找到 3 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...
LDNet-RUL：用于锂离子电池剩余寿命预测的轻量化可变形神经网络
LDNet-RUL: Lightweight Deformable Neural Network for Remaining Useful Life Prognostics of Lithium-Ion Batteries
Xiankui Wu · Penghua Li · Zhongwei Deng · Zhitao Liu 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
针对深度神经网络在电池剩余寿命（RUL）预测中计算成本高、推理时间长及易过拟合的问题，本文提出了轻量化高性能模型LDNet-RUL。该模型专为内存受限的边缘设备设计，有效提升了锂离子电池寿命预测的效率与准确性，解决了在嵌入式端侧部署的挑战。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS）具有极高价值。目前储能系统依赖BMS进行状态监控，引入LDNet-RUL轻量化模型可直接部署于BMS边缘控制器或iSolarCloud平台，实现更精准的电池健康状态（SOH）评估与寿命预测。这不仅能优化电池集群的...
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...