Arman Oshnoei

船舶电气化用电池系统技术的现状综述与分析

双绕组耦合电感式DC-DC变换器，带有两个同步功率开关和超高压增益能力

下一代数据中心电池系统技术的研究-行业视角

基于在线学习的小直流母线电容PMSM驱动多步预测控制

Safari, A.; Oshnoei, A.; Blaabjerg, F. 关于下一代电力电子中近期人工智能应用的综述。 Appl. Energy 2025, 402, 126923. [Google Scholar] [CrossRef]

高成本效益、二次超高增益和高功率密度的直流-直流转换器，适用于直流微电网应用

温室水需求预测的混合深度学习模型：探索城市农业中的能源联系

基于神经估计器的非反相Buck-Boost变换器自适应卡尔曼约束预测控制

基于在线学习的锂离子电池组SOC和温度的协同均衡

通过整合能源效率和脱碳提高当地能源社区的可持续性

用更少的资源做更多的事情: 数学建模的数据选择方法综述

混合电池荷电状态估计的全面回顾: 探索基于物理感知的AI方法

ResFaultyMan: 使用无监督学习隔离森林的电力电子系统智能故障检测预测模型

基于学习的高可再生能源参与的孤岛微电网虚拟惯性控制

揭示现实世界公共照明系统中可再生能源和电池利用的潜力: 综述

具有通信延迟的直流微电网离散时间分布式二次控制