找到 2 条结果 · 储能系统技术
协同分布对齐神经网络用于高性能变流器故障定位
Synergetic Distribution Align Neural Network for High-Performance Power Converters Fault Location
Wu Fan · Qiu Gen · Zhang Gang · Sheng Hanming 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月
基于深度学习的数据驱动方法在变流器故障诊断中表现优异，但普遍存在依赖故障样本、精度与鲁棒性不足的问题，限制了其在工业系统中的应用。本文提出一种小样本学习理论，通过共享特征提取器实现严格的跨域特征分布对齐，以同时获取域不变性与故障判别性特征，从而提升诊断性能。基于该理论，设计了一种具有嵌入式结构和参数分离训练机制的渐近特征分布对齐神经网络。该结构通过多层渐近特征约束实现严格分布对齐，并结合渐近损失函数提升训练稳定性。在多种变流器上的实验表明，即使在零样本条件下，该方法仍能准确识别多个开路故障位置，...
解读: 该协同分布对齐神经网络技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的智能运维具有重要应用价值。其零样本/小样本学习能力可解决工业现场故障数据稀缺问题，直接应用于iSolarCloud云平台的预测性维护模块。针对IGBT/SiC功率模块开路故障的精准定位能力，可显著提升PowerTitan大型...
一种用于直流微电网的多层级家庭能源管理系统
A Multi-Level Home Energy Management System (HEMS) for DC-Microgrids
Xin Lin · Ramon Zamora · Yazhou Jiang · Gang Chen 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
为在太阳能与负荷预测不确定性下兼顾用户舒适度并降低运行成本，本文提出一种系统级与本地级协同的分层式家庭能源管理系统（HEMS）。系统级采用模型预测控制，结合长期与短期优化调度电池和超级电容器，降低运行成本并提升舒适度；短期层修正调度偏差并保障混合储能安全运行。本地级实现直流电压恢复、功率分配及电池荷电状态均衡。超级电容器用于补偿瞬态功率，减缓电池老化。实验结果表明，相比现有方法，该方法可显著降低系统运行成本。
解读: 该多层级HEMS架构对阳光电源ST系列储能系统和家庭ESS集成方案具有重要应用价值。其分层控制策略可直接应用于PowerTitan储能系统的能量管理：系统级MPC优化可集成至iSolarCloud云平台实现长短期调度协同，本地级控制可嵌入ST储能变流器实现直流母线电压稳定与功率分配。混合储能架构（电...