Eojin Kim · Yeonsoo Kim · Juntaek Oh · IEEE Access · 2025年1月

本研究提出利用对称阻抗控制网络SICN实现高效无线电力传输的双频整流器。所提整流器包括倍压器和连接到倍压器各二极管的SICN。SICN控制各二极管在两个基本频率看到的输入阻抗以及二极管端子处这些频率的二次谐波阻抗，从而控制各二极管两端的电压。这最小化两个二极管导通时的重叠时间并最大化施加给它们的电压。因此在两个频率的宽输入功率范围内实现最大功率转换效率PCE。所提整流器设计和制造，紧凑尺寸28.9×38.9mm²。测量显示最大PCE在0.915和2.42GHz分别达到82.1%和75%。此外PC...

解读: 该双频整流器技术对阳光电源无线充电和能量收集应用有前瞻性参考价值。虽然阳光当前主要聚焦有线充电，但无线电力传输技术在未来智能设备和传感器供电中有潜力。对称阻抗控制网络SICN的高效率设计思路可应用于阳光功率变换器优化。宽功率范围高效率特性与阳光产品需求一致。双频工作能力对阳光开发多场景适应的能量收集...

Burhanettin Ozdemir · Emrah Aslan · Ishak Pacal · IEEE Access · 2025年1月

肺癌是全球癌症相关死亡的最常见原因。这种高度致命和流行疾病的早期诊断可显著提高生存率并防止其进展。计算机断层扫描CT是肺癌诊断的金标准成像方式，为肺结节评估提供关键见解。呈现集成卷积神经网络CNN和视觉Transformer ViT的混合深度学习模型。通过优化和集成网格和块注意力机制与InceptionNeXt块，所提模型有效捕获CT图像中的细粒度和大规模特征。这种综合方法使模型不仅能区分恶性和良性结节，还能识别腺癌、大细胞癌和鳞状细胞癌等特定癌症亚型。InceptionNeXt块的使用促进多尺...

解读: 该肺癌检测深度学习模型对阳光电源智能诊断技术有跨领域借鉴意义。虽然阳光主要聚焦能源设备，但CNN与ViT混合架构和注意力机制可应用于阳光设备缺陷检测和故障诊断。多尺度特征处理技术对阳光光伏组件热斑检测和储能设备异常识别有参考价值。轻量级高精度模型设计思路与阳光边缘智能设备需求一致。迁移学习方法可应用...

Md. Feroz Ali · Md. Rafiqul Islam Sheikh · Abdullah Al Mamun · Md. Jakir Hossen · IEEE Access · 2025年1月

本研究针对孟加拉国拉杰沙希一栋五层住宅楼，利用HOMER Pro优化设计了一个并网型太阳能光伏-沼气微电网。最优配置下，可再生能源占比达59.4%，二氧化碳排放减少46%，度电成本降至0.0306美元/kWh，年发电量分别为光伏31,168 kWh和沼气3,040 kWh。预测模型（R²=1.0）显著提升功率预测精度，MATLAB仿真验证系统电压频率稳定。需求响应策略年节电2,730.44 kWh，降低对非可再生能源依赖。系统可靠性高，缺供电能（ENS）和失电概率（LPSP）接近零，敏感性分析表...

解读: 该研究的并网型光伏-沼气微电网优化设计与需求响应策略，对阳光电源户用储能系统（如PowerStack系列）和SG系列户用逆变器具有重要参考价值。研究中的预测建模技术（R²=1.0）可集成至iSolarCloud平台，提升功率预测精度和智能调度能力；需求响应策略年节电2,730 kWh的成果，可应用于...

Metin Yılmaz · Eyüp Çinar · Ahmet Yazıcı · IEEE Access · 2025年1月

电池在电动汽车EV系统设备中发挥关键作用。这些应用的安全性和性能依赖准确的电池管理系统BMS来监测和优化电池性能。传统BMS系统因复杂化学过程和电池老化在充电预测过程中面临挑战，导致故障。完美传感器的缺失凸显外部因素特别是传感器噪声引起的测量问题的局限性。因此需要能解决现实世界电池充电预测问题的算法。本研究比较创新解决方案Transformer模型与传统长短期记忆LSTM、双向LSTM和支持向量回归SVR。本研究旨在使用NASA、BMW i3、斯坦福大学电池数据集和本研究收集的Musoshi品牌...

解读: 该Transformer模型SOC估计技术对阳光电源电池管理系统产品线有重要应用价值。阳光车载OBC和储能BMS需要高精度SOC估计来优化充电策略和电池保护。Transformer相比传统LSTM的性能优势值得阳光BMS算法借鉴。RMSE接近1的卓越精度可显著提升阳光BMS的SOC估计准确性。该技术...

Ahmed Abdulmaksoud · Ryan Ahmed · IEEE Access · 2025年1月

传感器融合在机器人、自动驾驶和航空航天等关键领域至关重要。通过整合多源传感器数据，可克服单一传感器的局限性，提升测量可靠性并降低不确定性。基于深度学习的融合方法促进了多模态学习的发展，增强了目标检测性能，但在恶劣天气条件下仍面临挑战。Transformer模型因其在视觉与语言等领域的强大建模能力，为传感器融合提供了新机遇，但其高延迟与计算开销仍是瓶颈。本文系统综述了传感器融合与Transformer模型的研究进展，深入调研了基于Transformer的相机-LiDAR与相机-雷达融合的前沿方法，...

解读: 该Transformer传感器融合技术对阳光电源新能源汽车产品线具有重要应用价值。在车载OBC充电机和电机驱动系统中，可融合电流、电压、温度等多传感器数据，提升SiC器件的实时故障诊断与可靠性预测能力。对于充电桩产品，多模态融合可增强异常检测精度，优化充电安全策略。Transformer的长序列建模...

Aleksandar Stojkovic · Bosko Nikolic · Miodrag Zivkovic · Nebojsa Bacanin · IEEE Access · 2025年1月

化石能源的有限性推动了可再生能源的发展，但其并网仍面临挑战。太阳能发电受天气影响显著，精确预测对电网调度与电力交易至关重要。本文研究基于轻量化长短期记忆网络（LSTM）结合注意力机制的模型，并提出一种改进的粒子群元启发式优化算法以优化超参数。基于印度两座光伏电站及塞尔维亚Mihailo Pupin研究所屋顶电站的实际数据进行实验，所提方法在多个指标上表现优异，最低均方误差达0.001812。通过TinyML验证了模型在边缘设备部署的可行性，填补了轻量化LSTM在该领域应用的研究空白。

解读: 该轻量化LSTM光伏预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。精确的发电预测可优化ST系列储能变流器的充放电策略，提升能量管理效率；改进的粒子群算法可用于SG系列逆变器MPPT参数自适应优化。TinyML边缘部署方案与阳光电源构网型GFM控制...

Parag Biswas · Abdur Rashid · Abdullah Al Masum · MD Abdullah Al Nasim 等6人 · IEEE Access · 2025年1月

能源管理通过提升能效、降低能耗与碳排放，显著改善系统运行性能。智能电网作为先进的能源基础设施，融合数字通信与多种前沿技术，增强电力系统在发电、输配过程中的可持续性、可靠性与效率。近年来，围绕智能电网的研究成果丰硕。本文系统综述其核心组件、技术进展、可再生能源整合、人工智能与数据分析应用、网络安全及隐私保护等关键议题。重点探讨间歇性可再生能源接入、网络攻击防御、电动汽车规模化并网等挑战，并分析人工智能在优化电网运行、提升可靠性和能源管理效能中的作用。最后指出当前研究的关键问题并提出未来研究方向。

解读: 该综述对阳光电源多产品线具有重要指导价值。在储能系统方面，AI优化算法可提升PowerTitan系统的能量管理效率和电网调度响应能力；网络安全技术可强化ST系列储能变流器的通信防护。在光伏逆变器领域，可再生能源间歇性应对策略可优化SG系列的并网控制算法，提升1500V系统稳定性。电动汽车规模化并网研...

Benneth C. Oyinna · Kenneth E. Okedu · Gauri Kalnoor · Leo Raju 等6人 · IEEE Access · 2025年1月

离网能源项目特别是太阳能微电网在偏远地区电气化中发挥关键作用。本文使用FINPLAN模型对20.46kWp太阳能微电网项目进行经济评估，FINPLAN是能源项目财务评估中使用的财务规划工具。研究旨在分析离网光伏解决方案的财务可行性、风险和经济效益。评估净现值NPV、内部收益率IRR、盈亏平衡点BEP和债务偿还覆盖率DSCR等关键指标以确定项目可行性和可持续性。FINPLAN模型方法允许在能源需求、资本支出、运营成本和补贴框架各种场景下进行详细现金流分析和风险评估。20.46kWp光伏-电池储能系...

解读: 该离网光储项目经济分析方法对阳光电源海外微电网和离网储能项目评估有重要参考价值。阳光PowerStack储能系统在非洲等地区的离网应用需要全面财务可行性分析。FINPLAN模型的NPV、IRR等指标体系与阳光项目投资决策流程一致。现金流分析和风险评估方法可应用于阳光微电网项目的财务建模。该研究验证的...

Shilpa Ankalaki · Aparna Rajesh Atmakuri · M. Pallavi · Geetabai S Hukkeri 等6人 · IEEE Access · 2025年1月

网络威胁日益复杂对个人、组织和国家构成重大风险。网络犯罪包括黑客攻击和数据泄露,具有严重经济和社会后果。传统安全解决方案难以应对不断演变的威胁态势。人工智能AI提供强大技术来应对这些挑战。本文探讨AI方法包括机器学习ML、深度学习DL、自然语言处理NLP、可解释AI和生成式AI在解决各种网络安全问题中的应用。关键贡献包括:1)ML和DL方法对比研究,评估准确性、适用性和各种网络安全挑战的适用性;2)可解释AI方法研究,增强AI安全解决方案的透明度和可解释性;3)生成式AI和NLP新兴趋势探索,检...

解读: 该网络安全AI技术对阳光电源iSolarCloud平台和智能设备安全防护有重要参考价值。阳光云平台连接海量光伏储能设备,面临网络攻击威胁。生成式AI和机器学习方法可应用于阳光平台的入侵检测和异常行为识别。可解释AI技术可提升阳光安全系统的透明度,辅助安全运维决策。威胁情报生成和攻击模拟方法对阳光安全...

Yavuz Türkay · Ahmet Gürkan Yüksek · IEEE Access · 2025年1月

最大功率点跟踪（MPPT）技术对提升光伏（PV）系统效率具有重要作用。本文设计并建模了一种基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的MPPT控制器，旨在不同环境条件下最大化PV模块的输出效率。该控制器结合模糊逻辑与神经网络优势，通过温度、辐照度和负载等输入参数动态调整控制策略，快速准确地追踪最大功率点。所设模糊规则有效应对系统非线性特性，提升响应速度与稳定性。在MATLAB/SIMULINK平台上的仿真结果表明，该方法在多种工况下均表现出优异性能，相较于传统增量电导法（INC），具有更小的稳态振...

解读: 该ANFIS-MPPT技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能变流器的控制算法优化具有重要参考价值。研究证实的快速动态响应和低稳态振荡特性，可直接应用于阳光电源1500V高压系统的多路MPPT优化，特别是在复杂遮挡和快速云层变化工况下。神经模糊融合策略为现有P&O和INC算法提供智能化升级路径，可...

V. Fernão Pires · Armando Cordeiro · Daniel Foito · A. J. Pires 等6人 · IEEE Access · 2025年1月

九开关逆变器因其功率半导体器件数量少，在双三相或六相电机驱动等双输出应用中具有显著优势，但其交流输出电压仅限于两电平。本文提出一种具有多电平输出特性的新型逆变器拓扑结构，适用于双三相或六相电机驱动系统。该拓扑由两个隔离的逆变器构成，桥臂数量由六个减少至三个，形成模块化多电平结构，在减少器件数量的同时实现更多电压电平。结合所提出的调制策略，确保系统实现多电平运行。通过Matlab/Simulink仿真及实验样机测试验证了该拓扑与调制策略的有效性，仿真与实验结果一致，验证了理论分析的正确性。

解读: 该九开关多电平逆变器技术对阳光电源新能源汽车驱动产品线具有重要应用价值。核心优势在于：1）通过双九开关拓扑将桥臂从六个减至三个，器件数量减少33%，可直接降低电机驱动系统成本和体积；2）多电平输出特性可改善电机侧电压波形质量，降低dv/dt应力和共模电压，提升SiC器件在高频开关下的可靠性；3）模块...

Syechu Dwitya Nugraha · Mochamad Ashari · Dedet Candra Riawan · IEEE Access · 2025年1月

本研究探讨了在含分布式电源（DG）的配电网中，电动汽车充电站（EVCS）的最优容量与位置规划问题。不当的EVCS配置可能导致网络过载、损耗增加及电压越限。采用印度尼西亚典型城市商业区配电网为案例，提出一种基于多目标函数的混合遗传算法—改进樽海鞘群算法（HGAMSSA）进行优化求解。设定了三种EVCS配置场景：分别包含1、2、3级充电设施，并均集成DG。仿真结果表明，在电网到车辆（G2V）模式下，网络利用率最高可达79.00%，显著高于基础负荷的29.46%；在车辆到电网（V2G）模式下，EV反送...

解读: 该研究的EVCS与分布式光伏协同优化技术对阳光电源充电桩产品线及光储充一体化解决方案具有重要应用价值。研究提出的多目标优化算法可直接应用于阳光电源充电站规划系统，指导城市商业区充电桩的容量配置与选址决策。V2G模式下的双向能量管理策略可集成到ST系列储能变流器与车载OBC产品中，实现充电桩、屋顶光伏...

Likitha Reddy Yeddula · Archana Pallakonda · Rayappa David Amar Raj · Rama Muni Reddy Yanamala 等6人 · IEEE Access · 2025年1月

可靠的光伏组件缺陷检测对维持长期能源效率和降低运维成本至关重要。本文提出一种基于混合YOLOv8n架构的轻量高性能深度学习模型，适用于RGB、灰度及红外等多种模态下的多尺度缺陷识别。该模型融合BiFPN结构、Ghost Bottleneck模块与高效通道注意力（ECA），提升多尺度表征能力，减少冗余计算，增强特征提取。在PVEL-AD、PV-Multi-Defect和Solar Panel Anomalies三个基准数据集上的实验表明，模型mAP@50分别达96.5%、94.6%和97.6%，推...

解读: 该轻量级光伏缺陷检测模型对阳光电源智能运维体系具有重要应用价值。可直接集成至iSolarCloud云平台的智能诊断模块，结合无人机巡检实现SG系列光伏电站的实时缺陷识别，1.9ms推理速度和3M参数量满足边缘计算需求。多模态检测能力（RGB/红外）可增强PowerTitan大型储能电站的组件健康监测...

Fatma Ahmed · Khalid Abualsaud · Ahmed M. Massoud · IEEE Access · 2025年1月

本文研究电动汽车锂离子电池SOC估计的先进模型方法。基于电化学阻抗谱建立三阶等效电路模型，采用粒子群算法辨识参数，对比扩展卡尔曼滤波EKF和无迹卡尔曼滤波UKF算法。结果显示UKF的RMSE和最大误差分别为1.06%和1.15%，优于EKF。EKF-UKF混合方法实现最优性能，RMSE仅0.2%，最大误差0.5%，为电动汽车实时电池监测提供高精度解决方案。

解读: 该SOC估计技术与阳光电源新能源汽车电驱控产品线高度相关。阳光电源车载OBC和电池管理系统需要高精度SOC估计算法来优化充电策略和电池保护。EKF-UKF混合算法可集成到阳光BMS中，提高电池状态估计准确性和充电效率。该技术结合阳光800V高压快充平台，可实现更安全高效的电池管理和更优的用户充电体验...

Chirag Jitendra Chandnani · Vedik Agarwal · Shlok Chetan Kulkarni · Aditya Aren 等6人 · IEEE Access · 2025年1月

物联网正以其无处不在重塑我们生活。从健身手表到飞机的IoT设备无处不在性质突然上升导致网络攻击激增。AI驱动入侵检测系统IDS近期被用于对抗IoT环境中这一攻击激增。然而，现有解决方案缺乏分布式去中心化环境训练优化。去中心化环境训练模型的流行解决方案是联邦学习，多个客户端模型协作训练全局模型同时保持各客户端数据去中心化和私密。然而这存在各客户端数据泛化能力差的问题。本研究提出新型联邦多层深度学习Fed-MLDL模型，在分布式联邦学习环境中采用基于物理的超参数优化技术FedRIME用于CICIoT...

解读: 该联邦学习入侵检测技术对阳光电源分布式能源物联网安全具有重要应用。阳光管理全球数百万台光伏逆变器和储能设备，设备分布式部署和数据隐私保护是关键需求。该Fed-MLDL模型可应用于阳光iSolarCloud平台的分布式安全防护，在保护各电站数据隐私的同时实现全局入侵检测模型训练。在工商业储能场景下，该...

Seung Kyu Kim · Johyeon Kim · Gunhee Choi · Kee-Won Kwon 等5人 · IEEE Access · 2025年1月

本文研究应用于单片互补FET逆变器的各种中间层接触架构，并进行对比分析评估各自优势和局限。对每种方案进行电阻和电容分段分析，评估直流性能以及功率性能特性和增强策略。中间VIA方案电容最低但由于增加接触区域和高掺杂硅的高电阻，交流性能劣于传统结构。环绕接触WAC结构和通过增加顶置NMOS接触深度形成的顶金属源漏TMS结构共同点是通过扩大接触面积和缩短高阻功率VIA长度大幅降低外部电阻。尽管与更高电容权衡，WAC和TMS的交流性能在相同动态功耗下分别提升9.0%和6.5%。还进行敏感性分析阐明MOL...

解读: 该接触架构技术对阳光电源功率器件芯片设计具有参考价值。阳光SiC和GaN功率器件追求更低导通电阻和开关损耗，接触架构优化是关键。该研究的环绕接触和顶金属源漏结构可启发阳光功率芯片设计，降低器件导通电阻，提升开关速度。在高压大电流应用中，该研究强调的源侧电阻最小化对阳光功率器件性能提升至关重要。该混合...

Shahid Tufail · Hasan Iqbal · Mohd Tariq · Arif I. Sarwat · IEEE Access · 2025年1月

随着智能电网日益互联，网络攻击特别是数据注入攻击变得更加普遍。此外，模型训练需要准确无偏的高质量数据。我们从现实世界收集的大多数数据稀疏、不完整、不一致和倾斜。为解决这些问题，本研究提出检测此类攻击的框架。使用堆叠自编码器架构生成少数类数据的合成实例。生成的类别解决数据不平衡以增强模型泛化能力并应对多样化攻击场景。评估各种机器学习算法，随机森林RF模型始终达到卓越准确率，范围从99.32%到95.89%。特别是，逻辑回归LR等传统算法对降维表现出敏感性，当主成分从全部降至10时经历16.96%准...

解读: 该数据注入攻击检测技术对阳光电源智能电网安全至关重要。阳光iSolarCloud平台和ST储能系统接入电网SCADA系统，面临虚假数据注入攻击威胁。该研究的堆叠自编码器和随机森林混合方法可集成到阳光网络安全防护体系，检测异常数据和攻击行为。在电网侧储能场景下，数据注入攻击可能导致储能系统误动作，影响...

G. Venkateswarlu · Umakanta Nanda · IEEE Access · 2025年1月

钙钛矿太阳能电池（PSCs）面临不稳定性、高复合损失、电荷传输差和能带排列不佳等问题，限制了其效率与商业化应用。本研究采用MoSe₂作为电子传输层，替代传统的MoS₂，显著改善了与CsPbI₃的导带对齐，增强了红外吸收、载流子迁移率，并优化了能带结构与界面缺陷控制。结合CFTS作为空穴传输层提升器件稳定性，仿真结果显示开路电压达1.40 V，短路电流密度为35.81 mA/cm²，填充因子82.9%，能量转换效率高达41.86%，接近Shockley-Queisser理论极限，为下一代高效稳定钙...

解读: 该双吸收层钙钛矿异质结技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及PowerTitan储能系统具有前瞻价值。41.86%的超高转换效率突破传统晶硅极限，可为1500V高压系统提供更高功率密度输入，优化MPPT算法设计空间。MoSe₂电子传输层改善的能带对齐与界面缺陷控制，启发阳光电源在SiC/GaN功率器件界...

Shubham Kashyap · Tirthadip Ghose · IEEE Access · 2025年1月

本研究旨在设计方法优化支持风能系统WES的储能系统BESS容量，以增强能源市场中的功率承诺灵活性。方法涉及三个关键步骤：(i)估算额定kW，(ii)初始化BESS额定kWh，(iii)基于启发式规则迭代调整BESS容量以防止负荷周期后SOC限制违规。为BESS生成三个真实负荷周期，其中一个基于最大误差值生成，其他负荷周期基于印度泰米尔纳德邦Agasthianpalli风电场预测误差正态分布曲线的均值和1σ生成。提出两个简单有效的启发式规则优化BESS容量，确保每天开始时最大SOC并全天维持SOC...

解读: 该储能容量优化技术直接对应阳光电源风储一体化解决方案。阳光在风电配储项目中需要精确计算储能容量以实现风电平滑输出和可调度性。该研究的启发式优化方法考虑SOC管理和负荷周期，可集成到阳光EMS系统的容量规划模块。在风电场储能配置中，该方法可优化阳光ST储能系统容量，平衡投资成本和调度收益。研究的双场景...

Saeid Jorkesh · Ryan Ahmed · Saeid Habibi · Reza Hosseininejad 等5人 · IEEE Access · 2025年1月

电动汽车BEV采用增加推动电池管理系统BMS进步，以应对成本和续航焦虑等挑战，两者均与电池性能相关。本文研究各种荷电状态SOC和健康状态SOH估计方法，提出结合门控循环单元GRU和长短期记忆LSTM模型的新型混合神经网络。所提方法在SOH和SOC估计精度方面显示显著改进，所需训练数据最少。关键贡献包括(1)混合GRU-LSTM模型提升SOC/SOH精度，(2)自优化能力，(3)有效处理温度变化无需OCV-SOC查找表，(4)适用于各种锂电池类型。实验结果显示，该方法在-10°C至40°C温度范围...

解读: 该混合神经网络技术对阳光电源电池管理系统具有重要应用价值。阳光ST储能系统和OBC车载充电机需要高精度SOC和SOH估计以优化充放电策略和延长电池寿命。该GRU-LSTM混合模型在宽温度范围内的高精度（SOC误差2%、SOH误差0.65%）可集成到阳光BMS系统，提升电池状态估计准确性。在工商业储能...