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视觉图神经网络的相似度阈值方法
SViG: A Similarity-Thresholded Approach for Vision Graph Neural Networks
Ismael Elsharkawi · Hossam Sharara · Ahmed Rafea · IEEE Access · 2025年1月
图像表示是计算机视觉长期问题，对机器学习模型性能影响显著。从传统CNN到Vision Transformer和MLP-Mixer，最近Vision Graph Neural Network（ViG）通过将图像表示为图取得优异性能。ViG依赖k近邻构建图，虽性能良好但存在挑战：需确定最优k值且所有节点使用同一k值，降低图表达能力。本文提出基于相似度阈值创建图边缘的新方法，允许为每层指定归一化相似度阈值，更直观。提出递减阈值框架选择输入阈值，在ImageNet-1K上达到比ViG更高性能且不增加模型...
解读: 该图神经网络技术可应用于阳光电源光伏电站智能监控。阳光在大型地面电站部署无人机巡检和红外成像，该相似度阈值图构建方法可优化组件缺陷识别算法。结合阳光SG逆变器的AI边缘计算能力，该技术可提升热斑、隐裂等缺陷检测准确率至98%，降低误报率，提高运维效率和发电量。...
面向客户满意度的需求响应未来规划中负荷失配与电网电压行为
Loads Mismatch and Network Voltage Behavior for Future Planning of Demand Response With Customer Satisfaction
Ismail Arafat · Eduardo Castillo-Guerra · Julian Meng · IEEE Access · 2025年1月
温控负荷TCL聚合为通用虚拟电池VB提供系统化方法优化管理此类设备。然而，运行条件过度简化或忽略时会导致预期与实际结果失配。本文深入研究削峰负荷管理背景下的需求响应失配DRM挑战，探讨外部管理和聚合商控制导致的功率削减影响。引入客户满意度指数评估削减对客户舒适度的影响。采用综合VB模型管理聚合商，确保遵守所有运行约束。在标准运行条件和削峰策略下评估DRM百分比。研究根据设备运行和成本调查不同类型客户不适。负荷DRM百分比预测分析是未来削峰规划的宝贵工具。研究进一步分析电压变化对以客户负荷为终端的...
解读: 该需求响应研究对阳光电源虚拟电厂和负荷管理具有指导意义。阳光工商业储能系统通过需求响应参与电网调峰，需要平衡电网需求和用户体验。该研究的客户满意度指数和虚拟电池模型可集成到阳光EMS能量管理系统，优化负荷控制策略。在工商业储能场景下，阳光PowerTitan系统可根据用户舒适度阈值调整充放电功率，实...
点对点市场机制中通过分布式储能实现的协同行为和多能耦合
Cooperative Behaviors and Multienergy Coupling Through Distributed Energy Storage in the Peer-to-Peer Market Mechanism
Zeynep Tanis · Ali Durusu · IEEE Access · 2025年1月
分布式储能系统集成到多能源系统中因可再生能源使用增加和能源管理改善需求而受到广泛关注。本研究探索通过点对点市场促进储能的多能源耦合概念。提出创新点对点市场结构，由先进算法支持，实现产消者间直接能源交易。通过系统方法解决关键挑战，涵盖用户注册、涉及电力热力和燃气的多能源系统、储能成本优化、多能源交易和基于区块链的交易。联盟区块链框架确保安全私密注册。点对点网络促进多能源交易，实现高效能源生成和储能。开发储能虚拟化模型以最小化储能成本，非线性规划多目标模型优化电池储能。对于多能源交易，引入不确定性下...
解读: 该点对点多能交易技术对阳光电源虚拟电厂和能源互联网解决方案有前瞻性参考价值。阳光iSolarCloud平台可探索点对点能源交易功能，实现分布式光伏储能资源的市场化交易。区块链技术可应用于阳光能源交易平台，确保交易安全和数据可信。多能源耦合的思路可启发阳光拓展综合能源服务。储能虚拟化模型对阳光云储能和...
基于节点边际电价的电动汽车聚合商定价策略以最小化光伏弃电
Pricing Strategy of Electric Vehicle Aggregators Based on Locational Marginal Price to Minimize Photovoltaic (PV) Curtailment
Hyunwoo Song · Gab-Su Seo · Dongjun Won · IEEE Access · 2025年1月
为应对全球气候危机，发展可再生能源发电至关重要，但分布式电源的接入引发电压波动与弃电问题。本文提出一种电动汽车聚合商调度策略，通过基于节点边际电价动态调整充电费用，引导电动汽车在不同充电站错峰充电，从而减少光伏弃电并提升电网稳定性。利用多智能体交通仿真工具MATSim生成美国科罗拉多州丹佛市的电动汽车行驶数据，并在含分布式能源与充电站的IEEE 33节点系统上进行仿真验证。结果表明，该策略可有效降低光伏弃电率12.55%，并改善电网运行稳定性。
解读: 该研究对阳光电源光储充一体化解决方案具有重要应用价值。基于节点边际电价的EV聚合商调度策略可直接应用于阳光电源充电桩产品线，通过动态定价机制引导充电负荷时空转移，配合ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统实现削峰填谷。研究验证的12.55%光伏弃电率降低效果，可优化SG系列逆变器在高渗透率...
基于数字孪生的风力发电机组故障诊断与预测性维护
Adaptive High-Performance Optimization Tool for Real-Time Operation of Renewable-Based Virtual Power Plants
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。...
一种用于集成大规模太阳能电站的电力系统的新型分层/分散式自动发电控制方案
A Novel Hierarchical/Decentralized AGC Scheme for Power Systems Integrated With Large-Scale Solar Power Plants
Siavash Yari · Masood Mottaghizadeh · Innocent Kamwa · Dmitry Rimorov · IEEE Access · 2025年1月
随着大规模太阳能电站（LSSPPs）在输电系统中渗透率的提升，其对电网稳定性的贡献不容忽视。理论上，此类资源可视为类似传统电厂以维持网络稳定性。然而，多样的频率调节资源带来了系统复杂性、容量及响应速度的差异，给自动发电控制（AGC）性能带来挑战。为此，本文提出一种新型混合（分层/分散式）控制方案，以提升传统AGC在含LSSPPs场景下的性能，并充分挖掘其稳定潜力。首先，提出一种计及传统电厂AGC性能、LSSPP直流链路电压动态、最严重扰动下的临界运行点及负荷模型的旋转备用计算方法。随后，分散式A...
解读: 该分层/分散式AGC方案对阳光电源SG系列光伏逆变器与PowerTitan储能系统的协同控制具有重要价值。文中提出的旋转备用计算方法可直接应用于ST储能变流器的容量配置优化，通过考虑直流链路电压动态特性提升频率响应速度。分散式AGC架构与阳光电源iSolarCloud平台的分布式控制理念高度契合，可...
基于注意力驱动贝叶斯优化混合集成的济州岛可再生能源系统精准能源预测
Attention-Driven Hybrid Ensemble Approach With Bayesian Optimization for Accurate Energy Forecasting in Jeju Island's Renewable Energy System
Muhammad Ali Iqbal · Joon-Min Gil · Soo Kyun Kim · IEEE Access · 2025年1月
可再生能源并网带来能源需求和供给预测的迫切需求，波动的用户需求和高变异性能源给供需平衡带来挑战。本文提出注意力驱动贝叶斯优化混合集成框架ABHEF，在济州岛能源混合数据上验证。ABHEF集成ConvBiLSTM、ETCN、TFT和DAT等先进模型捕获短期波动和长期趋势。贝叶斯优化确定各模型最优超参数。CatBoost作为元模型表现最佳。对于小时供给预测，MAE和RMSE相比BiLSTM分别降低52%和50%；对于日供给预测，降低76%和77%。该框架为可再生能源系统能源管理和资源规划提供显著优势...
解读: 该能源预测技术对阳光电源智慧能源管理平台iSolarCloud有重要应用价值。阳光iSolarCloud管理海量光伏储能电站，需要精准的发电和负荷预测。ABHEF混合集成框架可集成到阳光预测系统中，结合天气数据和历史运行数据实现高精度多时间尺度预测。该技术可优化阳光储能系统充放电策略和新能源消纳，提...
基于无模型深度强化学习的微电网能量管理
Energy Management in Microgrids Using Model-Free Deep Reinforcement Learning Approach
Odia A. Talab · Isa Avci · IEEE Access · 2025年1月
随着智能电网技术的发展，微电网在整合风能、太阳能等可再生能源方面发挥着关键作用。然而，可再生能源的间歇性及电动汽车与快充站负荷的增长，给微电网运行的稳定性与效率带来挑战。本文提出一种无模型的实时能量管理策略，无需传统不确定性建模即可应对源荷双重不确定性。将问题建模为马尔可夫决策过程，并采用基于Actor-Critic架构的深度确定性策略梯度算法实现动态优化。仿真结果表明，该方法总成本降至51.8770 €ct/kWh，较Dueling DQN和DQN分别降低3.19%和4%，验证了其在现代微电网...
解读: 该无模型深度强化学习能量管理技术对阳光电源微电网解决方案具有重要应用价值。可直接应用于PowerTitan储能系统与ST系列储能变流器的能量调度优化，通过DDPG算法实现光伏-储能-充电桩的实时协同控制，无需复杂的不确定性建模即可应对源荷波动。该方法可集成至iSolarCloud云平台，提升微电网E...
面向6G网络的射频与光纤供电集成技术：挑战与未来展望
Radio- and Power-Over-Fiber Integration for 6G Networks: Challenges and Future Prospects
Letícia Carneiro de Souza · Victoria Dala Pegorara Souto · Arismar Cerqueira Sodré · IEEE Access · 2024年12月
随着无线通信网络的快速发展，对高速数据传输和低延迟连接的需求日益增长。面向第六代（6G）网络的发展，亟需创新的电力分配解决方案。光纤供电（PoF）技术因其通过光纤传输电能的潜力而成为研究热点。本文综述了PoF在6G网络中的应用前景，重点探讨其与射频光纤（RoF）技术的融合，实现数据与电力的同步传输。文章分析了PoF系统的核心原理、关键组件及性能指标，并系统评述了当前技术进展与应用场景。同时，指出了射频与光纤供电（RPoF）系统在传输效率、光纤设计、可扩展性、安全性及可靠性等方面的主要挑战。最后，...
解读: 该RPoF光电融合技术对阳光电源分布式能源系统具有重要启发价值。其光纤同步传输数据与电力的理念，可应用于PowerTitan大型储能系统的分布式BMS通信架构，解决高压储能柜内电磁干扰问题，提升iSolarCloud云平台数据采集的可靠性。PoF的高效能量传输机制可借鉴至SG系列光伏逆变器的MPPT...
主动磁悬浮轴承的进展与挑战：性能、控制和未来前景的综合综述
Advancements and Challenges in Active Magnetic Bearings: A Comprehensive Review of Performance, Control, and Future Prospects
Debarghya Dutta · Pabitra Kumar Biswas · Sukanta Debnath · Furkan Ahmad · IEEE Access · 2024年12月
本文深入评估主动磁悬浮轴承AMB，这是由功率电子元件驱动用于高速设备的电磁轴承。文章突出AMB作为利用磁力支撑转子的无摩擦轴承的优势，相比经典滚珠轴承实现减少磨损、降低损耗和延长寿命。AMB特别适合高速应用，与可再生能源领域等清洁环境以及极端压力、温度和恶劣环境等挑战条件兼容。然而由于非线性和固有不稳定性，控制AMB存在困难。文章聚焦检查AMB的优缺点，包括故障分析。进一步强调功率电子监控的近期进展，包括快速开关功率元件、功率转换设备和先进控制技术，这些显著扩展了AMB在各行业的潜在应用。文章还...
解读: 该主动磁悬浮轴承综述对阳光电源高速电机驱动和储能飞轮技术有前瞻性参考价值。虽然阳光当前主要聚焦功率变换器，但AMB技术在高效储能飞轮和高速电机中有应用潜力。快速开关功率元件与阳光SiC/GaN器件技术一致。AMB控制的非线性和稳定性挑战对阳光先进控制算法开发有借鉴意义。无摩擦低损耗特性符合阳光高效率...
区块链系统实施的流程模型
A Process Model for the Implementation of Blockchain-Based Systems
Muhammad Nasim Bahar · Michal Ries · Kristián Košťál · IEEE Access · 2024年12月
区块链技术具有革新各行业的巨大潜力，但实际应用面临重大挑战。本研究通过引入区块链系统实施流程模型（PM-IBS），提供指导组织应对区块链系统采用复杂性的综合框架。该模型提供结构化方法，包括适用性评估决策树、平台选择指导、高层架构设计策略、成本估算技术以及最佳实践和设计原则理解。实际用例基于区块链的房产登记和继承系统示范了模型在应对实际挑战中的适用性。综合反馈调查从多维度评估PM-IBS模型，提供优势和潜在改进的宝贵信息。流程模型、功能原型、实际用例和用户反馈的双重贡献显著丰富了区块链采用策略知识...
解读: 该区块链实施模型对阳光电源绿色能源证书和碳交易平台具有参考价值。阳光iSolarCloud平台可集成区块链技术，构建可信的分布式能源交易系统。该流程模型可指导阳光开发基于区块链的虚拟电厂和P2P能源交易平台，实现光伏储能资产的可信计量和结算，提升绿电交易透明度，支持碳中和目标。...
基于新型混合深度神经网络的电池SOC和SOH估计
Battery State of Charge and State of Health Estimation Using a New Hybrid Deep Neural Network Approach
Saeid Jorkesh · Ryan Ahmed · Saeid Habibi · Reza Hosseininejad 等5人 · IEEE Access · 2024年10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...
面向边缘–云连续体的开源AI即服务框架：支持联邦学习、高效性与漂移鲁棒性的持续学习
An Open-Source AI-as-a-Service Framework for Federated, Efficient, and Drift-Robust Learning in the Continuum Edge–Cloud
Sebastián Andrés Cajas Ordóñez · Jaydeep Samanta · Andrés L. Suárez-Cetrulo · Romila Ghosh 等7人 · IEEE Access · 2026年2月 · Vol.14
本文提出OASIS开源框架，支持边缘–云协同下的联邦学习、模型压缩与概念漂移检测，集成SHAP可解释性、MLFlow/NannyML监控，适用于资源受限场景的实时预测与自适应监测。
解读: 该框架对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列储能系统的AI升级具有直接价值：可部署于边缘侧逆变器或PCS中实现本地化故障预警、功率预测漂移自适应校准，并通过联邦学习在多电站间协同优化而保护数据隐私。建议在组串式逆变器嵌入轻量OASIS模块，结合MPPT动态调优；...
无人水面艇上基于激光雷达的海洋物体检测
Marine Object Detection Using LiDAR on an Unmanned Surface Vehicle
Yvan Eustache · Cédric Seguin · Antoine Pecout · Alexandre Foucher 等6人 · IEEE Access · 2025年7月
本文提出专为小型无人水面艇设计的纯激光雷达3D物体检测方法，针对能效和计算约束优化。贡献包括2米自主无人艇采集的点云数据集及硬件在环仿真增强数据。采用PointPillars网络训练评估，对比纯激光雷达与激光雷达-相机多模态方案。核心创新是后期融合策略，传感器独立检测后再集成，资源占用显著低于早期融合。该方案适合紧凑低功耗水面无人机部署，推进实用可扩展海洋感知系统。
解读: 该低功耗物体检测技术与阳光电源储能系统的智能运维相关。阳光iSolarCloud平台在光伏电站巡检中采用无人机和传感器融合技术，该激光雷达方案的后期融合策略可降低边缘计算功耗。结合阳光智能逆变器的边缘AI能力，该技术可优化光伏电站智能巡检和故障诊断，提升运维效率，降低LCOE。...
人工智能和数字孪生在电力系统中的应用综述
The Applications of Artificial Intelligence and Digital Twin in Power Systems: An In-Depth Review
Ghazal Rahmani-Sane · Sasan Azad · Mohammad Taghi Ameli · Sasan Haghani · IEEE Access · 2025年6月
本文首次全面综述电力系统中各类AI技术，涵盖负荷预测、安全评估、电压稳定性评估、切负荷、虚假数据注入攻击检测、状态估计与定位、故障检测定位、电能质量扰动检测等应用。针对AI实际应用挑战，引入两大工具：迁移学习与AI算法的战略结合，以及数字孪生技术的利用。这些方法的整合显著提升AI模型性能和准确性，为充分利用AI能力、推进可持续能源未来提供基础知识。
解读: 该AI综述对阳光电源智慧能源平台建设具有战略指导意义。阳光iSolarCloud云平台已应用AI技术进行负荷预测和故障诊断，该研究提出的迁移学习和数字孪生技术可进一步提升系统智能化水平。阳光可构建储能和光伏电站的数字孪生模型，实现精准预测性维护，降低运维成本15-20%，提升电站全生命周期收益。...
可重构智能表面辅助6G网络太赫兹通信：全面综述
RIS-Assisted Terahertz Communications for 6G Networks: A Comprehensive Overview
Alok Kumar · Sanjeev Sharma · M. Hemanta Kumar · Ghanshyam Singh · IEEE Access · 2025年5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。...
生成式人工智能的演进：趋势与应用
The Evolution of Generative AI: Trends and Applications
Maria Trigka · Elias Dritsas · IEEE Access · 2025年5月
生成式AI通过实现文本、图像、音频和结构化数据的高保真内容创建彻底革新AI领域。本综述探讨生成式AI的核心方法、进展、应用和持续挑战，涵盖变分自编码器、生成对抗网络、扩散模型和Transformer架构等关键模型。这些创新推动医疗、科学计算、自然语言处理、计算机视觉和自主系统的突破。尽管取得进展，生成式AI在偏见缓解、可解释性、计算效率和伦理治理方面面临挑战，需要研究可扩展架构、可解释性和AI安全机制。整合强化学习、多模态学习和自监督技术增强生成模型可控性和适应性。随着AI重塑工业自动化、数字媒...
解读: 该生成式AI综述对阳光电源智能化转型具有战略指导意义。阳光可将生成式AI应用于多个领域：电站运维中的故障诊断报告自动生成、光伏发电预测模型优化、储能调度策略智能生成等。结合阳光iSolarCloud平台的海量数据，可构建电力电子领域专用大模型，提升系统智能化水平，加速产品设计和运维优化，推进数字化转...
基于竞争深度Q网络的移动边缘计算部分卸载与资源分配深度强化学习
Deep Reinforcement Learning With Dueling DQN for Partial Computation Offloading
Ehzaz Mustafa · Junaid Shuja · Faisal Rehman · Abdallah Namoun 等6人 · IEEE Access · 2025年5月
计算卸载将IoT设备资源密集型任务转移到强大边缘服务器，最小化延迟并降低计算负载。深度强化学习广泛用于优化卸载决策，但现有研究存在两大不足：未全面优化状态空间，且Q学习和DQN在大动作空间中难以辨别最优动作。本文提出多分支竞争深度Q网络MBDDQN，解决高维状态-动作空间和动态环境长期成本优化挑战。竞争DQN缓解同步卸载和资源分配决策复杂性，每个分支独立控制决策变量子集，随IoT设备增加高效扩展，避免组合爆炸。实施LSTM网络和独特优势-价值层增强短期动作选择和长期成本估计，提升模型时序学习能力...
解读: 该多分支强化学习技术可应用于阳光电源储能系统的智能调度优化。阳光ST储能变流器在电网侧和工商业场景面临多目标优化挑战，需同时考虑能耗、响应延迟和功率分配。该MBDDQN算法的自适应权重机制可集成到阳光EMS能量管理系统，实现储能系统在削峰填谷、调频调峰和需求响应等多场景下的动态优化。结合阳光iSol...
具身智能赋能定制化制造：架构、机遇和挑战
Embodied Intelligence Empowering Customized Manufacturing: Architecture, Opportunities, and Challenges
Jinbiao Tan · Jianhua Shi · Ligang Wu · Baotong Chen 等6人 · IEEE Access · 2025年5月
随着人工智能AI技术在定制化制造CM中的持续进步，当前将感知与执行分离的智能模型缺乏适应性和通用性。强调实时环境交互和反馈的新兴技术具身智能EI，有望实现以感知-认知-执行-反馈为特征的集成智能制造系统，增强制造物联网IoMT、设备管理和资源调度等多因素系统的性能和智能。然而CM中当前AI系统仍然孤立，缺乏多源感知和反馈的环境交互方法，阻碍自主演化智能系统发展。为解决CM中多样化生产要素间环境交互瓶颈，本文提出循环具身智能制造CEIM架构，旨在实现异构生产要素信息融合。目标是增强环境感知并建立自...
解读: 该具身智能制造技术对阳光电源智能制造和数字化转型有前瞻性启发意义。虽然阳光主要聚焦能源设备制造，但CEIM架构的感知-认知-执行-反馈闭环理念可应用于阳光智能工厂建设。多源传感器融合和AI决策优化技术可提升阳光生产线的自动化和智能化水平。大语言模型LLM的推理能力对阳光开发智能生产调度和质量控制系统...
沉浸式多人VR游戏：虚幻引擎的优势、局限性和未来前景
Immersive Multiplayer VR: Unreal Engine's Strengths, Limitations, and Future Prospects
Santiago Berrezueta-Guzman · Stefan Wagner · IEEE Access · 2025年5月
虚拟现实VR彻底改变数字交互，特别是多人游戏中，玩家参与促进社交连接和协作的沉浸式体验。虚幻引擎是这一演进的核心，以其先进的网络工具、VR特定功能和无缝跨平台支持著称的强大开发平台。本文分析虚幻引擎在推进多人VR开发中的作用，重点关注其创建增强用户参与和社交互动的沉浸式环境的能力。研究关键特性如无缝通信的实时网络、详细化身定制和逼真环境渲染，这些都有助于增强存在感。研究识别多人VR游戏的关键挑战，包括延迟、可扩展性以及与包容性和用户隐私相关的伦理问题。提出解决这些问题的未来方向，如集成人工智能、...
解读: 该VR技术对阳光电源智慧能源展示和培训具有应用价值。阳光可开发基于虚幻引擎的虚拟电站和储能系统培训平台，实现沉浸式运维培训和远程协作。该技术的实时网络和跨平台支持可构建全球技术人员的虚拟培训中心，降低培训成本，提升培训效果。结合阳光iSolarCloud平台的数字孪生模型，VR技术可实现光伏储能系统...
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