找到 2 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

基于鲁棒强化学习的网络化微电网韧性运行方法

Robust Reinforcement Learning-Based Resilient Operation of Networked Microgrids

Guokai Hao · Yuanzheng Li · Yang Li · Jiehui Zheng 等7人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62

针对工业园区微电网(PIPMG)在主网故障下供电韧性不足问题,本文提出连接园区微电网与社区微电网的网络化微电网(NMG)架构,并设计鲁棒强化学习算法优化调度策略,确保仿真到实机迁移中性能下界可控,提升关键负荷支撑能力与跨微电网功率动态协同能力。

解读: 该研究高度契合阳光电源在构网型微电网与智能能量管理领域的战略布局。其鲁棒强化学习调度框架可直接赋能iSolarCloud平台的微电网群协同决策模块,并适配ST系列PCS及PowerTitan系统在多微电网互联场景下的动态功率分配与黑启动支援功能。建议将该算法集成至PowerStack集群控制器固件,...

智能化与AI应用 深度学习 机器学习 系统并网技术 ★ 4.0

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...