报告时间：2026年10月17日（周六），14:00-16:00

报告地点： #腾讯会议：855-789-323

主 讲 人: 杨永恒

报告摘要：

电力电子变换器的关键参数估计对于运维管理、状态监测和性能提升具有重要意义。本报告以DAB变换器为例，聚焦其关键器件参数的估计问题，提出了一种基于物理信息神经网络（PINN）的参数估计方法。针对传统方法依赖理想化模型、分析复杂且易产生建模误差，或依赖大量数据而缺乏可解释性等局限，构建统一的广义模型并将电感电流与输出电压的物理动态嵌入网络结构，实现数据与物理的深度融合。该框架具有调制自适应、数据需求低、非侵入式等优势，可在多种调制策略和动态工况下准确估计电感、输出电容、等效串联电阻及导通电阻等关键参数。结果表明，该方法在不同调制方式、运行条件及测量不确定性下均表现出优异的准确性与鲁棒性，展现出良好的工程应用潜力。

主讲人简介：

杨永恒，博士，浙江大学百人计划研究员、博导，国家优青（海外），浙江省“鲲鹏行动计划”专家。从事电力电子变换器控制、新能源并网发电、电力电子系统可靠性等研究。主持国家自然科学基金等15余项项目，曾获IEEE Richard M. Bass杰出青年工程师奖 (2021)、IEEJ The Isao Takahashi电力电子奖 (2022)、浙江省科技进步一等奖和二等奖等荣誉和奖项。自2021年起连续入选“中国高被引学者”，现任中国电源学会理事、IEEE Transactions on Power Electronics和IEEE Transactions on Sustainable Energy等期刊副编辑。