找到 4 条结果 · 智能化与AI应用
基于物理增强分层神经网络的电力变换器深度学习建模
Deep Learning-Based Modeling for Power Converters via Physics-Enhanced Hierarchical Neural Network
Qianyi Shang · Fei Xiao · Yaxiang Fan · Ruitian Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年4月
针对电力变换器时间序列建模中数据依赖性高、物理信息神经网络计算需求大及泛化能力差的问题，本文提出了一种物理增强的分层神经网络方法，旨在提升变换器建模的效率与精度，为电力电子系统的智能化建模提供新思路。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线具有显著价值。在光伏逆变器和PowerTitan/PowerStack储能变流器（PCS）的研发中，传统的物理建模在复杂工况下计算量大，而纯数据驱动模型缺乏物理约束。该物理增强分层神经网络能有效结合物理规律与AI算法，提升逆变器在电网波动、极端环境下的动态响应预测精度。建...
一种基于时频马尔可夫排列转移场的光伏系统串联电弧故障检测方法
A Series Arc Fault Detection Method Based on Time-Frequency Markov Permutation Transition Field for Photovoltaic Systems With Power Electronic Devices
Zhendong Yin · Shuang Peng · Chunyu Xiao · Li Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
串联电弧故障（SAF）是光伏系统火灾的主要诱因。在电力电子设备干扰下，准确快速地检测SAF仍面临巨大挑战。本文提出了一种基于时频马尔可夫排列转移场（TFMPTF）的SAF检测方法。首先，利用变分模态分解对电流信号进行分解，通过特征提取与分类算法实现对电弧故障的精准识别。
解读: 该研究直接针对光伏系统安全核心痛点，对阳光电源的组串式逆变器及户用逆变器产品线具有极高应用价值。目前阳光电源逆变器已具备AFCI（电弧故障断路器）功能，该方法通过引入时频马尔可夫排列转移场，能有效提升在复杂电力电子干扰环境下的故障识别精度，降低误报率。建议研发团队将该算法集成至iSolarCloud...
面向设备与系统级缺失量测的网络化微电网中大语言模型与强化学习协同兼容方法
Large Language Model Compatibility With Reinforcement Learning for Networked Microgrids Considering Device and System-Level Missing Measurements
He Wang · Jinling Li · Xiao Liu · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
本文提出一种大语言模型（LLM）代理，通过少样本学习填补网络化微电网（NMG）缺失量测，并与多智能体深度强化学习（DRL）在线决策兼容。实验表明该方法在保障安全前提下降低总运行成本23.33%，提升DRL在量测缺失下的鲁棒性与可信度。
解读: 该研究对阳光电源PowerTitan、PowerStack等储能系统及iSolarCloud智能运维平台具有直接应用价值：LLM+DRL可增强PCS在通信中断或传感器失效时的自主决策能力，提升微网级光储协同控制可靠性；建议将该算法嵌入iSolarCloud边缘侧AI模块，支撑ST系列PCS在弱信号场...
基于注意力机制的永磁同步电机转子温度估计深度学习方法
Attention-Based Deep Learning Method for Rotor Temperature Estimation in Permanent Magnet Synchronous Motors
Hao Jing · Zifeng Chen · Lefei Ge · Xueqing Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年3月
永磁同步电机转子温度的实时精准估计对系统安全高效运行至关重要。本文提出了一种基于注意力机制的深度学习框架，旨在解决实际部署中面临的模型效率、稳定性及实现难度等挑战。通过轻量级编码器-GRU架构，该方法在性能评估中表现优异。
解读: 该技术主要应用于电机驱动控制领域，与阳光电源的风电变流器及电动汽车充电桩业务具有较强的技术协同性。在风电变流器中，电机转子温度的精准监测可提升变流器的热管理水平，预防过热故障，从而提高系统可靠性。在电动汽车充电桩业务中，该算法可用于优化充电模块内部风机或功率器件的温控策略。建议研发团队关注该轻量化深...