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Siamo tornati da Vancouver e da IEEE ECCE 2026, dove il PELAB ha presentato sei articoli su AI physics-informed per la stima dei parametri e dell’impedenza di rete, controllo model-free e parameter-free e convertitori ISOP LLC.

La parte più preziosa della settimana, però, si è svolta fuori dalle sale delle presentazioni. All’ECCE cinque minuti in corridoio possono trasformarsi in una conversazione con un team industriale alle prese proprio con il problema che stai studiando in laboratorio. A noi è successo più di una volta: abbiamo incontrato ricercatori che affrontano sfide simili da prospettive molto diverse, rivisto partner di lunga data e avviato discussioni con aziende interessate a portare questi approcci più vicino a prodotti reali.

Per un laboratorio universitario questo conta. La ricerca che non esce mai dal laboratorio, o che non viene mai messa alla prova con i vincoli industriali, rischia di restare sulla carta. Conferenze come ECCE sono il luogo in cui questi due mondi si incontrano davvero.

Articoli presentati

  • Sequential Learning-Based PINN Modeling for Parameter Estimation on a Power Converter
  • Grid Impedance Estimation using Physics-Informed Neural Network Modeling
  • Hierarchical LSTM-Based Grid Impedance Estimation from Operating Transients for Grid-Following Inverters
  • Model-Free Predictive Control for High-Level Cascaded H-Bridge
  • Parameter-Free Control with Online Resonant Tank Identification for SR-DAB Converters
  • IVS and OCS Errors in Closed-Loop ISOP LLC Converters

Grazie a tutti coloro che hanno seguito le nostre sessioni, ci hanno fatto domande difficili o si sono semplicemente fermati per un caffè e due chiacchiere. Se non siamo riusciti a incontrarci a Vancouver e lavori su convertitori connessi alla rete, AI per l’elettronica di potenza o controllo avanzato dei convertitori, scrivici.