找到 4 条结果 · 智能化与AI应用

排序:
智能化与AI应用 强化学习 微电网 储能变流器PCS ★ 5.0

基于安全增强型多智能体强化学习的网络化微电网协同与电池换电站调度

Networked Microgrid Coordination With Battery Swapping Station Scheduling via Security-Enhanced Multi-Agent Reinforcement Learning

Meng Liu · Xiao Liu · Cuo Zhang · Jianguo Zhu · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62

本文提出一种安全增强型多智能体强化学习方法,协调含电池换电站(BSS)的网络化微电网(NMG),兼顾电压安全与经济性。在改进IEEE 33节点系统上验证表明,该方法可提升运行安全性并保留BSS集成的经济收益。

解读: 该研究高度契合阳光电源ST系列储能变流器(PCS)及PowerTitan液冷储能系统的智能协同控制需求。其多智能体强化学习框架可直接赋能iSolarCloud平台对光储充一体化微电网的动态优化调度,尤其适用于含EV换电负荷的工商业/园区级光储充项目。建议将该算法嵌入ST PCS的本地边缘控制器,并与...

智能化与AI应用 强化学习 微电网 储能变流器PCS ★ 5.0

主动配电网、互联微电网与电动汽车的协同运行:一种多智能体PPO优化方法

Coordinated Operation of Active Distribution Network, Networked Microgrids, and Electric Vehicles: A Multi-agent PPO Optimization Method

作者未知 · 中国电机工程学会热电联产 · 2025年9月 · Vol.2025

本文提出基于多智能体近端策略优化(MAPPO)的协同优化策略,融合可再生能源不确定性与电动汽车调度灵活性,在日前-日内两阶段实现互联微电网经济调度与主动配电网影响抑制;采用GAN生成光伏/负荷/EV场景,提升实时决策鲁棒性。

解读: 该研究高度契合阳光电源ST系列PCS、PowerTitan储能系统及iSolarCloud平台在多主体协同控制与AI驱动智能调度方向的战略布局。MAPPO算法可嵌入iSolarCloud实现微电网群+EV集群的分布式实时优化,提升PowerTitan在源网荷储协同场景下的响应精度与经济性;建议将MA...

智能化与AI应用 储能系统 电池管理系统BMS 机器学习 ★ 5.0

基于短时特征的锂离子电池SOH估计数据驱动模型多目标优化

Multiobjective Optimization of Data-Driven Model for Lithium-Ion Battery SOH Estimation With Short-Term Feature

Lei Cai · Jinhao Meng · Daniel-Ioan Stroe · Jichang Peng 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年11月

锂离子电池广泛应用于储能系统(BESS)和电动汽车。数据驱动方法通过测量特征估计电池健康状态(SOH),但过多特征会降低精度并增加人工成本。本文提出了一种多目标优化方法,旨在通过精简特征集提升SOH估计的准确性与效率。

解读: 该研究直接服务于阳光电源的储能业务(PowerTitan、PowerStack系列)。SOH的高精度估计是BMS核心算法的关键,直接影响储能系统的全生命周期管理与电芯衰减预测。通过引入多目标优化算法精简特征,可显著降低iSolarCloud平台在处理海量电芯数据时的计算负载,提升远程运维的实时性。建...

智能化与AI应用 故障诊断 电池管理系统BMS 机器学习 ★ 4.0

一种基于极值样本熵的电动汽车锂离子电池微小短路故障诊断方法

An Applicable Minor Short-Circuit Fault Diagnosis Method for Automotive Lithium-Ion Batteries Based on Extremum Sample Entropy

Ziheng Mao · Xin Gu · Jinglun Li · Kailong Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年4月

保障锂离子电池模块安全是推广电动汽车的关键。在实际应用中,仅能获取模块总电压及单体最大/最小电压,导致现有方法难以诊断故障。本文提出一种基于极值样本熵的微小短路故障诊断方法,有效解决了在有限数据条件下对电动汽车电池模块进行故障诊断的难题。

解读: 该研究提出的基于极值样本熵的故障诊断算法,对于阳光电源的储能系统(PowerTitan、PowerStack)及BMS研发具有重要参考价值。储能系统在运行中同样面临单体电池微小短路难以早期发现的痛点,该方法在仅有有限监测数据的情况下即可实现诊断,能够显著提升阳光电源iSolarCloud平台对储能电...