找到 3 条结果 · 智能化与AI应用

排序:
智能化与AI应用 故障诊断 机器学习 深度学习 ★ 5.0

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...

智能化与AI应用 强化学习 深度学习 充电桩 ★ 4.0

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...

智能化与AI应用 强化学习 模型预测控制MPC 微电网 ★ 4.0

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...