900亿热钱涌入具身赛道,联想创投王光熙如何在喧嚣中保持独立判断?

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【跨界投资传奇:王光熙的具身赛道之旅】

当900亿热钱涌入具身赛道,“200亿”估值俱乐部争夺战进入白热化,WAIC(世界人工智能大会)一票难求,具身区展商从80家暴涨到200多家,全民的目光都聚焦在机器人领域时,王光熙却做出了“撤”的决定。他为何会有这样的选择?这背后又隐藏着怎样的投资逻辑呢?

【投资布局:联想创投的王牌之选】

王光熙所在的联想创投,是这波热潮中布局最深、受益最多的机构之一。从海光信息、寒武纪、摩尔线程、沐曦四家算力龙头,到星动纪元、逐际动力等具身明星,这家老牌CVC的投资组合几乎覆盖了AI具身领域的所有关键环节。当别人还在外面挤着看热闹时,他早已亮出了手中的王牌。

【独立判断:喧嚣中的投资智慧】

这并非一个简单的“如何押中赛道”的成功学故事,而是一个投资人如何在喧嚣共识中保持独立判断、与人性和自己对抗的样本。通过与王光熙的对话,我们可以获得三个重要认知。

首先,理解具身赛道的真实温度。泡沫是否存在?为什么大家还在卷?王光熙给出的判断是:泡沫虽有,但关键是不被情绪裹挟。他认为明年将迎来生存考验,IPO是转折点,这对于创业者和投资人来说,是一个值得参考的时间表。

其次,了解一个CVC操盘手的投资逻辑。从集齐算力“四大天王”到押中具身独角兽,王光熙的节奏感是什么?他为什么能提前下注?如何分辨值得陪10年的公司与“烟花”项目?如何应对“撒网式投资”的质疑?他的回答或许能让我们初见端倪。

最后,思考AI时代人的选择和关系变化。两代AI创业者的代际更替正在发生,从AI 1.0到AI 2.0,最大的变量是初心和动机。年轻创业者最容易踩的坑是什么?年长的投资人如何被年轻人改变?当AI替代人类的终局到来时,人的价值还剩什么?王光熙的回应为我们提供了一个视角。

【个人特质:安静思考的投资人】

王光熙是加州理工电子工程博士,现任联想集团副总裁、联想创投管理合伙人。他在2011年加入联想,2016年联想创投成立时即在其中。他是i人,自嘲“理工直男”,习惯安静,思维由概念驱动,喜欢拆解问题,想清楚了才下注。他不回避过往和误判,即便说有些问题“很难有答案”,每次还是会给出判断。在他看来,安静思考亦是VC投资人的一项重要能力。

【深度访谈:具身赛道的多面剖析】

以下为对王光熙的独家访谈实录(有删减)。

【谈“900亿热钱与泡沫”:具身赛道的真实温度】

问:今年上半年大家都在争“200亿估值俱乐部”入场券,超900亿资本在抢项目,但有预判说最终活下来的可能不超过10家。你有FOMO(担心错过)感吗?

王光熙:现在一两百亿估值的公司,两个手已经数不过来了。泡沫肯定有,这么多公司这么快的时间,估值变化这么大,不太符合科技和商业规律,背后很多增长没有商业甚至技术突破支撑。我们状态还好,因为投得很早。整个机器人赛道,我们从2017、2018年就开始关注,到现在投了40多家,具身这波2023年就开始看、开始下注,所以没有太多FOMO。不然看着高速启动的列车,决定要不要扒着往上爬,对投资来讲真不是很好的体验。

问:但你2023年就密集布局了,早于市场半年。这不是提前版的FOMO吗?

王光熙:我们看到了GPT带来的变化,觉得智能可能会从数字域延伸到物理域,才开始下注。FOMO是什么意思?看到别人都在抢你也去抢。我们开始布局时,别人还没看呢。

问:具身不像互联网那样赢者通吃,那为什么大家还是卷榜单、卷“第一”?

王光熙:赢者通吃确实比较难。互联网那边有非常清晰的流量聚集效应,但到AI这块已经有点难度了。尤其进入物理智能,牵扯大量跟具体场景结合的软硬件方案,赢家通吃的难度就更大。

问:那大家卷成这样,是为了什么?

王光熙:很多创业者在这种高速变化、竞争又激烈的环境里,尤其是在国内,技术要做、商业要做、融资要做、PR要做,打榜也要做,各个方面齐头并进,从竞争压力上我能理解。但确实,很多公司连续融两轮三轮,一个月两个月甚至同时,价差好几倍,基本面却没有任何变化。

问:作为投资人,你自己信什么?

王光熙:我们一直坚持一个非常清晰的信念,就是这个行业最终会产生很大的价值。我们不会因为这个市场现在热了、很多大咖下场了才去投,不会因为今天很多机构来投了所以我们也投,也不会因为他能上市或者估值炒得挺高了,所以来投。我们确实在这方面杂念比较少。

【谈“伟大与烟花”:什么样的公司值得陪10年?】

问:什么样的公司值得你陪10年?

王光熙:这一波AI和具身赛道里,尤其是有一些比较大的故事画像的、想去做平台性能力的公司,都值得跟10年以上。要做成一个通常意义上伟大的公司,可能也真的是一个以十年计的时间线。

问:你怎么定义伟大?

王光熙:联想创投的定位里有一条,我要投下个时代伟大的公司。意思很朴素,就是希望这个公司真正能用科技创新带来产品和服务的突破,真正去服务社会,给社会创造很大的价值。

问:听着有点虚。

王光熙:很好理解。今天你打开手机,能看到那么多你每天在用的东西,但静下心来想想,10年前或者15年前,这些东西可能都不存在。那你那时候的生活是什么样的?跟今天很不一样。这就是伟大。

问:那些会跳舞的公司呢?它们算伟大还是烟花?

王光熙:那些做表演、做跳舞的公司,没有一家会把自己定位成“我就是个跳舞公司”,我也相信没有一家公司会跟投资人或者跟公众说“我以后就做跳舞”。跳舞只是阶段性运动能力的展现。那些目前看似以表演、以机电能力展现为主要PR手段的公司,其实都是平台性公司,他们的雄心都不在跳舞。不过我预计,到明年,那些技术跟不上,或仍然停留在demo(演示)阶段、商业化落地实现不了的创业公司,将迎来生存考验。具身公司IPO或是一个转折点。上市后,企业成为聚光灯下的公众公司,将经受二级市场的“拷打”,财务信息等经营状况更加公开透明,但公司也会因此承压。

【谈“投资节奏”:“应该在无人问津的时候去现场”】

问:有观点称,AI正从叙事进入交付阶段。转折点具体什么时候发生?

王光熙:社会层面我觉得还真没有。你跑到每个具身的帖子下面,都能看到一堆人在吵。但在投资圈,不管是因为FOMO还是什么,大家对这事儿的共识度确实有点过高。

问:共识度高不是好事吗?

王光熙:高本身不是问题,但共识度太高带来的压力,就是估值涨得离谱,节奏也变得不太正常。

问:那你现在去看项目,什么能告诉你“这家不是吹牛”?

王光熙:具身领域太综合了,硬件、软件、交互、生产、供应链、质量把控、行业know - how,全都要做。不是说“你这个技术点是不是真的”就能判断。如果它核心是做研发、做智能的,那团队本身的技术底子,还有快速追上前沿的能力,就特别重要。你不能指望一家公司把行业里所有重要东西都自己搞定。

问:你从2022年开始关注具身,但观察了半年没出手。到了2023、2024年又密集投了一批,2025年之后节奏又慢了下来。一快一慢之间,你看出了什么?

王光熙:我们从2023年年中开始加速,出手最密集的反而是2023年和2024年。到了2025年和今年,第一梯队或者跑得比较靠前的整机方案企业,我们基本上都布得差不多了。因为整体出手偏早,也没有在特别早的轮次投太多钱。后面一两年,更多的是找一些新变量,比如上游核心部件、有特殊资源和落地能力的,或者特别早期但技术路线不太一样的。本质上就是持续跟踪、查漏补缺。

问:今年WAIC上具身展区从80家涨到200多家,大家都在挤着看,你去了吗?

王光熙:今年没去,前几年都去了。今年人那么多的时候,就该是我们不去的时候了。投前沿科技、早期科技的VC,就应该在无人问津的时候去现场,跟着一帮教授、学生去参加学术会。等到全民都跑去WAIC的时候,我们就该退场了。

【谈“大脑之争”:路线未收敛,本质已清晰】

问:具身“大脑”现在分层派、统一派、场景派三条路线并行,谁也没说服谁。你有答案吗?

王光熙:我们早期投具身时,跳过了那些只做大脑的公司。当时判断,国内商业环境下离收敛还很远,只做大脑商业模式比较难,因为大脑没法直接服务客户,那些做本体的公司自己也在做大脑,跟你可能是竞合关系。回头看,当年我们看的那几家大脑公司,最后自己都做硬件了。但大脑本身肯定重要。这次具身为什么火,核心就在智能上。机器人已经存在几十年了,以前大家觉得它就是机械臂、就是自动化的延伸。但这次最大的变量是大脑。

问:那你觉得哪个路线会赢?

王光熙:现在路线框架确实没有收敛,各家都在进化,根据各自的技术长板和想落的场景,阶段性会有分化。长远来看,技术最终会慢慢收敛。

问:你觉得具身的GPT时刻何时到来?

王光熙:最核心的就是泛化能力。现在头部公司的一些demo已经能看出些意思。比如流水线包裹分拣,已经在一些大物流中心做小规模部署了,不需要对包裹做特殊处理,能跟人一样直接处理杂乱无章的东西,在限定场景里泛化已经做到很接近人的水平。泛化不是说,一夜之间就能变成完整的碳基生物泛化能力。现在的水平可能在3.0左右,也许还没到。

问:你怎么看世界模型?今年融资很多。

王光熙:世界模型过去就有人在做,只是现在单独把世界模型这个概念抽出来了。问题是,到底什么是好的世界模型框架?学术界都还没有共识。上个月我们在硅谷问斯坦福的教授,他们第一句话就是“什么叫世界模型其实并没有共识”。抛开这些眼花缭乱的概念,在具身领域,本质就是希望在不同环境里做到能力的泛化。不管叫什么名字,能解决这个问题就行。

【谈“小登”与“老登”:两代AI创业者的变与不变】

问:你们投了印奇(阶跃星辰董事长)的阶跃星辰,也投了唐文斌创办的原力灵机,最早还投了他们联合创办的旷视科技。你们当初是怎么认识的?

王光熙:旷视是2012年联想战投的第一个项目。那一年我刚来联想没多久,还在老的上地办公室六楼,老贺(联想创投创始合伙人贺志强)拉着他们聊。印奇都还没回来呢,在美国读书,公司都没成立。一晃15年了。

问:他们身上什么没变?

王光熙:依然很年轻。当年就特别年轻,今天放在这儿依然年轻,但已经有十多年的AI行业经验了,经历过高潮、低谷,经历过落地的各种挑战。这些全是宝贵财富。

问:你感觉他们更成熟了吗?

王光熙:必须的。对AI的思考、战略的制定、实操,包括组织架构、融资、商业化,什么该做什么不该做,他们的考量都很清楚。之前踩了太多坑,学费不会白付。

问:那他们还有什么地方需要注意?

王光熙:他们现在最大的挑战,就是新生代太多。实事求是讲,长江后浪推前浪,现在有很多更年轻的,甚至是原生AI人才跳出来干这件事。但做具身有一个好处,它跨界、综合,牵扯到软硬件、商业交付、客户、行业,链条长,要解决的问题也多。

问:你经历了AI 1.0“四小龙”时代,也见证了AI 2.0“六小虎”崛起。新一代创业者身上,有哪些特质是上一代没有的?

王光熙:我现在看一个创业者,更看重初心和动机,这件事是不是真的跟他的性格、兴趣共振?是不是他特别想做的事?创业很难、很艰苦、长周期,几乎不会一帆风顺。A股科创板最明星的项目没有一帆风顺的,都经历过坎坷甚至濒死。动机和信念不够强烈,很容易死在一些环节上。

问:年轻创业者最容易踩的坑是什么?

王光熙:一个是想做的事太多,放不下割舍不下,有点反人性。另一个是公司发展过程中团队一直在变化中进化,如果股权治理和管理团队关系处理不好,中后期要付出很多代价。这十多年我们一直投科技,很多都是原始创新,科学家、学术学者的比例特别高。他们有成功的,也有不怎么成功的,也有经过挑战之后找到转型方法的。这块对创业者是挑战,对投资人也是能力的考验。

问:你们很早就投了星动纪元,为什么押注这家?

王光熙:星动是我们2023年比较早投的,也是最早投的两三家之一。我记得很清楚,跟陈建宇(星动纪元创始人、CEO)聊的时候,他话不多,我问他,你这(事)真能做吗?他非常坚定、非常有信心地说,能做。后来我去硅谷,拜访了很多最早做机器人的前沿团队,去伯克利拜访了陈建宇的导师和师兄弟们,听他们讲从自动驾驶到机器人全身姿态控制,干了十来年,怎么样一步步演进到今天。通过这个过程,我大概能理解,他们的信心来源于哪里。这些早期的创业者,不是我们发现了他们,而是他们给了我们对行业技术进展的信心。

问:投完后,他有没有让你超出预期?

王光熙:他的惊喜是一点点释放出来的。早期只觉得他技术能力全面,是真正跨界做原生机器人AI的人才。但不到3年,他进步就非常大,完成了从科学家到企业家的转变。把产业界人才吸引过来搭建核心团队,这个挺难的。这一波具身创业者很多都非常优秀,学习能力强,跟年轻有很大关系。你看现在投资圈老说“投小登不投老登”,核心逻辑不是年龄歧视,就是你能不能快速学习进步。尤其是在这种发生重大范式转化的领域,年轻人包袱更少,他没那么多“这事我以前见过,不靠谱”的负担,优势自然就出来了。

问:那怎么办呢?一代人终将老去。

王光熙:去年在我们联想CEO年会上,我看见30岁上下的创始人已经不少了,可能有10%。40岁之下的就更多了,未来这个数会越来越大。年轻人迸发出了非常强的创业激情和产业活力。但还是有很多不同年龄段的创业者,有持续学习进步的意愿,且非常非常强,这个还是分人。

【谈“被年轻人改变”:“AI带来的不只是效率”】

问:跟那些更年轻的创业者聊,你有没有被激发过?甚至打翻过你之前的判断?

王光熙:很多AI应用团队,跟我们以前投的那些硬科技公司完全不是一个路数。比如他们做to C的AI应用,对产品的理念、对审美的理解,跟我们这种理工直男完全不一样。你去看to C应用,首先得接受一个事实,你自己不是典型用户。你不能拿硬科技的标尺去量,说你的技术壁垒在哪儿?你的护城河是什么?逻辑不是那样的。它需要的是足够狼性、跑得足够快、足够有创意,销售营销能力足够强,这些可能比单纯的技术能力更重要。

问:你最近一次被激发是什么事?

王光熙:我们最近投了一个个人视频应用,我一看就觉得,这东西应该卖给女性用户。

问:你怎么知道女性用户会喜欢?

王光熙:因为创始人挺时尚。说真的,像这类赛道,新生代创业者能让你看到完全不一样的客户群体,看到未来人们会怎么接纳AI、会用AI来干什么。这些能帮我们真正理解什么是“本质”。我一直说本质这个词,本身就挺理工直男的。本质就是你觉得一个东西必须有生产效率,必须能衡量经济价值。但AI这次不一样,它能带来的不光是效率,还有情绪价值、审美价值,这些东西没法用生产效率去算。

问:有没有那么一刻,你想下场,自己试试创业?

王光熙:很多投资人做得越久,越知道创业很难。有相当多创业的人,是因为不知道创业有多难才下场的。要把一个硬科技、宏大叙事、大平台的事做成,天时地利人和、运气都非常重要。我们真心知道,太难了。

【谈“CVC的护城河”:“更有战略耐心”】

问:你求学是从2003年到2008年,2011年你加入联想。那段时间正好是国内移动互联网火热的时候,但联想创投错过了国内移动互联网的大机会。怎么看待这个错过?

王光熙:我们只是错过了一些可能不属于我们的财富,但也让我们更专注。这可能更宝贵。

问:你说过CVC是突破创新者窘境的关键途径,但如果只投跟自己业务协同的公司,反而会错过真正颠覆性的东西。怎么绕过这个悖论?

王光熙:我们做CVC第一天就明白,要做一个生态型、瞭望塔型机构。我们有个十年的logo,左面是科技的瞭望塔,右面是科技的生态圈。有这个定位,才能看得更远更广,跳出CVC的局限。

问:你怎么确保不为了协同而协同?

王光熙:捕捉前沿方向的过程中,战略价值是认真做事必然的结果,而不是奔着为集团某个科技服务的KPI去做。如果你相信集团的未来跟科技的未来高度重合,同时你要做一个优秀的基金和投资机构,这两件事你能牢牢抓住,投到好项目的概率就非常高。心态很重要,FOMO是人性的弱点,会让动作变形。

问:你在算力芯片投资领域,集齐了“四大天王”(海光信息、寒武纪、摩尔线程、沐曦)。有人说你在内部说过,“如果当初没投到海光信息,应该算是我们作为集团CVC的失误。”

王光熙:运气好很重要,但我们确实在那个赛道做了很多年研究。寒武纪有计算所的同门机缘,很早就支持了。海光投得略晚,但我们很清楚他们能力很强,因为他们跟联想的合作非常密切,但我们还是低估了他们后来的成长能力。摩尔和沐曦投得特别早,2021年初,那时候两家都没啥动静呢。

问:那你怎么判断那个时间点该出手了?

王光熙:更多是通过多年行研和跟集团讨论,对什么时间点入局、什么样的人才会出来、跟之前那波比有什么优势、后面还会不会有人出来做更好的公司,有一些判断。那几个创业者没有更早也没有更晚,就在那个时间点选择做这件事,这个很重要。

问:也许同行会觉得,你们是“撒网式投资”,赌对了赛道,抓到了人,时机又对,就赢了。

王光熙:很多人比我们撒得还多,押中的比我们还要lucky。我们时刻如履薄冰。但对一个CVC机构来讲,每一波大的机会,首先趋势判断上就不能有大的脱节。一些关键细分领域,也不能有太多大的miss(错失)。一旦miss,追赶的代价,肯定要付。而且CVC确实有两个优势。一、更有战略耐心。我们投的那几家,除了寒武纪以外,基本上都没卖,寒武纪我们手里还有,这在市场化VC里早已经绝无仅有。二、有产业背景,不会因为一两个赛道的miss,最后导致募资或者其他方面有很大压力。

【谈“人的价值”:真相、痛苦与硅基进化】

问:麦肯锡有个追问:如果机器完全替代人的劳动,人的价值还剩什么?你想过这个问题吗?

王光熙:这次变化真的挺大。它不仅替代劳动,还替代智力。早年的替代确实诞生了新的事,马车夫失业后去干出租车司机,当年不好想象,但后来发生了。但今天站在这个时间点,人是要做哲学动物、美学动物,承担更多责任,做构想型创造性思考。如果人不需要工作了,社会会变成什么样?这是最大的困惑点,也很难有答案。现在很多社会学家、哲学家担心的,可能不是这些事没有解,而是AI进化得太快,没给大家足够时间来解决这个问题。

问:很多做AI的人都有一种终极恐惧,如果AI最终能做我擅长的一切,那这些年我到底在干什么?你有过这种“被替代”的焦虑吗?

王光熙:VC最大的好处,它是people business,很多事不在纸面上。AI能带来的助力很大,但局限不在算法和算力,而是数据本身。这个行业的know - how数据没那么清晰、透明和完整,而且是分散多模态的。再聪明的大脑,没有足够信息,也无法做出好的判断。所以,我们这个行业还有一点时间。

问:1999年的电影《黑客帝国》里,主人公尼奥面对红色药丸和蓝色药丸,要么选择前者,直面残酷真实,要么继续待在舒适的幻境里。你做投资决策时,红药丸时刻多,还是蓝药丸时刻多?

王光熙:一个好的投资机构和投资人,必须时时刻刻吞着红药丸,直面最残酷最真实的状态。这很反人性,但人就是这样的,有了沉没成本,或者有了一些诉求,就很容易自己骗自己。我经常在决策会上说,要纯粹一点,判断、思考不要有杂念。没什么是完美的,冒风险很正常,不然就不叫VC。但我不能接受的是什么?你没有直面那些客观信息,或者你面对了,但脑子里假装它不存在,或者假装它没那么严重。你觉得“算了,也不是什么大问题”。往往这些东西,最后就是问题。

问:电影里尼奥最终选择了红色药丸,从虚拟的“母体”中醒来,发现自己一直活在一个由机器创造的模拟世界里。不成功的结果,你能接受吗?

王光熙:排除杂念,接受不确定,愿意去赌那个唯一的亮点,这个决策就没问题。最后不成功,也不代表它是一个错的决定,可能再来一次你还是这么决定。做投资也一样,你得不断探索未知,逼近真相,哪怕那个真相让你不舒服。很多时候你看到一个项目,数据很好看,团队很光鲜,但你心里知道,有些地方不对。这个时候你能不能直面那个不对?你能不能把它揪出来?这就是红药丸时刻。

问:大部分人可能更倾向于蓝色药丸,因为红色药丸让人太痛苦。

王光熙:人性就是趋利避害、避重就轻。某个赛道你已经投很多了,你就不愿意承认这个赛道可能有问题。或者你之前没投某个项目,它现在涨得很好了,你就不愿意再去看它,因为心里一百个觉得吃亏了。这些都是蓝色药丸的诱惑,你得不断地跟自己对抗。

问:你在联想创投这10年,有没有“误判”时刻?

王光熙:有,且不止一次。我们早期看一些技术路线,当时觉得某个方向不太行,后来发现是我们自己认知没跟上。或者我们错过了一些项目,当时觉得估值太贵,结果后来它涨了十倍。有些是赛道看晚了,有些是当年抓手比较少,没有预判到某家企业有韧性,走过了最黑暗的周期。这些时候你就得承认,哦,我看错了。承认的过程很痛苦,但必须认,然后才能调整。最终你会发现,这比待在一个舒适区里要有意思得多。

问:如果有一天,硅基智能彻底替代了人类,那个时候人还能吃红色药丸吗?

王光熙:我们可能每个人都生活在蓝色药丸里。直面现实是痛苦的,但至少在过去几千年的碳基叙事中,大家还始终有颗追求真理的心。未来,硅基如果真能替代碳基或者两者融合,你怎么知道它不会更执着、更好地去探索真理呢?那时候,它就带着你的思想和价值观出发了。它不一定是个退化,它应该是个进化。

问:只是那时候,人的实体生命没有了。

王光熙:所以你的生命和意识到底怎么传承?这件事,我们现在已有的定义至少不是唯一。

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双向全桥CLLC谐振变换器仿真模型(Simulink仿真实现)

内容概要:本文系统介绍了双向全桥CLLC谐振变换器的Simulink仿真模型,重点阐述了变频控制、闭环仿真及其与多种电力电子拓扑(如维也纳整流器、DAB变换器、图腾柱PFC等)的联合仿真设计。资源包涵盖2.5kW双向全桥LLC、V2G电动汽车充放电系统、三相PFC、多相交错LLC等多种变换器的仿真案例,并深入展示了三电平VIENNA整流器在双闭环PI控制与SVPWM调制策略下,结合上下电容电压差值补偿实现中点电位平衡的先进控制方法。通过仿真验证,该策略不仅有效维持了800V直流母线电压的稳定,还在动态工况下显著提升了电容电压的均衡度,同时保持了较低的输入电流THD,充分体现了SVPWM与中点平衡控制协同优化的技术优势。; 适合人群:具备电力电子与自动控制理论基础,从事新能源发电、电动汽车、工业电源、微电网等领域的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:① 学习并构建高频谐振变换器(如LLC、CLLC)的Simulink仿真模型,掌握其变频与混合控制策略;② 深入理解并应用中点电位平衡、双闭环PI控制、SVPWM调制等核心技术于VIENNA等三电平变换器中;③ 复现高水平期刊论文中的控制算法,服务于科研项目申报、学术论文撰写或工程产品开发。; 阅读建议:该资源为综合性仿真资料库,建议使用者结合自身研究方向(如电动汽车充电、新能源并网)选择对应案例进行精学,重点关注控制策略的设计逻辑、仿真参数的整定方法以及SVPWM与中点平衡的协同机制,并充分利用附带的计算书和参考文献深化理解,以实现从仿真模型到实际工程应用的顺利转化。

基于双向Buck-Boost电路的锂电池储能充电+放电控制Simulink仿真

内容概要:本文系统介绍了基于双向Buck-Boost电路的锂电池储能系统充放电控制的Simulink仿真设计,重点构建了储能系统中能量双向流动的控制模型,涵盖充电与放电两种工作模式。通过Simulink平台搭建主电路拓扑与闭环控制系统,实现对锂电池的安全、高效能量管理,确保系统在不同工况下的稳定性与动态响应性能。研究不仅聚焦于Buck-Boost变换器的能量转换机制,还结合多种先进控制策略,如模型预测控制、电压下垂控制等,提升系统的控制精度与鲁棒性。同时,文中列举了包括LLC谐振变换器、Vienna整流器、PWM整流器等多种电力电子变换器的仿真案例,体现了该资源在新能源、微电网及电力电子系统建模与控制领域的广泛适用性与技术综合性; 适合人群:具备电力电子、自动控制或电气工程等相关专业背景,熟悉MATLAB/Simulink仿真环境,从事新能源系统、储能技术、电力电子变换器设计及相关领域研究的研发人员与高校研究生; 使用场景及目标:①深入理解双向Buck-Boost电路在锂电池储能系统中的能量管理原理与系统建模方法;②掌握基于Simulink的充放电控制策略设计、闭环系统搭建与仿真验证流程;③拓展至其他主流DC-DC与AC-DC变换器(如LLC、Vienna、DAB等)的建模与控制研究,服务于科研项目、课程设计、毕业课题或工程开发应用; 阅读建议:建议结合文中提供的仿真模型与参考资料,动手实践Simulink建模与参数调试过程,重点关注控制环路的设计逻辑、控制器参数整定方法及系统动态响应特性;同时可参考同系列其他变换器的仿真案例,横向比较不同拓扑的控制策略差异,以拓宽技术视野与工程应用能力。

全桥LLC谐振(变频+移相混合控制)变换器闭环仿真模型(Simulink仿真实现)

全桥LLC谐振(变频+移相混合控制)变换器闭环仿真模型(Simulink仿真实现)

虚拟同步发电机(VSG)惯量阻尼自适应控制仿真模型(simulink仿真实现)

内容概要:本文提供了“虚拟同步发电机(VSG)惯量阻尼自适应控制仿真模型”的Simulink仿真实现方法,系统阐述了如何通过仿真手段研究VSG在电力系统中的动态响应特性,重点聚焦于其惯量与阻尼的自适应控制策略。文中详细说明了模型构建流程,涵盖控制算法设计、参数调节、根轨迹分析等内容,并通过对比不同调节系数下的系统响应,深入探讨了控制参数对系统稳定性与动态性能的影响。该仿真模型有效复现了VSG模拟传统同步发电机惯性与阻尼特性的能力,对于提升新能源并网系统的频率稳定性和抗扰动能力具有重要研究价值。; 适合人群:具备电力系统、自动化或相关领域基础知识,从事新能源并网、微电网控制、电力电子与电力系统仿真研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:①用于教学与科研中深入理解虚拟同步发电机的工作原理及其在现代电力系统中的应用;②为新能源发电系统接入电网时的稳定性分析与控制策略设计提供仿真验证平台;③支持对VSG控制参数进行优化,提升系统应对负荷波动和扰动的能力。; 阅读建议:建议读者结合Matlab/Simulink软件动手实践,按照文档结构逐步搭建仿真模型,重点关注控制环路设计与参数整定部分,同时参考提供的代码与仿真结果进行对比分析,以加深对VSG自适应控制机制的理解。

高校技术转移办公室人员需要哪些工具来提升成果转化服务能力?.docx

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两相交错并联Boost电路仿真模型(Simulink仿真实现)

内容概要:本文介绍了“两相交错并联Boost电路仿真模型(Simulink仿真实现)”的技术资源,属于电力电子变换器领域的仿真研究内容。该模型基于Simulink平台构建,旨在深入分析两相交错并联Boost电路的工作原理、动态响应特性及控制策略。交错并联结构通过错开各相开关管的导通时刻,有效降低输入电流纹波、提升系统效率与功率密度,适用于中高功率DC-DC变换应用场景。资源包含完整的主电路建模、PWM驱动信号生成、闭环控制器设计(如电压/电流双闭环控制)等关键模块,并可能涵盖软启动、均流控制等关键技术问题。整个仿真模型强调理论分析与工程实践的紧密结合,不仅有助于理解电路基本行为,也为优化控制算法提供验证平台,服务于科研与教学需求。; 适合人群:电气工程、自动化、电力电子及相关专业的高校本科生、研究生,以及从事电源系统研发的工程技术人员,具备一定的电路理论、自动控制原理和Simulink仿真基础者更佳。; 使用场景及目标:① 学习和掌握两相交错并联Boost电路的拓扑结构、工作机理及性能优势;② 利用Simulink进行电力电子电路的建模与仿真,深入理解PWM控制、闭环调节、均流控制等核心技术的应用;③ 为科研项目、课程设计或毕业设计提供可复用的仿真案例和技术支持,辅助开展中高功率电源系统的创新设计与优化研究。; 阅读建议:建议结合Simulink软件动手搭建并调试模型,通过调整占空比、开关频率、电感参数等变量,观察其对输入电流纹波、输出电压稳定性及动态响应的影响,以深化对电路特性的理解;同时可参考文中列出的其他相关资源(如LLC、PFC等仿真模型)进行横向对比学习,拓宽电力电子系统设计视野。

继电保护小电流接地系统故障仿真-中性点不接地与经消弧线圈接地仿真模型(Simulink仿真实现)

内容概要:本文基于Simulink平台构建了小电流接地系统中性点不接地与经消弧线圈接地的故障仿真模型,旨在深入研究单相接地故障下的系统动态行为。通过精确建模与仿真实验,系统地对比分析了两种接地方式在故障电流幅值、电压分布特性及暂态响应等方面的差异,重点探讨了其在故障检测灵敏度、电弧自熄能力以及过电压抑制效果上的各自优势与局限性。研究不仅有助于深化对小电流接地系统运行机理的理解,也为继电保护策略的优化设计、故障选线算法的开发及配电网安全稳定运行提供了重要的理论依据和仿真验证手段。; 适合人群:具备电力系统分析、继电保护原理等相关基础知识,从事配电网运行维护、故障诊断、继电保护装置研发或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握小电流接地系统的故障特征与精细化仿真建模方法;② 对比分析中性点不接地与经消弧线圈接地两种方式在供电可靠性、设备绝缘要求和人身安全方面的综合性能;③ 为新型继电保护方案的设计、故障定位与隔离算法的验证以及配电网运行方式的优化决策提供可靠的仿真测试平台。; 阅读建议:此资源以Simulink仿真为核心,建议读者在学习过程中务必结合电力系统故障分析理论,亲自动手搭建或调试仿真模型,重点关注故障发生前后关键电气量(如零序电压、零序电流)的变化规律,并尝试调整系统参数(如线路长度、过渡电阻、消弧线圈补偿度)以观察其对故障特性的影响,从而深刻理解不同接地方式的本质区别与适用场景。

区域电网含风光火压缩空气储能抽水蓄能以及电化学储能的联合调度,加入IEEE39系统,进行潮流计算,分析电能质量研究(Matlab代码实现)

内容概要:本文研究了包含风能、太阳能、火电以及压缩空气储能、抽水蓄能和电化学储能等多种能源形式的区域电网联合调度问题,通过将系统接入IEEE 39节点标准测试系统,利用Matlab平台开展潮流计算与电能质量分析,旨在提升高比例可再生能源接入背景下电网运行的稳定性与供电品质。研究重点涵盖多类型电源与多种储能系统的协调优化调度策略设计,深入探讨储能系统在削峰填谷、平滑新能源出力波动方面的关键作用,并对复杂运行工况下电压偏差、频率波动、谐波污染等电能质量问题进行评估与改善。通过构建完整的仿真模型,系统性地分析了联合调度对电网电能质量的影响机制,为现代电力系统中多能互补与协同控制提供了理论依据和技术参考。; 适合人群:具备电力系统分析、优化调度及电能质量相关基础知识,熟悉Matlab/Simulink仿真环境的研究生、科研人员及电力系统相关领域的工程师。; 使用场景及目标:①为含多种储能的区域电网联合调度研究提供完整的Matlab仿真案例与开源代码参考;②分析大规模新能源接入对IEEE 39系统潮流分布及电能质量的综合影响,并定量评估不同类型储能系统的调控效果;③为电力系统优化调度、电能质量综合治理、多能协同控制等学术研究与工程项目提供可复现的技术支撑与解决方案。; 阅读建议:本资源以Matlab代码实现为核心,读者应在掌握电力系统基本理论的基础上,重点关注联合调度的数学建模过程、储能系统充放电策略的制定逻辑以及电能质量各项评价指标的计算方法。建议在学习过程中动手调试仿真代码,尝试调整系统参数、优化目标权重或改变新能源渗透率,以深入理解系统动态行为与控制策略的有效性。

医学图像配准实战:用Python实现MIND特征提取(附完整代码)

本文详细介绍了MIND(模态无关邻域描述符)在医学图像配准中的应用。通过Python和PyTorch实战,从原理到代码逐步解析了如何提取MIND特征,并利用其对结构而非灰度的感知能力,有效解决CT、MRI等多模态图像的对齐难题,为病灶追踪、手术导航等高级应用提供鲁棒性基础。

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