找到 4 条结果 · 智能化与AI应用
电池电芯制造装备智能状态监测：一种动态扩张Transformer方法
Intelligent Condition Monitoring for Battery Cell Manufacturing Equipment: A Dynamic Dilated Transformer Approach
Shantao Zhao · Zhanglin Peng · Xiaonong Lu · Qiang Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年11月 · Vol.22
针对电池电芯制造中激光模切卷绕设备的状态监测难题，提出基于Transformer的多尺度动态扩张注意力模型，实现传感器偏移轨迹预测与早期停机预警，将自注意力复杂度降至近O(L)，显著提升预测精度与部署适应性。
解读: 该技术可迁移应用于阳光电源储能系统（如PowerTitan、ST系列PCS）产线设备的智能运维与预测性维护，提升BMS产线测试设备及PCS老化试验平台的故障预警能力；建议在iSolarCloud平台中集成此类时序AI模型，拓展至储能变流器关键部件（如IGBT模块、冷却系统）的运行健康评估，强化全生命...
面向多场景泛化的多阶段动态规划在线调度方法：基于通用价值函数学习的配电网调度
Scenario-Generalized Multi-Stage Dynamic Programming for Online Dispatch of Distribution Networks via Universal Value Function Learning
Zhenning Pan · Yukun Deng · Tao Yu · Yufeng Wu 等7人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月 · Vol.41
本文提出场景泛化的多阶段动态规划（S-MSDP）方法，通过学习映射场景上下文到价值函数的通用模型，实现配电网在线调度的零样本适应能力，无需重训练即可应对分布外不确定性，提升调度最优性、泛化性与可扩展性。
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的实时协同调度具有重要价值。其通用价值函数框架可嵌入iSolarCloud的AI调度引擎，提升光储系统在负荷/新能源出力突变等未知场景下的自适应决策能力；建议在PowerTitan集群调度中集成S-MSDP算...
面向配电网电压调节的原型化联邦强化学习方法：融合物理感知时空图神经网络
Prototype Federated Reinforcement Learning for Voltage Regulation in Distribution Systems With Physics-Aware Spatial-Temporal Graph Perception
Huayi Wu · Zhao Xu · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月 · Vol.17
针对主动配电网在线电压调节中隐私保护与新能源不确定性挑战，提出STT-PFRL模型：基于时空Transformer的联邦强化学习框架，通过传输本地原型而非原始数据保障隐私；嵌入物理拓扑的时空图感知提升策略鲁棒性；ProtoFedSAC算法增强环境异构适应能力。在33/118节点系统验证其高效性。
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器（PCS）及iSolarCloud智能运维平台具有直接应用价值：可嵌入PCS本地控制层实现分布式电压协同调节，提升光储系统在弱电网下的动态响应能力；其联邦学习架构适配iSolarCloud边缘-云协同架构，支持多电站隐私安全的联合策略优化。建议在PowerTitan...
基于S变换和PSO-LSSVM的永磁同步直线电机局部退磁故障识别
Local Demagnetization Fault Recognition of Permanent Magnet Synchronous Linear Motor Based on S-Transform and PSO–LSSVM
Xuewei Song · Jiwen Zhao · Juncai Song · Fei Dong 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年8月
本文研究了永磁同步直线电机（PMSLM）的局部退磁故障识别，旨在实现退磁位置和程度的精确诊断。提出了一种基于S变换（ST）和粒子群优化最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）的故障识别系统，通过S变换提取特征，利用PSO优化LSSVM参数，有效提高了故障诊断的准确性。
解读: 该研究聚焦于电机故障诊断与智能算法应用，虽然阳光电源的核心业务集中在光伏逆变器、储能系统及风电变流器，而非直线电机，但其提出的S变换特征提取与PSO-LSSVM优化算法在设备状态监测领域具有参考价值。建议将此类基于机器学习的故障诊断思路引入iSolarCloud智能运维平台，用于提升组串式逆变器或储...