Giovanni Battista Gaggero · Paola Girdinio · Mario Marchese · IEEE Access · 2025年1月

先进通信系统与分布式资源的融合推动了智能电网的发展，提升了控制能力与运行效率。然而，系统复杂性的增加也带来了新的脆弱性，加剧了网络攻击、设备故障等异常风险。机器学习技术作为数据分析的变革性工具，正广泛应用于异常检测。本文综述了结合人工智能与物理模型的智能电网异常检测方法，系统梳理了当前研究现状，评估了各类应用场景、算法性能及验证方式，识别出关键研究缺口，并为该领域的进一步发展提供了学术见解。

解读: 该综述对阳光电源智能运维体系具有重要指导价值。AI与物理模型融合的异常检测方法可直接应用于iSolarCloud平台，提升ST储能系统和SG光伏逆变器的故障预警能力。针对储能系统，可结合电池物理模型与机器学习实现热失控、SOC异常等早期检测；对光伏电站，可融合IV曲线物理特性与AI算法识别组件遮挡、...

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...

Mohamad Khayat · Ezedin Barka · Mohamed Adel Serhani · Farag Sallabi 等6人 · IEEE Access · 2025年1月

安全运营中心SOC是组织网络安全的核心，但面临威胁复杂度提升的挑战。本文通过系统文献综述，详细探讨AI和ML技术如何革新SOC，增强威胁识别、响应能力以及风险预测。研究涵盖自动化事件响应、行为分析、神经网络和深度学习等多种方法，提出集成AI和ML的SOC参考架构模型。该模型为实施提供结构化框架，详述不同SOC组件及其交互。研究强调这些技术对增强安全运营的益处，并通过案例研究展示ML和AI驱动的SOC组件如何实现最优安全性，最后讨论额外挑战和未来研究方向。

解读: 该AI安全运营技术对阳光电源智慧能源平台的网络安全至关重要。阳光iSolarCloud云平台管理全球数百GW光伏储能资产，面临日益严峻的网络安全威胁。该研究的AI驱动SOC架构可集成到阳光云平台安全体系，实现实时威胁检测、自动化响应和预测性防御。结合阳光储能变流器的边缘计算能力和设备级安全防护，该技...

Pratikhya Raut · Deepak Kumar Panda · Amit Kumar Goyal · IEEE Access · 2025年1月

电动汽车大规模接入对电网负荷管理提出新挑战,精准的充电负荷预测是需求响应优化的基础。本文提出基于图神经网络的充电负荷预测模型,捕捉充电站之间的时空关联性,结合需求响应策略实现充电负荷的削峰填谷。

解读: 该充电负荷预测技术可应用于阳光电源充电桩和储能系统的协同优化。通过智能预测和需求响应策略,优化充储一体化系统的能量调度,降低电网峰值负荷,提升充电基础设施的经济性,为光储充一体化解决方案提供智能调度支持。...