面向800V DC!阳光电源发布 EnerNeo 固态变压器
2026-11-05 11:37:39 [热点] 来源:豪车解析用车技巧_行业行情分析
电子发烧友网综合报道 近日,阳源阳光电源正式推出首款全自研 SST(固态变压器)产品 EnerNeo。光电固态作为面向 AI算力场景的布E变压新一代供电中枢,该产品基于 800V 直流架构打造,阳源在系统效率、光电固态功率密度、布E变压可用性等核心指标上实现行业突破,阳源同时也标志着阳光电源完成从新能源发电端到算力负荷端的光电固态完整能源链路布局。
算力密度跃迁倒逼架构升级 SST 成 AIDC供电变革方向
随着大模型与 AI 算力需求爆发,布E变压数据中心机柜功率密度与耗电量呈指数级增长,阳源高密度、光电固态高波动、布E变压超大负荷已成为 AIDC 场景的阳源核心特征。传统工频交流供配电架构的光电固态短板日益凸显:IT 空间与配电占地失衡、多级变换导致系统效率偏低、布E变压部署调试周期冗长,难以适配超大规模算力集群的建设节奏。
在此背景下,基于 SST 的 800V 直流供电凭借中压直连高频化、单级变换提效、一体化集成交付的核心优势,已成为行业公认的技术演进路线。阳光电源此次推出的 EnerNeo 固态变压器,正是针对 AIDC 场景痛点定向研发的供配电一体化产品,主打 “真好用、真智能、真可靠、真安全” 四大核心特性。
从参数与架构来看,EnerNeo 输入电压覆盖 10-13.8kVac,输出为 800Vdc,以 1.5MW 为最小功率颗粒度,单台额定功率 3MW,可扩展至 4.5MW,系统整体效率达 98.5%,功率密度达到 312kW/㎡,大幅缩减配电设施占地面积。产品整体由输入柜、功率变换柜、输出柜三部分组成,核心功率环节采用碳化硅器件与两级拓扑设计,依托碳化硅的高频开关特性,在提升变换效率的同时显著缩小了变压器体积,实现整机高集成度。
产品支持 1.5MW-4.5MW 自由组合,可灵活适配分布式、2N、DR 等不同数据中心架构,覆盖老旧机房利旧改造、新建超大规模集群、分期弹性扩容等多元建设场景。同时搭载基于高精度电磁模型的数字孪生系统,具备场站级全域仿真能力,可实现方案快速搭建与仿真验证,缩短项目前期规划周期。
区别于传统设备仅支持数据监测,EnerNeo 构建了从预警、监控到定位的完整保护闭环。通过脉冲电流局放检测实现绝缘故障早期预警,支持关键器件失效预测与健康状态实时监控,搭配故障秒级波形记录功能,可帮助运维人员快速定位故障根因,降低停机风险。
产品采用行业独家的 “中低压分区 + 快速插拔式” 架构,中压功率模块采用单相 6+3 冗余设计,支持系统欠饱和运行,将平均无故障时间提升一倍,整机实现机柜级零局放,系统可用性达到 99.999% 的行业顶尖水平。同时搭载模块智能轮休机制,可将设备整体使用寿命提升 20%。
运维层面,中压模块支持快插拔,单模块运维时长≤15 分钟;低压模块支持在线热插拔,可实现零停机维护,且单模块重量仅 11kg,单人即可完成运维操作。
EnerNeo 采用系统级物理隔离设计,将安全防护前置到产品设计阶段。输入柜顶部设置定向泄爆口,保障运维人员人身安全;功率柜采用三相相间柜体隔离结构,杜绝内燃弧风险;功率模块采用 H 桥级联拓扑,具备本征安全性,从器件、电路到保护实现三重优化;高频变压器采用一体真空绝缘设计,进一步提升长期运行可靠性。
发布即可售 商业化与生态同步落地
发布会上,阳光电源同步宣布 EnerNeo 实现“发布即可售”的商业化节奏,现场分别与东阳光、中联数据签署战略合作暨框架采购协议。其中与东阳光规划合作容量 30MW,将于 2026-2027 年分批交付,并共同探索工业场景应用;与中联数据规划容量达 100MW,计划 2026 年底启动示范项目,2027-2028 年按终端客户需求节奏陆续交付。
生态合作方面,阳光电源与阿里云智能计算集团共同揭牌“绿色 Token 联合创新中心”,推动 AIDC 供电技术创新与算能融合落地。同时阳光电源已规划完整的长线产品迭代路线,后续将陆续推出 UL 认证机型、原生户外机型及 35kV SST 产品,匹配全球头部算力客户的多样化供电需求。
值得关注的是,AIDC 仅是阳光电源 SST 技术的首发场景。按照规划,2027 年至 2030 年,公司将陆续推出面向超充、级联型储能、光伏、风电、氢能、电网等场景的 SST 产品,推动高频电力电子技术从算力场景走向全域能源场景,支撑新型电力系统建设。
早在 2015 年,公司便启动 SST 核心技术研发;2018 年成功研制全球首台 35kV/1500V、6MW 光伏直挂型 SST 并完成挂网实证,此后又逐步将技术拓展至储能直挂、多端口充电等场景,多工况实景验证为本次产品落地奠定了坚实基础。
阳光电源AIDC 电源事业部总裁张迪表示,阳光电源做 AIDC 的初心不止是打造一款电源设备,而是要发挥绿电直连、储能协同的优势,成为 AIDC 电力电子转换技术的全球引领者。依托全球化制造产能、敏捷交付能力和全生命周期运维服务,公司可整合从电源到算力的完整链路,高效回应高密算力场景的核心诉求。
算力密度跃迁倒逼架构升级 SST 成 AIDC供电变革方向
随着大模型与 AI 算力需求爆发,布E变压数据中心机柜功率密度与耗电量呈指数级增长,阳源高密度、光电固态高波动、布E变压超大负荷已成为 AIDC 场景的阳源核心特征。传统工频交流供配电架构的光电固态短板日益凸显:IT 空间与配电占地失衡、多级变换导致系统效率偏低、布E变压部署调试周期冗长,难以适配超大规模算力集群的建设节奏。
在此背景下,基于 SST 的 800V 直流供电凭借中压直连高频化、单级变换提效、一体化集成交付的核心优势,已成为行业公认的技术演进路线。阳光电源此次推出的 EnerNeo 固态变压器,正是针对 AIDC 场景痛点定向研发的供配电一体化产品,主打 “真好用、真智能、真可靠、真安全” 四大核心特性。
从参数与架构来看,EnerNeo 输入电压覆盖 10-13.8kVac,输出为 800Vdc,以 1.5MW 为最小功率颗粒度,单台额定功率 3MW,可扩展至 4.5MW,系统整体效率达 98.5%,功率密度达到 312kW/㎡,大幅缩减配电设施占地面积。产品整体由输入柜、功率变换柜、输出柜三部分组成,核心功率环节采用碳化硅器件与两级拓扑设计,依托碳化硅的高频开关特性,在提升变换效率的同时显著缩小了变压器体积,实现整机高集成度。
产品支持 1.5MW-4.5MW 自由组合,可灵活适配分布式、2N、DR 等不同数据中心架构,覆盖老旧机房利旧改造、新建超大规模集群、分期弹性扩容等多元建设场景。同时搭载基于高精度电磁模型的数字孪生系统,具备场站级全域仿真能力,可实现方案快速搭建与仿真验证,缩短项目前期规划周期。
区别于传统设备仅支持数据监测,EnerNeo 构建了从预警、监控到定位的完整保护闭环。通过脉冲电流局放检测实现绝缘故障早期预警,支持关键器件失效预测与健康状态实时监控,搭配故障秒级波形记录功能,可帮助运维人员快速定位故障根因,降低停机风险。
产品采用行业独家的 “中低压分区 + 快速插拔式” 架构,中压功率模块采用单相 6+3 冗余设计,支持系统欠饱和运行,将平均无故障时间提升一倍,整机实现机柜级零局放,系统可用性达到 99.999% 的行业顶尖水平。同时搭载模块智能轮休机制,可将设备整体使用寿命提升 20%。
运维层面,中压模块支持快插拔,单模块运维时长≤15 分钟;低压模块支持在线热插拔,可实现零停机维护,且单模块重量仅 11kg,单人即可完成运维操作。
EnerNeo 采用系统级物理隔离设计,将安全防护前置到产品设计阶段。输入柜顶部设置定向泄爆口,保障运维人员人身安全;功率柜采用三相相间柜体隔离结构,杜绝内燃弧风险;功率模块采用 H 桥级联拓扑,具备本征安全性,从器件、电路到保护实现三重优化;高频变压器采用一体真空绝缘设计,进一步提升长期运行可靠性。
发布即可售 商业化与生态同步落地
发布会上,阳光电源同步宣布 EnerNeo 实现“发布即可售”的商业化节奏,现场分别与东阳光、中联数据签署战略合作暨框架采购协议。其中与东阳光规划合作容量 30MW,将于 2026-2027 年分批交付,并共同探索工业场景应用;与中联数据规划容量达 100MW,计划 2026 年底启动示范项目,2027-2028 年按终端客户需求节奏陆续交付。
生态合作方面,阳光电源与阿里云智能计算集团共同揭牌“绿色 Token 联合创新中心”,推动 AIDC 供电技术创新与算能融合落地。同时阳光电源已规划完整的长线产品迭代路线,后续将陆续推出 UL 认证机型、原生户外机型及 35kV SST 产品,匹配全球头部算力客户的多样化供电需求。
值得关注的是,AIDC 仅是阳光电源 SST 技术的首发场景。按照规划,2027 年至 2030 年,公司将陆续推出面向超充、级联型储能、光伏、风电、氢能、电网等场景的 SST 产品,推动高频电力电子技术从算力场景走向全域能源场景,支撑新型电力系统建设。
早在 2015 年,公司便启动 SST 核心技术研发;2018 年成功研制全球首台 35kV/1500V、6MW 光伏直挂型 SST 并完成挂网实证,此后又逐步将技术拓展至储能直挂、多端口充电等场景,多工况实景验证为本次产品落地奠定了坚实基础。
阳光电源AIDC 电源事业部总裁张迪表示,阳光电源做 AIDC 的初心不止是打造一款电源设备,而是要发挥绿电直连、储能协同的优势,成为 AIDC 电力电子转换技术的全球引领者。依托全球化制造产能、敏捷交付能力和全生命周期运维服务,公司可整合从电源到算力的完整链路,高效回应高密算力场景的核心诉求。
(责任编辑:探索)
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