找到 4 条结果 · 智能化与AI应用
基于稀疏模型集成学习策略的主动配电网端到端协同优化调度
End-to-End Collaborative Optimization for Active Distribution Network Power Dispatch Based on Sparse Model-Ensemble Learning Policy
Lilin Cheng · Kang Sun · Haixiang Zang · Guoqiang Sun 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月 · Vol.17
针对分布式新能源高渗透下源荷双不确定性导致的传统‘预测-优化’调度性能偏差问题，本文提出端到端调度策略，跳过功率预测环节，直接融合数值天气预报等多源信息决策；采用稀疏模型集成学习与约束策略优化求解，在光伏无功调节与需求响应场景中显著提升实时调度性能。
解读: 该研究高度契合阳光电源在智能调度与光储协同控制领域的战略布局。其端到端AI调度框架可直接赋能iSolarCloud平台升级，提升对ST系列PCS、PowerTitan及组串式逆变器集群的实时协同调控能力；尤其适用于工商业光储一体化项目中的动态无功支撑与需求响应。建议将稀疏模型集成策略嵌入iSolar...
基于过渡神经支持决策树的多模态太阳能功率预测局部输入-输出可追溯性方法
Local Input–Output Traceability for Multimodal Solar Power Predictions by Integrating Transitional Neural-Backed Decision Tree
Lilin Cheng · Haixiang Zang · Tao Ding · Zhinong Wei 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年11月 · Vol.22
针对深度学习多模态光伏功率预测模型“黑箱”导致的偏差不可解释问题，本文提出一种后验局部可追溯方法，融合神经支持决策树与Shapley值，实现预测结果的分层归因与气象状态转移概率解析，在保持高精度的同时提升局部可解释性。
解读: 该研究直接支撑阳光电源iSolarCloud智能运维平台的预测可信度升级，尤其适用于组串式逆变器集群与PowerTitan储能系统的协同功率预测场景。通过嵌入本地可追溯模块，可增强ST系列PCS在光储联合调度中的决策透明度，辅助运维人员快速定位云图/辐照/温度等多源输入异常影响。建议在iSolarC...
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...
一种基于对抗网络的电机静态偏心数据生成与定量表征新方法
A Novel Data Generation and Quantitative Characterization Method of Motor Static Eccentricity With Adversarial Network
Wei Sun · Haowen Wang · Ronghai Qu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年7月
电机偏心会导致设备损坏，准确获取偏心程度对健康管理至关重要。由于电磁机制复杂，传统方法难以获取偏心度。虽然神经网络适用于此，但偏心数据稀缺限制了模型训练。本文提出一种基于对抗网络的数据生成与定量表征方法，有效解决了数据不足问题，实现了电机偏心程度的精准评估。
解读: 该研究提出的基于对抗网络（GAN）的数据增强与故障诊断方法，对阳光电源的风电变流器及储能系统中的旋转电机部件具有参考价值。在风电变流器领域，电机偏心监测是提升风机可靠性的关键，该方法可解决工业现场故障样本少、难以训练诊断模型的问题。建议研发团队将其应用于iSolarCloud智能运维平台，通过仿真数...