ciss # 输入电容
self.coss = coss # 输出电容
self.qg = qg # 总栅极电荷
self.f_sw = f_sw # 开关频率
# 驱动参数
self.vgs_on = 20 # 开通栅压
self.vgs_off = -5 # 关断栅压
self.rg = 10 # 栅极电阻
self.temp = 25 # 器件温度(℃)
def conduction_loss(self, ids_rms, duty):
"""计算导通损耗"""
# 温度修正系数
temp_coeff = 1 + 0.004 * (self.temp - 25)
rds_on_temp = self.rds_on * temp_coeff
# 导通损耗 P_con = I_rms² * Rds_on * D
p_con = (ids_rms **2) * rds_on_temp * duty
return p_con
def switching_loss(self, vds, ids_avg):
"""计算开关损耗（开通+关断）"""
# 开通时间计算：t_on = Qg * Rg / (Vgs_on - Vgs_off)
t_on = self.qg * self.rg / (self.vgs_on - self.vgs_off)
t_off = t_on # 简化：关断时间=开通时间
# 单次开关损耗 E_sw = 0.5 * Vds * Ids * (t_on + t_off)
e_sw = 0.5 * vds * ids_avg * (t_on + t_off)
# 开关损耗 P_sw = E_sw * f_sw
p_sw = e_sw * self.f_sw
return p_sw
def total_loss(self, ids_rms, duty, vds, ids_avg):
"""计算总损耗"""
p_con = self.conduction_loss(ids_rms, duty)
p_sw = self.switching_loss(vds, ids_avg)
p_total = p_con + p_sw
return {
'conduction_loss': p_con,
'switching_loss': p_sw,
'total_loss': p_total,
'loss_ratio': {'conduction': p_con/p_total, 'switching': p_sw/p_total}
}
# 损耗分析示例
def analyze_sic_loss():
# 初始化SiC器件
sic = SiCMOSFETLoss(f_sw=50e3)
# 工况参数（光伏逆变器典型工况）
working_conditions = [
{'ids_rms': 20, 'duty': 0.6, 'vds': 800, 'ids_avg': 15}, # 轻载
{'ids_rms': 40, 'duty': 0.8, 'vds': 800, 'ids_avg': 30}, # 满载
{'ids_rms': 30, 'duty': 0.7, 'vds': 800, 'ids_avg': 22} # 额定载
]
# 计算不同工况损耗
print("SiC MOSFET损耗分析结果：")
print("-"*80)
print(f"{'工况':<10}{'导通损耗(W)':<15}{'开关损耗(W)':<15}{'总损耗(W)':<15}{'导通占比(%)':<15}{'开关占比(%)'}")
for idx, cond in enumerate(working_conditions):
loss = sic.total_loss(cond['ids_rms'], cond['duty'], cond['vds'], cond['ids_avg'])
cond_name = f"工况{idx+1}"
print(f"{cond_name:<10}{loss['conduction_loss']:<15.2f}{loss['switching_loss']:<15.2f}"
f"{loss['total_loss']:<15.2f}{loss['loss_ratio']['conduction']*100:<15.2f}{loss['loss_ratio']['switching']*100:<15.2f}")
# 示例调用
if __name__ == "__main__":
analyze_sic_loss()三、电能变换系统优化方向
3.1 电能变换系统效率优化对比（传统 vs 智能）
以下表格对比传统电能变换系统与 AI 优化的智能电能变换系统核心差异：
| 优化维度 | 传统优化方法 | AI 智能优化方法 | 效率提升幅度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 拓扑参数 | 经验公式 / 仿真试凑 | 强化学习 / 遗传算法自动寻优 | 2-5% | 多电平变换器、软开关拓扑 |
| 控制策略 | 固定 PID 参数 | 深度强化学习自适应控制 | 1-3% | 宽工况逆变器、电机驱动 |
| 损耗分配 | 静态损耗均衡 | 实时损耗预测与动态分配 | 3-6% | 模块化变换器、并联逆变器 |
| 热管理 | 固定散热策略 | 基于热网络模型的 AI 温控 | 降低温升 10-15℃ | 高功率变流器、SiC 器件 |
| 故障容错 | 预定义容错策略 | 深度学习故障识别 + 动态重构 | 容错响应速度提升 50%+ | 新能源并网逆变器、储能变流器 |
3.2 新能源并网电能变换关键技术
新能源并网的核心是电能变换系统的低谐波、高功率因数、宽电压适配，以下是基于 FFT 的并网谐波分析实现：
python
运行
import numpy as np
from scipy.fft import fft, fftfreq
# 并网电流谐波分析
def grid_harmonic_analysis(current, fs=10e3, f_grid=50):
"""
分析并网电流谐波含量
:param current: 并网电流采样数据
:param fs: 采样频率
:param f_grid: 电网基波频率
:return: 总谐波畸变率(THD)、各次谐波幅值
"""
# FFT分析
N = len(current)
yf = fft(current)
xf = fftfreq(N, 1/fs)[:N//2]
yf_amp = 2.0/N * np.abs(yf[:N//2])
# 提取基波和各次谐波
fundamental_idx = np.argmin(np.abs(xf - f_grid))
fundamental_amp = yf_amp[fundamental_idx]
harmonic_amps = {}
total_harmonic_amp = 0
# 计算2-50次谐波
for h in range(2, 51):
harmonic_freq = h * f_grid
h_idx = np.argmin(np.abs(xf - harmonic_freq))
h_amp = yf_amp[h_idx]
harmonic_amps[h] = h_amp
total_harmonic_amp += h_amp **2
# 计算总谐波畸变率THD
thd = np.sqrt(total_harmonic_amp) / fundamental_amp * 100
return thd, harmonic_amps, fundamental_amp
# 示例：模拟并网电流并分析谐波
def simulate_harmonic_analysis():
# 采样参数
fs = 10e3
t = np.linspace(0, 0.1, int(fs*0.1))
# 基波电流 + 3/5/7次谐波
fundamental = 10 * np.sin(2*np.pi*50*t)
harmonic3 = 0.5 * np.sin(2*np.pi*150*t)
harmonic5 = 0.3 * np.sin(2*np.pi*250*t)
harmonic7 = 0.2 * np.sin(2*np.pi*350*t)
grid_current = fundamental + harmonic3 + harmonic5 + harmonic7 + np.random.normal(0, 0.1, len(t))
# 谐波分析
thd, harmonic_amps, fundamental_amp = grid_harmonic_analysis(grid_current)
print(f"基波电流幅值：{fundamental_amp:.2f} A")
print(f"总谐波畸变率(THD)：{thd:.2f} %")
print("主要谐波幅值：")
for h in [3,5,7]:
print(f"{h}次谐波：{harmonic_amps[h]:.2f} A ({harmonic_amps[h]/fundamental_amp*100:.2f}%)")
# 示例调用
if __name__ == "__main__":
simulate_harmonic_analysis()四、技术挑战与未来趋势
4.1 核心技术挑战
- 宽禁带器件工程化：SiC/GaN 器件成本高、驱动电路复杂、可靠性验证周期长；
- 高频化设计瓶颈：高频开关带来的 EMI 干扰、寄生参数影响、散热压力；
- 多目标优化难题：效率、成本、体积、可靠性的多维度平衡；
- 电网适应性要求：新能源高渗透率下，电能变换系统需适配弱电网、电压波动等复杂工况；
- 数字孪生落地：电力电子系统数字孪生的建模精度与实时性难以兼顾。
4.2 未来发展趋势
- 全碳化硅电力电子系统：SiC 器件从分立应用向全系统集成，实现更高频率、更高效率；
- 数字孪生驱动设计：从器件到系统的全生命周期数字孪生，实现虚拟调试与预测性维护；
- 边缘智能电能变换：AI 算法嵌入变换器控制器，实现实时工况识别与自适应控制；
- 模块化与即插即用：标准化模块设计，支持电能变换系统的快速部署与扩容；
- 光储充一体化：光伏、储能、充电的电能变换系统集成，实现能量双向流动与优化；
- 绿色电能变换：低损耗、低 EMI、高功率密度设计，助力电力系统碳中和目标。
五、国际交流与合作机会
作为国际学术会议，将吸引全球范围内的专家学者参与。无论是发表研究成果、聆听特邀报告，还是在圆桌论坛中与行业大咖交流，都能拓宽国际视野，甚至找到潜在的合作伙伴。对于高校师生来说，这也是展示研究、积累学术人脉的好机会。
