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一种用于风力涡轮机应用中精确预测三维时空风场的新型频域物理信息神经网络
A novel frequency-domain physics-informed neural network for accurate prediction of 3D spatio-temporal wind fields in wind turbine applications
Shaopeng Li · Xin Li · Yan Jiang · Qingshan Yang 等7人 · Applied Energy · 2025年5月 · Vol.386
摘要 风能是全球关键的清洁能源之一。风力涡轮机的结构安全性和动力响应分析在很大程度上受到其所在位置风速数据可获得性与精度的影响。然而，气象观测站分布稀疏，通常难以获取高分辨率的空间风速数据，因此需要采用条件模拟方法来补充低分辨率的观测数据。本研究针对这一挑战，提出了一种频域物理信息神经网络（FD-PINN），该方法利用频域信息，旨在实现对风力涡轮机三维（3D）时空风场的精准预测。该方法构建了一个深度神经网络，并将其与关键物理模型相结合，包括风谱、风场相干函数以及风速廓线。通过融合这些物理先验知识...
解读: 该频域物理信息神经网络技术对阳光电源风电变流器及新能源场站具有重要价值。通过高精度3D时空风场预测,可优化SG系列风电变流器的功率预测算法和主动抗扰控制策略,提升MPPT效率。结合iSolarCloud平台,该深度学习方法可增强风光储混合电站的预测性维护能力,优化储能系统ST系列PCS的充放电策略。...
将上下文知识融入配电网伏/无功控制：一种大语言模型驱动的模糊推理与模型预测控制方法
Integrating contextual knowledge into volt/Var control of distribution networks: a large language model-driven fuzzy inference and model predictive control approach
Jiafeng Lin · Jing Qiu · Sihai An · Zongyu Yao 等6人 · Applied Energy · 2026年4月 · Vol.409
本文提出融合大语言模型（LLM）先验知识的伏/无功（VAr）协同控制框架，结合模糊推理实现动态规则生成，并嵌入模型预测控制（MPC）优化实时无功调节，提升配电网在高比例分布式电源接入下的电压稳定性与响应适应性。
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器（PCS）及iSolarCloud智能运维平台的电压无功协同调控能力具有直接增强价值。LLM驱动的模糊-MPC混合策略可提升组串式逆变器和PowerTitan系统在弱电网、多源扰动场景下的VAr动态响应精度与鲁棒性；建议在iSolarCloud中集成轻量化LLM推理...