找到 6 条结果 · 智能化与AI应用
基于端点密集格拉姆特征编码与Mixup增强域对抗网络的多构型光伏阵列跨阵列故障诊断
Cross-array fault diagnosis of photovoltaic arrays with different configurations based on endpoint-dense gram feature encoding and mixup-enhanced domain adversarial network
Jiaqi Qu · Pengyuan Ma · Qiang Sun · Xiaogang Wu 等7人 · Applied Energy · 预计 2026年5月 · Vol.410
本文提出一种融合端点密集格拉姆图编码与Mixup增强域对抗网络的跨阵列故障诊断方法，提升不同拓扑、朝向、遮挡条件下光伏阵列的泛化故障识别能力。
解读: 该研究直接支撑阳光电源组串式逆变器（如SG系列）及iSolarCloud智能运维平台的故障预警升级。其跨配置鲁棒诊断能力可显著提升复杂山地/屋顶电站中多朝向、多倾角阵列的隐性故障识别精度；建议将模型轻量化后嵌入ST系列PCS边缘侧推理模块，并与PowerTitan储能系统联动实现‘光-储-智’协同诊...
基于细粒度子域对齐和特征分组的锂离子电池跨域SOH估计：一种Patch时间序列CNN-Transformer网络
Fine-Grained Subdomain Alignment and Feature Grouping-Based Cross-Domain SOH Estimation for Lithium-Ion Batteries Using a Patch Time Series CNN-Transformer Network
Xuanang Gui · Shu Zhang · Yuheng Cheng · Qianlong Wang 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
针对锂离子电池健康状态（SOH）估计在跨域场景下因数据分布差异和标签数据不足导致性能下降的问题，本文提出了一种基于模糊聚类子域自适应的Patch时间序列CNN-Transformer网络。该方法通过细粒度子域对齐和特征分组策略，有效提升了跨域场景下的SOH估计精度与鲁棒性。
解读: 该研究直接服务于阳光电源储能业务的核心痛点。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，电池全生命周期的SOH精准估计是保障系统安全与收益的关键。该算法通过Patch时间序列与Transformer架构，能更高效地处理BMS采集的复杂工况数据，解决不同批次电池或不同应用场景（如调峰...
基于多智能体伦理增强技术的多微电网电-碳联合点对点交易方法
Multi-Microgrids Peer to Peer Electricity-Carbon Joint Trading Method Based on Multi-Agent Ethical Enhancement Technology
Fashun Shi · Lin Cheng · Yuguang Song · Pengjie Zhao 等7人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
本文提出一种融合伦理原则的多智能体安全强化学习算法，用于多微电网电-碳联合能量管理。通过引入碳交易机制、上置信界-增广拉格朗日安全RL框架及几何变换隐私保护模块，在保障电力平衡与低碳经济运行的同时，实现‘不伤害’与隐私保护双重伦理目标。
解读: 该研究高度契合阳光电源在光储协同与智能微电网领域的战略布局。其电-碳联合P2P交易框架可直接赋能iSolarCloud平台升级为碳感知型智能运维系统；安全强化学习算法可用于优化ST系列PCS及PowerTitan在多微网场景下的动态功率分配与碳足迹追踪；隐私保护模块亦可集成至组串式逆变器边缘侧决策单...
基于大语言模型的家庭能源管理：动态用户偏好识别与分层数据共享
Large language model-enhanced home energy management with dynamic user preference elicitation and hierarchical data-sharing
Xunning Zhang · Yuheng Cheng · Xuanang Gui · Huan Zhao 等6人 · Applied Energy · 预计 2026年5月 · Vol.410
本文提出一种融合大语言模型（LLM）的家庭能源管理系统，通过动态交互式偏好采集和隐私保护的分层数据共享机制，提升用户侧能源调度的个性化与协同优化能力。
解读: 该研究对阳光电源户用光伏+储能系统（如PowerStack户用版、ST5/10K系列PCS及iSolarCloud平台）具有直接应用价值。LLM可嵌入iSolarCloud智能运维平台，实现用户用电习惯自主学习与需求响应策略生成；动态偏好建模有助于优化ST系列PCS的充放电调度逻辑，提升PowerS...
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...
基于物理信息机器学习的电力电子变换器参数估计
Parameter Estimation of Power Electronic Converters With Physics-Informed Machine Learning
Shuai Zhao · Yingzhou Peng · Yi Zhang · Huai Wang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年10月
物理信息机器学习（PIML）将领域知识与物理模型相结合，在电力电子领域展现出巨大潜力。本文提出了一种基于PIML的参数估计方法，并通过DC-DC Buck变换器案例进行了验证。该方法将深度神经网络与变换器的动态模型无缝耦合，实现了对关键参数的精确估计。
解读: 该技术对阳光电源的逆变器及储能PCS产品线具有重要应用价值。在复杂的电网环境下，功率变换器内部关键参数（如电感、电容老化状态）的实时精准估计是实现预测性维护的核心。通过将物理模型嵌入神经网络，阳光电源可在iSolarCloud平台及本地控制器中部署该算法，无需额外传感器即可实现对核心功率模块健康状态...