找到 2 条结果 · 智能化与AI应用
一种用于跨多种变换器类型的多任务故障诊断的由粗到精神经网络框架
A Coarse-to-Fine Neural Network Framework for Multitask Fault Diagnosis Across Diverse Converter Types
Fan Wu · Kai Chen · Hao Ying · Gen Qiu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
本文提出了一种基于多任务神经网络的联合故障诊断模型，旨在解决多种变换器类型下的故障诊断问题。该方法通过由粗到精的策略，有效提取共享故障特征，提升了诊断性能并降低了开发成本，为开发便携式、通用化的智能诊断工具提供了新思路，克服了传统方法中负迁移带来的挑战。
解读: 该技术对于阳光电源的iSolarCloud智能运维平台具有极高的应用价值。阳光电源产品线涵盖光伏逆变器、储能PCS（如PowerTitan/PowerStack）及风电变流器等多种设备，该框架通过多任务学习实现跨设备类型的故障诊断，能显著降低针对不同产品线单独开发诊断算法的成本。建议将其集成至iSo...
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...