Irum Saba · Abdulraheem H. Alobaidi · Sultan Alghamdi · Muhammad Tariq · IEEE Access · 2025年1月

电动汽车快速普及需优化储能系统管理以提升性能、寿命和可靠性。传统ESS管理方法在实时状态估计、能量优化和预测性维护方面存在困难，导致电池利用和可持续性效率低下。本文提出先进ESS框架，集成数字孪生DT技术和双延迟深度确定性策略梯度TD3算法（源自DDPG的最先进强化学习方法）。该集成实现关键ESS状态（SOC、SOH、SOE和RUL）的精确实时估计，增强预测性维护和运营效率。所提框架促进主动电池健康监控，生成潜在故障早期预警，通过DT驱动ESS控制实现智能电池更换。通过动态调整ESS控制策略，T...

解读: 该数字孪生技术对阳光电源新能源汽车业务具有重要价值。阳光OBC车载充电机和BMS系统需要精准的电池状态估计和智能能量管理。该研究的DT-TD3框架可集成到阳光车辆能量管理系统，实现99.8%的高精度SOC/SOH估计，优化充电策略和电池寿命管理。在V2G车网互动场景下，该技术可预测电池健康状态，智能...

Ander Demarcos · Endika Robles · Unai Ugalde · Ibon Elosegui 等5人 · IEEE Access · 2025年1月

非对称双三相（ADTP）多相结构在汽车电驱动系统中日益重要，但其脉宽调制（PWM）技术仍需优化以降低直流母线电流应力。本文基于双傅里叶积分法提出一种新型谐波畸变因子（HDF）计算方法，用于评估载波PWM技术对ADTP系统输出电流纹波的影响。该方法克服了时域分析的分辨率依赖与积分误差，提升了谐波抑制机理的理论认知。实验验证表明，该方法结果准确可靠，揭示了交错调制策略对HDF的影响，并指明了兼顾直流侧与交流侧性能的最优PWM方案，为高功率密度、高可靠性电驱动系统设计提供指导。

解读: 该ADTP交错载波PWM技术对阳光电源新能源汽车驱动系统及储能变流器产品具有重要应用价值。文中提出的双傅里叶积分HDF计算方法可直接应用于：1）车载电机驱动系统优化，通过交错调制降低直流母线电流纹波，减小滤波电容需求，提升功率密度；2）ST系列储能变流器多相并联拓扑设计，优化载波相位配置实现谐波抑制...

Jun-Hyuk Nam · Seong-Jun Park · Dong-Il Cho · Yun-Jin Cho 等5人 · IEEE Access · 2025年1月

随着清洁能源转型需求的增长，提高可再生能源占比已成为全球重点。分布式能源资源（DERs）如光伏和风力系统的接入对优化配电系统至关重要，但其快速出力变化易引发电压越限与不稳定，影响电能质量与设备可靠性，常需 costly 的电网升级。为此，本文提出电压裕度评估指标（VMEI），以识别适宜DER接入的节点。以韩国济州岛为例，结果表明，VMEI为1.00066的5号馈线37节点接入0.5 MW DER后，最大电压为22.97 kV，处于合规范围，电压稳定性提升；而VMEI最低的4号馈线29节点（0.9...

解读: 该电压裕度评估方法对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能系统的选址部署具有重要指导价值。VMEI指标可集成至iSolarCloud云平台，实现配电网DER接入能力的智能评估：在项目前期通过电压裕度分析优化逆变器安装节点，避免因电压越限导致的弃光或设备停机；对于ST储能系统，可结合VMEI识别电压薄弱...

Chebabhi Ali · Defdaf Mabrouk · Syphax Ihammouchen · Nicu Bizon 等6人 · IEEE Access · 2025年1月

局部阴影导致光伏阵列出现多峰功率特性,传统MPPT算法易陷入局部最优。本文提出基于深度确定性策略梯度的MPPT算法,通过强化学习实现全局最大功率点的快速追踪,提升复杂阴影条件下的发电效率。

解读: 该智能MPPT算法可集成到阳光电源SG系列光伏逆变器。通过深度强化学习技术提升复杂遮挡条件下的MPPT性能,增加发电量2-5%,特别适用于山地光伏电站和城市屋顶分布式系统,提升系统经济性。...

Talal Alharbi · Muhammad Umair · Abdulelah Alharbi · IEEE Access · 2025年1月

及时预测锂离子电池健康状态对电池管理和寿命至关重要。传统集中式深度学习模型显示良好结果，但因需在单个节点收集和训练数据引发数据隐私担忧。本研究通过利用集中式即深度学习和分散式即联邦学习方法应对该挑战进行健康状态预测。使用包含充放电循环的NASA电池数据集进行模型训练和评估。集中式方法使用三种深度学习架构：1D卷积神经网络、CNN加长短期记忆网络和CNN加门控循环单元。1D CNN模型性能最佳展示强大预测能力，因此分散式学习即联邦学习中1D CNN模型与联邦平均技术在五个客户端使用，允许本地训练无...

解读: 该联邦学习电池诊断技术对阳光电源储能系统数据安全具有重要价值。阳光管理的大规模储能电站涉及海量电池数据，数据隐私和安全是核心关切。该联邦学习方法可在不上传原始数据的情况下实现全局模型优化，阳光可将该技术应用于BMS系统，实现跨电站的电池健康状态模型协同训练，提升诊断精度同时保护用户数据隐私，符合数据...

Bharaneedharan Balasundaram · P. Suresh · Parvathy Rajendran · It Ee Lee 等5人 · IEEE Access · 2025年1月

本研究考察维也纳整流器配置中几种电子元件的可靠性，这是功率转换系统的关键拓扑。由于当今电力电子对效率、功率密度和运行可靠性要求更高，元件选择越来越重要。研究包括极端可靠性测试如温度循环、电气过载和高频长时间运行。GaN MOSFET在多方面优于Si和SiC MOSFET，如降低导通和开关损耗、更好热管理和随时间更一致的性能。虽然GaN MOSFET总体和特别在高频高温下性能更好，SiC MOSFET相比传统Si器件显示一些改进。电容、二极管、MOSFET和电感在不同应力条件下测试可靠性。二极管和...

解读: 该宽禁带器件可靠性研究对阳光电源充电桩产品具有核心价值。阳光在电动汽车充电领域布局快充桩和充电站，GaN和SiC器件是关键技术。该维也纳整流器可靠性测试结果验证了阳光SiC/GaN器件应用策略的正确性。阳光可优化充电模块设计，采用GaN器件提升高频性能和功率密度，降低热应力和提升系统可靠性，支持80...

Shengming Cao · Waqquas Bukhsh · IEEE Access · 2025年1月

输电扩展规划是电力系统成熟领域，专注于识别新输电线路和相关基础设施的最佳时机和位置，主要目标是满足电力需求增长、确保系统可靠性和保持经济效率。近期能源行业变化如可再生能源快速增长、脱碳推进和电动汽车兴起，为输电扩展规划带来新挑战和不确定性。本文综述超过150篇研究论文探讨这些趋势如何重塑输电扩展规划，识别关键见解、新兴挑战和研究空白，强调需要改进工具和方法应对现代电力系统复杂性。讨论储能系统、电动汽车采用和高可再生能源整合等不确定性纳入研究的必要性。

解读: 该输电规划研究对阳光电源储能系统并网具有战略意义。阳光大型储能电站作为新型电力系统灵活性资源，直接参与输电网规划和调度。该研究强调储能系统对输电扩展的影响，验证了阳光电网侧储能的价值。阳光可结合该研究成果，优化储能选址和容量配置，提升电网可靠性，降低输电拥塞成本，为电网公司提供综合解决方案。...

Ahmad N. Alkuwari · Saif Al-Kuwari · Abdullatif Albaseer · Marwa Qaraqe · IEEE Access · 2025年1月

数字技术融入传统电力系统提升了电网效率和可持续性,将传统电网转型为智能电网。然而,这一转型也引入新的脆弱性,如虚假数据注入攻击,可导致严重的能源盗窃。据估计这类攻击每年造成电力供应商约1010亿美元损失。本文提出一种基于优化轻量级卷积长短期记忆模型的智能电网异常检测方法,针对七种多分类标记的虚假数据注入攻击进行检测,在分类这些攻击时达到91.3%的高准确率。

解读: 该智能电网异常检测技术可应用于阳光电源智慧能源管理平台的安全监控。通过深度学习模型检测虚假数据注入攻击,保护ST系列储能系统和SG系列光伏逆变器的数据安全,预防能源盗窃和电网欺诈行为,提升智能电网的安全性和可靠性,为工商业储能和分布式光伏提供网络安全保障。...

Oluwaseun Oladimeji · Álvaro Ortega · Lukas Sigrist · Bogdan Marinescu 等5人 · IEEE Access · 2025年1月

风力发电机组故障会导致显著经济损失,预测性维护对提升设备可用性至关重要。本文提出基于数字孪生的故障诊断框架,通过物理模型和数据驱动方法的融合,实现关键部件的健康状态评估和故障预警。

解读: 该数字孪生技术可应用于阳光电源风电变流器的健康管理系统。通过虚实融合的故障诊断技术,实现风电场设备的预测性维护,降低非计划停机损失,提升风电系统可利用率,为智慧风电场运维提供数字化支撑。...

J. Ajayan · Asisa Kumar Panigrahy · Sachidananda Sen · Maneesh Kumar 等5人 · IEEE Access · 2025年1月

储能系统电池热管理对性能和寿命至关重要,传统控制策略缺乏预见性。本文提出基于数字孪生的热管理优化方法,通过实时热仿真和寿命预测模型优化冷却策略,延长电池循环寿命。

解读: 该数字孪生热管理技术可应用于阳光电源ST系列储能系统。通过虚实融合的热管理优化,提升电池一致性和循环寿命,降低热管理能耗,实现储能系统的精细化温度控制,为大规模储能电站提供智能热管理方案。...

Hao-Lin Yen · Fang-I Lai · IEEE Access · 2025年1月

研究探讨了铜夹片设计对驱动MOSFET封装热性能的影响，以优化微电子元件的散热效率。实验检验了四个关键变量：夹片厚度、材料、附着材料和镀层材料。结果表明夹片厚度从0.15mm增至0.2mm可使热阻降低2.1%（从3.3667°C/W降至3.2958°C/W）。使用高导热率的C1100铜（391 W/m-K）进一步降低热阻改善整体散热。采用SAC305等高导电粘合剂改善了夹片与晶圆间的热界面，石墨烯涂层增强了热稳定性和耐腐蚀性。在12V和19V高压条件下，较厚铜夹片和更好附着材料的封装显著降低表面...

解读: 该Dr.MOS热管理研究对阳光电源功率器件封装优化具有直接指导价值。研究中铜夹片厚度和材料选择对热阻的影响与阳光SiC/GaN功率模块的散热设计高度相关。SAC305焊接工艺和石墨烯涂层技术可应用于阳光ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的功率模块封装改进，在高电压工况下显著降温的结果为阳光150...

Ahmet Cifci · IEEE Access · 2025年1月

分布式智能电网概念已成为高效管理和分配电能的可行方法。确保电网稳定性和可靠性，特别是在可再生能源集成和产消者数量增加的情况下，是该领域的主要挑战。本研究通过利用机器学习ML模型和可解释人工智能XAI技术预测分布式智能电网稳定性来应对该挑战。研究实施分布式智能电网控制DSGC概念的四节点星型网络，使用基于该网络仿真的数据集。对比十种ML模型包括AdaBoost、ANN、GBoost、k-NN、LR、NB、RF、SGD、SVM和XGBoost在预测电网稳定性方面的性能。采用XAI方法特别是SHAP和...

解读: 该智能电网稳定性预测技术对阳光电源虚拟电厂和智能电网解决方案有重要应用价值。阳光iSolarCloud平台管理分布式光伏储能资源，需要准确的电网稳定性预测。机器学习模型可集成到阳光平台的智能调度系统中，提前识别潜在稳定性风险。可解释AI技术SHAP可增强阳光智能决策系统的透明度和可信度。产消者管理是...

Zhiyu Jia · Hannah Huth · Wen Qi Teoh · Sheng Xu 等6人 · IEEE Access · 2025年1月

呼吸频率和容量是诊断和管理哮喘和慢性阻塞性肺病COPD等呼吸疾病的基本生理信号。可穿戴设备已成为连续非侵入性呼吸监测和数据门户的变革性工具,提供对临床和家庭环境至关重要的海量实时数据。本最新综述深入探讨可穿戴呼吸监测设备的进展和应用,特别关注惯性测量单元IMU、压阻传感器和光纤传感器。详细分析传感器设计、传感方法和临床应用,突出关键研究如用于呼吸频率监测的低成本IMU设备开发和压阻传感器集成实现实时呼吸率检测。综述识别主要挑战包括功率效率、人体工程学设计、数据准确性和数据隐私问题,并介绍近期研究...

解读: 该可穿戴设备技术对阳光电源物联网产品和智能运维系统有借鉴意义。虽然阳光主要聚焦能源设备,但可穿戴传感器的低功耗设计、数据处理和无线通信技术可应用于阳光分布式监控设备。IMU和压阻传感器技术可用于阳光设备振动监测和状态感知。功率效率优化方法对阳光电池供电传感器设计有参考价值。该综述强调的数据隐私和AI...

Sunnia Ikram · Imran Sarwar Bajwa · Amna Ikram · Isabel de la Torre Díez 等6人 · IEEE Access · 2025年1月

视障人士的安全独立移动需要高效障碍物检测系统。本研究提出创新智能膝盖手套,集成机器学习技术实现实时障碍物检测和警报。系统配备超声波传感器、PIR传感器和蜂鸣器,Arduino Uno微控制器管理数据处理。为增强检测准确性,利用决策树DT、支持向量机SVM、K近邻KNN、随机森林RF和高斯朴素贝叶斯GNB等多种机器学习算法。提出新型投票分类器集成方法,有效结合这些分类器优势最大化性能。严格交叉验证确保不同条件下鲁棒评估。实验结果表明系统在4米范围内实现98.34%检测准确率,具有高精度、召回率和F...

解读: 该障碍物检测技术对阳光电源智能运维系统有借鉴意义。阳光iSolarCloud平台可借鉴集成多传感器和机器学习算法的思路,实现光伏电站设备异常检测和巡检机器人障碍物识别。投票分类器集成方法可应用于阳光故障诊断系统,提高检测准确性和鲁棒性。Arduino微控制器的边缘处理架构与阳光分布式智能设备理念一致...

Kai Qiu · Jingjing Chen · Shahzaib Ashraf · Tooba Shahid · IEEE Access · 2025年1月

全球体育用品行业以其复杂地理分散的供应链为特征，为企业呈现众多风险因素，从原材料采购中断到地缘政治不稳定。本文探讨该行业内实施有效供应链风险管理SCRM策略相关的挑战和机遇。研究深入探讨企业面临的各类风险并提出缓解策略。其中一种策略是多标准决策MCDM。MCDM赋能企业基于一系列因素客观评估和优先排序风险，促进关于供应商选择和风险缓解方法的数据驱动决策，最终导致更具韧性和竞争力的供应链。论文强调体育用品行业可从应用概率语言术语集PLTS显著受益以增强风险评估和管理。通过将PLTS整合到决策过程，...

解读: 该供应链风险管理技术对阳光电源全球供应链具有重要指导意义。阳光作为全球领先新能源企业，面临原材料价格波动、地缘政治和物流中断等多重供应链风险。该研究的MCDM方法和概率语言术语集可集成到阳光供应链管理系统，量化评估供应商风险，优化采购决策。在功率器件和电池材料采购中，该CRADIS方法可帮助阳光平衡...

Kosar Farajpour Mojdehi · Babak Amiri · Amirali Haddadi · IEEE Access · 2025年1月

能源领域供应链金融SCF因需要可持续高效金融解决方案管理供应商、金融机构和能源公司等利益相关方间复杂互动而成为关键关注领域。本研究提出新型混合拓扑数据分析TDA和图神经网络GNN优化SCF信用风险评估。通过利用BallMapper拓扑数据分析模型和基于网络的特征，所提模型对信用风险因素提供更深入见解，增强中小企业信用风险评估准确性和可靠性。结果表明所提BallMapper-图神经网络BM-GNN模型达到更高准确率和F1分数，优于传统机器学习方法。值得注意的是，将基于网络的特征与财务比率结合在信用...

解读: 该信用风险评估技术对阳光电源供应链金融和客户信用管理具有应用价值。阳光在新能源项目融资和设备租赁场景需要精准的信用风险评估。该研究的图神经网络和拓扑分析方法可集成到阳光金融服务平台，分析客户网络关系和财务数据，识别潜在风险。在光伏储能项目开发中，该技术可评估EPC总包商和业主的信用状况，降低项目风险...

Dinesh Kumar Nishad · Saifullah Khalid · Rashmi Singh · IEEE Access · 2025年1月

模糊技术出现彻底改变医疗保健，赋能更智能医疗设备和设备。然而，这些模糊驱动系统的成功运行取决于高电能质量。本文引入创新模糊驱动能源管理系统，结合卷积神经网络CNN用于实时电能质量事件检测、长短期记忆LSTM网络用于预测分析以及强化学习用于优化控制。通过IEEE 13总线测试馈线广泛仿真，证明系统在检测和缓解电能质量扰动方面的卓越性能。基于CNN的检测在事件分类中达到97%准确率，而LSTM实现95%准确预测新兴问题。强化学习控制器相比传统方法，实现电压凹陷恢复快50%、谐波降低提升20%、停电期...

解读: 该电能质量管理技术对阳光电源储能系统在医疗等关键负荷场景具有重要参考。阳光PowerTitan工商业储能系统服务医院、数据中心等对电能质量要求极高的场所。该研究的CNN-LSTM-强化学习混合框架可集成到阳光储能变流器的智能控制系统，实现电能质量事件实时检测和快速响应。在医疗场景下，电压凹陷和谐波可...

Mohamed El Jihaoui · Oum El Kheir Abra · Khalifa Mansouri · IEEE Access · 2025年1月

理解学生学业表现是发展可持续教育实践造福学生、教师、政策制定者和社会的基石。该分析直接影响学生参与和促进可持续实践的能力，从而塑造其未来学业成功。虽然许多研究专注于基于特征集预测学生表现，本研究采用将这些特征简化为因子并分析其影响的方法。旨在使用混合数据因子分析和多元线性回归的组合方法识别中学教育系统中影响学生表现的因素。分析基于1073450个观测值的稳健可靠大数据集，涵盖定性和定量特征。混合数据因子分析识别四个潜在因子：先前学业表现、学业延迟、社会经济地位和班级环境，所有这些因子具有良好到出...

解读: 该学生表现预测模型对阳光电源人才培养体系具有借鉴意义。阳光作为技术密集型企业，人才是核心竞争力，该多因素分析方法可应用于阳光校企合作和内部培训项目。阳光可构建员工技能成长预测模型，早期识别高潜力人才和需要支持的员工，制定个性化培养计划，提升人才培养效率和员工满意度，增强企业技术创新能力和可持续发展能...

Alok Kumar · Sanjeev Sharma · M. Hemanta Kumar · Ghanshyam Singh · IEEE Access · 2025年1月

太赫兹通信系统中多输入多输出技术与可重构智能表面的整合已成为应对下一代无线网络挑战和利用机遇的有前途方法。本技术综述系统提供基于多输入多输出的可重构智能表面支持太赫兹通信最新研究和发展，专注于这项创新技术的潜在研究机遇、挑战和新兴应用。此外本文探讨整合多输入多输出与可重构智能表面改善链路可靠性的综合效益及相关系统级设计挑战。进一步讨论基于多输入多输出的可重构智能表面支持太赫兹通信各方面，如信道建模、信道估计、波束成形技术、波束分裂效应资源分配策略和性能评估指标。此外还讨论人工智能和机器学习在可重...

解读: 该6G太赫兹通信技术对阳光电源未来通信架构具有前瞻意义。虽然当前阳光产品基于4G/5G通信，但该太赫兹和智能表面技术为下一代高速低延迟通信奠定基础。阳光可跟踪该技术发展，为未来大规模电站和虚拟电厂的超高速数据传输做技术储备，支持实时大数据分析和AI应用，提升系统智能化水平和竞争力。...

Kandi Veera Venkata Ramana · Hemanta Kumar Sahu · IEEE Access · 2025年1月

本文全面分析可重构智能表面辅助智能电网通信网络与射频能量收集的性能。考虑广域网中家用电器在活动和休眠状态间动态切换，采用马尔科夫链耦合Saleh-Valenzuela信道建模。详细评估关键系统参数包括活动电器数量、流量强度、功率分配比、RIS反射器和距离。研究表明所提系统显著增强通信性能，相比无RIS或RF能量收集的传统智能电网广域网，平均误比特率改善达7dB信噪比提升。推导RIS双跳和RIS作为发射机的闭式平均误比特率表达式，蒙特卡罗仿真验证分析结果。研究凸显RIS和能量收集技术改善未来智能电...

解读: 该RIS通信技术对阳光电源智能电网解决方案具有前瞻价值。阳光工商业光伏和储能系统需要可靠的通信链路连接云平台和本地设备，该智能表面技术可优化电站无线通信覆盖和质量。结合阳光iSolarCloud平台的边缘计算能力，可降低通信功耗，提升海量设备接入能力，支持电站智能运维和虚拟电厂应用，降低通信成本。...