找到 26 条结果 · 智能化与AI应用
面向天气感知的双分支融合光伏功率预测方法
Weather-aware dual-branch fusion for photovoltaic power forecasting
Bo Liu · Gang Liu · Xinlong Ma · Yisheng Cao 等7人 · Solar Energy · 2026年4月 · Vol.308
本文提出一种融合气象数值预报与历史发电数据的双分支深度学习架构，通过注意力机制协同建模时空特征与天气敏感性，显著提升短期光伏功率预测精度。
解读: 该技术高度契合阳光电源iSolarCloud智能运维平台及组串式逆变器（如SG系列）的功率预测需求，可嵌入ST系列PCS和PowerTitan储能系统的能量管理模块，优化光储协同调度与电网辅助服务响应。建议将模型轻量化后部署于边缘侧逆变器，结合本地气象传感器实现实时滚动预测，提升户用及工商业光伏电站...
基于GAN-QRCNLSTM与高分辨率数据重构的日前光伏功率概率密度预测
Day-Ahead PV Power Probability Density Forecasting With GAN-QRCNLSTM Based on High-Resolution Data Reconstruction
Yaoyao He · Xiaolin Chen · Yifan Zhang · Xiaodong Yang · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年12月 · Vol.22
本文提出一种融合高分辨率多维相似时刻选择、GAN增强NWP-实测联合分布建模及QRCNLSTM多分支时空特征提取的概率预测模型，显著提升复杂天气下日前光伏功率预测精度与不确定性量化能力。
解读: 该研究高度契合阳光电源iSolarCloud智能运维平台及组串式逆变器、ST系列PCS的功率预测与协同调度需求。模型可嵌入iSolarCloud实现分钟级概率化发电预测，支撑PowerTitan储能系统在调峰调频中的动态充放电决策；建议将GAN-QRCNLSTM轻量化后集成至SG系列逆变器边缘AI模...
基于知识蒸馏轻量化卷积神经网络与SSCB集成的光伏电弧故障断路器
PV Arc Fault Circuit Interrupter with Knowledge Distillation-Based Lightweight Convolutional Neural Network and SSCB Integration
Kamal Chandra Paul · Jiale Zhou · Shen-En Chen · Tiefu Zhao · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年12月
光伏系统中的直流电弧故障易引发火灾及电力中断，精准检测至关重要。本文提出PArcNet，一种通过知识蒸馏优化的轻量化卷积神经网络，专为资源受限环境下的高效电弧故障检测而设计，显著提升了检测的实时性与准确性。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务具有极高价值。电弧故障检测是组串式逆变器及户用逆变器安全合规的关键功能（如AFCI认证）。PArcNet的轻量化设计使其能直接嵌入逆变器现有的DSP或MCU中，无需额外昂贵的计算硬件，即可实现边缘侧的高精度故障诊断。建议研发团队将其集成至iSolarCloud智能运维平台及...
一种用于跨多种变换器类型的多任务故障诊断的由粗到精神经网络框架
A Coarse-to-Fine Neural Network Framework for Multitask Fault Diagnosis Across Diverse Converter Types
Fan Wu · Kai Chen · Hao Ying · Gen Qiu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
本文提出了一种基于多任务神经网络的联合故障诊断模型，旨在解决多种变换器类型下的故障诊断问题。该方法通过由粗到精的策略，有效提取共享故障特征，提升了诊断性能并降低了开发成本，为开发便携式、通用化的智能诊断工具提供了新思路，克服了传统方法中负迁移带来的挑战。
解读: 该技术对于阳光电源的iSolarCloud智能运维平台具有极高的应用价值。阳光电源产品线涵盖光伏逆变器、储能PCS（如PowerTitan/PowerStack）及风电变流器等多种设备，该框架通过多任务学习实现跨设备类型的故障诊断，能显著降低针对不同产品线单独开发诊断算法的成本。建议将其集成至iSo...
物理信息梯度估计加速基于深度学习的交流最优潮流
Physics-Informed Gradient Estimation for Accelerating Deep Learning-Based AC-OPF
Kejun Chen · Shourya Bose · Yu Zhang · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年3月
通过采用基于神经网络的响应式在线求解器，可以快速且可靠地解决最优潮流（OPF）问题。可再生能源发电的动态特性和电网条件的多变性要求利用新的数据实例频繁更新神经网络。为满足这一需求并减少数据准备所需的时间，我们提出了一种借助数据增强的半监督学习框架。在此框架下，岭回归取代了传统求解器，便于快速预测给定输入负荷需求的最优解。此外，为了在训练过程中加速反向传播，我们开发了新颖的批量均值梯度估计方法，并采用简化支路集来降低梯度计算的复杂度。数值模拟表明，配备了所提出的梯度估计器的神经网络能够始终获得可行...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于深度学习的交流最优潮流（AC-OPF）加速技术具有重要的战略价值。随着我司在新能源发电和储能系统领域的深度布局，如何实现分布式能源的实时优化调度已成为核心技术挑战。 该论文提出的物理信息梯度估计方法直击新能源并网的关键痛点。光伏、风电等可再生能源的间歇性和波动性要...
基于电流-电压转换的光伏阵列故障预诊断、类型识别及程度诊断方法
Fault Prediagnosis, Type Identification, and Degree Diagnosis Method of the Photovoltaic Array Based on the Current–Voltage Conversion
Xiang Chen · Meng Jiang · Kun Ding · Zenan Yang 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年12月
本文提出了一种基于电流-电压（I-V）转换的光伏阵列故障诊断方法。通过I-V转换技术消除环境条件对数据的影响，为故障预诊断、类型识别及程度评估提供了可靠的数据基础，有效提升了光伏电站的运维效率与安全性。
解读: 该技术对于阳光电源的iSolarCloud智能运维平台具有极高的应用价值。通过将该故障诊断算法集成至iSolarCloud，可实现对组串式及集中式逆变器接入的光伏阵列进行远程实时监测与故障预警，显著降低运维成本。该方法通过消除环境干扰，能精准识别遮挡、老化或短路等故障类型，有助于提升阳光电源大型地面...
基于集成学习和电压重构的锂离子电池健康状态估计
Ensemble Learning and Voltage Reconstruction Based State of Health Estimation for Lithium-Ion Batteries With Twenty Random Samplings
Xing Shu · Zheng Chen · Jiangwei Shen · Shiquan Shen 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年4月
针对电动交通工具中锂离子电池随机充放电行为导致的健康状态（SOH）估计精度下降问题，本文提出了一种基于集成学习和电压重构的SOH估计框架。该方法通过处理随机采样数据，有效提升了在线SOH估计的准确性与鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack及户用储能）具有极高价值。目前储能系统在实际运行中面临工况复杂、数据碎片化等挑战，该集成学习框架可深度集成至iSolarCloud智能运维平台及BMS算法中，通过电压重构技术提升电池全生命周期SOH监测精度。这不仅能优化电池资产的...
一种融合MIC-BOA-TiDE与核密度估计的锂离子电池剩余使用寿命点预测与概率预测新框架
A novel MIC-BOA-TiDE fusion framework with kernel density estimation for point and probabilistic remaining useful life prediction of lithium-ion batteries
Tian Peng · Zhongzheng Mo · Jie Chen · Chenghao Sun 等7人 · Applied Energy · 预计 2026年5月 · Vol.410
本文提出MIC-BOA-TiDE融合框架，结合互信息准则（MIC）、蝴蝶优化算法（BOA）与时间序列深度估计器（TiDE），并引入核密度估计实现锂离子电池剩余使用寿命（RUL）的高精度点预测与不确定性量化。
解读: 该研究聚焦锂电RUL智能预测，直接支撑阳光电源PowerTitan、PowerStack等储能系统中BMS的寿命预警与健康状态管理能力。其概率化RUL输出可增强ST系列PCS在梯次利用、运维调度和质保服务中的决策可靠性。建议将该框架嵌入iSolarCloud平台，与PCS实时数据流对接，构建云端-边...
面向物联网电池管理系统的模式感知Transformer SOC估算方法：迈向节能且可解释的建模
Pattern-aware transformer for SOC estimation in IoT-based battery management systems: Toward energy-efficient and interpretable modeling
Yun-Jia Deng · Jiang Huang · Sheng-Hua Xiong · Zhen-Song Chen 等5人 · Applied Energy · 预计 2026年5月 · Vol.410
本文提出一种基于Transformer架构的模式感知SOC估算模型，融合时序电池运行模式特征与IoT传感数据，提升估算精度与可解释性，降低计算能耗，适用于边缘部署的智能BMS。
解读: 该研究直接支撑阳光电源PowerTitan和ST系列PCS内置的智能BMS功能升级。其模式感知Transformer可嵌入iSolarCloud平台实现云端-边缘协同SOC诊断，提升储能系统循环寿命预测精度；建议在PowerStack液冷储能系统中集成轻量化模型，优化充放电策略，增强光储一体化项目中...
面向实时电价预测的电网物理信息驱动与时间自适应堆叠学习：短中期协同方法
Grid physics-informed and time-adaptive stacked learning for real-time electricity price forecasting: a short-term to mid-term approach
Yawen Yi · Xinyu Chen · Zhiyong Tian · Yuxin Zhang · Applied Energy · 预计 2026年5月 · Vol.410
本文提出一种融合电网物理约束与时间动态特性的堆叠学习框架，用于提升短期至中期电力市场价格预测精度，支持源网荷储协同优化决策。
解读: 该研究对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列储能PCS的能源调度策略具有直接价值。通过物理信息嵌入的时序预测模型，可增强光储系统在电力市场中的报价精度与调峰调频响应能力。建议将该算法集成至iSolarCloud的电价预测模块，并适配ST系列PCS的本地边缘推理单...
基于TabPFN的太阳能气象回归任务评估
Evaluating TabPFN for regression tasks in solar energy meteorology
Bai Liu · Yun Chen · Dazhi Yang · Solar Energy · 预计 2026年5月 · Vol.309
本文评估TabPFN（表格化先验神经网络）在太阳能气象学回归任务中的性能，聚焦辐照度、温度等关键气象参数预测，旨在提升光伏发电功率短期预测精度。
解读: TabPFN作为轻量级、少样本友好的表格数据深度学习模型，可嵌入iSolarCloud智能运维平台，增强短期辐照度与发电功率预测能力，优化组串式逆变器MPPT动态响应及ST系列PCS的光储协同调度策略。建议在PowerTitan项目中试点集成该模型，提升弱电网环境下功率预测驱动的主动支撑能力。...
面向任务的参数解耦框架用于持续异常检测
A Task-Aware Parameter Decoupling Framework for Continual Anomaly Detection
Zhizhong Zhang · Guchu Zou · Chengwei Chen · Zhenyi Qi 等10人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年11月 · Vol.22
本文提出一种面向工业场景的持续异常检测框架，基于ViT重构架构，融合实例感知提示调优（IPT）和梯度感知参数解耦（GPD），缓解灾难性遗忘，提升多阶段缺陷模式识别能力，在MVTec等数据集上达到SOTA性能。
解读: 该持续异常检测技术可赋能阳光电源iSolarCloud智能运维平台及ST系列PCS、PowerTitan储能系统的设备级故障预测与自适应诊断。尤其适用于光伏电站组件热斑、PID、接线盒失效等新型缺陷的增量式识别，以及储能系统BMS与PCS协同运行中未知工况异常的在线演化建模。建议在组串式逆变器边缘侧...
面向标签噪声鲁棒的时序分类方法：基于自监督标签校正
Label-Noise-Resistant Time-Series Classification With Self-Supervised Label Correction
Yimeng He · Zidong Wang · Weibo Liu · Jingzhong Fang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年11月 · Vol.22
工业系统可靠运行依赖精准的故障分类，但历史数据常含标签噪声，导致模型性能下降。本文提出LNRTSC方法，结合注意力机制编码器、局部一致性驱动的标签置信度评估及两阶段自监督增强（重建损失+改进对比损失），在TEP和SEU-gearbox数据集上显著提升噪声标签下的分类精度。
解读: 该方法可直接赋能阳光电源iSolarCloud智能运维平台及ST系列PCS、PowerTitan储能系统的故障早期识别与分类能力，尤其适用于光伏电站逆变器异常（如MPPT失效、IGBT过热）、储能BMS误报等标签不一致场景。建议将LNRTSC嵌入边缘侧轻量化模型，部署于组串式逆变器本地AI模块或Po...
面向异常事件的在线时空集成学习负荷预测方法
Online Spatiotemporal Ensemble Learning for Load Forecasting Against Anomalous Events
Yaqi Zeng · Pengfei Zhao · Di Cao · Zhe Chen 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年11月 · Vol.41
本文提出一种在线时空集成学习框架，通过融合区域间空间相关性与时间动态性，快速适应疫情等异常事件引发的负荷模式突变；采用在线互补学习网络提取时空特征，并结合指数梯度下降与强化学习优化凸组合权重。
解读: 该研究对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列储能系统在负荷侧协同调度中具有直接应用价值。其在线自适应预测能力可提升光储充一体化系统的日前-日内负荷与新能源出力联合预测精度，优化PCS功率指令生成与BMS充放电策略。建议将该算法集成至iSolarCloud边缘AI...
基于质量-多样性学习的多替代方案机组组合优化
Quality-Diversity Learning Enabled Multi-Alternative Unit Commitment Optimization
Yixi Chen · Jizhong Zhu · Cong Zeng · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年11月 · Vol.41
本文提出一种新型质量-多样性学习（QDL）方法，用于求解多替代方案的机组组合（UC）优化问题。该方法同步优化解的质量与行为多样性，生成多个高性能、差异化调度策略，提升系统运行鲁棒性与应急响应能力。
解读: 该QDL方法可增强阳光电源iSolarCloud智能运维平台在光储协同调度中的多场景决策能力，尤其适用于PowerTitan和ST系列PCS参与的电网侧/用户侧储能联合调峰调频场景。通过生成多样化可行UC方案，可提升对光伏出力波动、电价机制变化及电网约束突变的适应性。建议将QDL嵌入iSolarCl...
增强智能配电网安全性：面向虚假数据注入攻击的近端策略协同优化
Enhancing Security in Smart Distribution Networks: Proximal Policy Cooperative Optimization Against False Data Injection Attacks
Songtao Liu · Lei Xi · Hongjun Chen · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
虚假数据注入攻击（FDIA）严重威胁智能配电网稳定运行。本文将自动发电控制系统中的FDIA反制问题建模为马尔可夫决策过程，提出基于近端策略协同优化的实时反制方法，通过多策略协同探索与集中式信息共享，提升响应速度与协调性。仿真表明该方法可有效维持频率稳定与联络线功率平衡。
解读: 该研究提出的强化学习驱动的FDIA实时反制算法，可深度集成至阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列储能变流器的边缘侧安全控制器中，提升其在微电网、光储融合场景下的主动防御能力。建议在新一代构网型PCS（如ST50KWH）中嵌入轻量化策略模型，结合SCADA数据流实...
基于移动边缘计算的网络物理能源系统中电动汽车智能充电策略
Mobile Edge Computing Based Intelligent Charging Strategy for Electric Vehicles in Cyber Physical Energy System
Gang Pan · Xin Guan · Ning Wang · Yongnan Liu 等8人 · IEEE Transactions on Vehicular Technology · 2025年9月 · Vol.75
本文提出融合移动边缘计算与深度强化学习的电动汽车智能充电策略，利用边缘侧Informer模型预测充电负荷，并通过实时交通与用户数据优化调度，缓解拥堵、降低碳排放，提升经济调度精度与用户满意度。
解读: 该研究与阳光电源充电桩及光储充一体化解决方案高度协同。其边缘智能调度框架可集成至iSolarCloud平台，赋能ST系列PCS和PowerStack在光储充场景中实现动态负荷预测与协同充放电决策；强化学习算法可嵌入户用/工商业充电桩控制器，提升绿电就地消纳率。建议将Informer+DRL模型轻量化...
面向多场景泛化的多阶段动态规划在线调度方法：基于通用价值函数学习的配电网调度
Scenario-Generalized Multi-Stage Dynamic Programming for Online Dispatch of Distribution Networks via Universal Value Function Learning
Zhenning Pan · Yukun Deng · Tao Yu · Yufeng Wu 等7人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月 · Vol.41
本文提出场景泛化的多阶段动态规划（S-MSDP）方法，通过学习映射场景上下文到价值函数的通用模型，实现配电网在线调度的零样本适应能力，无需重训练即可应对分布外不确定性，提升调度最优性、泛化性与可扩展性。
解读: 该研究对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列储能PCS的实时协同调度具有重要价值。其通用价值函数框架可嵌入iSolarCloud的AI调度引擎，提升光储系统在负荷/新能源出力突变等未知场景下的自适应决策能力；建议在PowerTitan集群调度中集成S-MSDP算...
基于双分支专家融合记忆网络的大规模配电网净负荷高效预测
Efficient Net Load Forecasting in Large-Scale Power Distribution Systems via Dual-Branch Experts Fusion Memory Network
Shijie Li · Ruican Hu · Guanlin Chen · Lulu Chen 等10人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月 · Vol.41
本文针对高比例可再生能源接入下配电网净负荷预测难题，提出双分支专家融合记忆网络（DEFMN），分别建模负荷与分布式电源的异质性，并融合时空相关性。在IEEE 8500节点系统验证中，该模型在MAPE等指标上达到SOTA性能。
解读: 该研究对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列储能PCS的日前-日内净负荷预测能力具有直接提升价值。DEFMN可嵌入iSolarCloud的AI预测引擎，优化光储协同调度策略；尤其适用于工商业光伏+用户侧储能场景中多类型DG（如组串式逆变器、充电桩、小型风电变流器...
基于改进物理信息神经网络的微电网分布式能源资源自适应参数估计
Adaptable Parameters Estimation for Microgrid Distributed Energy Resources Using Modified Physics-Informed Neural Network
Likun Chen · Yifan Wang · Wei Sun · Xuzhu Dong 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月 · Vol.17
针对微电网中分布式能源动态模糊、数据稀缺导致的参数估计难题，本文提出一种改进物理信息神经网络（PINN）方法，融合小信号分析与ODE建模，支持多类DER自适应参数辨识；引入新型数据变换，训练速度提升达82.87%；实测验证误差<5%，具备强鲁棒性与泛化能力。
解读: 该研究对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列储能变流器的模型自校准与数字孪生功能具直接支撑价值：可提升微网级光储协同控制中PCS、逆变器等设备的实时参数在线辨识精度，增强构网型（GFM）模式下的暂态响应可靠性。建议在iSolarCloud 3.0中集成轻量化PI...
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