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物联网应用的轻量级AES设计：FPGA和ASIC中的优化与DFA对抗策略
Lightweight AES Design for IoT Applications: Optimizations in FPGA and ASIC With DFA Countermeasure Strategies
Salman Ahmed · Nabihah Ahmad · Nasir Ali Shah · Ghulam E. Mustafa Abro 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
随着设备互联性增加，物联网IoT已革新工业和日常生活。然而IoT设备扩散也增加安全风险，需要对敏感数据和关键基础设施的强大保护机制。高级加密标准AES仍是保护IoT系统的基准，同时平衡低功耗、最小面积使用和适度吞吐量与高安全性。本文全面综述最新轻量级AES架构设计，包括S盒、SubBytes、ShiftRows、MixColumns和AddRoundKey步骤优化，评估其对FPGA和ASIC实现中门数、面积、最大频率、功耗和吞吐量的影响。研究还解决轻量级AES加密硬件对侧信道攻击SCA的脆弱性，...
解读: 该轻量级AES加密技术对阳光电源物联网设备和通信安全有重要参考价值。阳光iSolarCloud平台连接海量光伏储能设备，需要高效低功耗的数据加密方案。轻量级AES优化技术可应用于阳光边缘控制器和通信模块的安全芯片设计。FPGA和ASIC实现对比分析对阳光硬件安全方案选型有指导意义。DFA侧信道攻击防...
梯度提升特征选择用于串补输电线路集成故障诊断
Gradient Boosting Feature Selection for Integrated Fault Diagnosis in Series-Compensated Transmission Lines
Rab Nawaz · Abdul Wadood · Khawaja Khalid Mehmood · Syed Basit Ali Bukhari 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
串补输电线路是现代电网的组成部分，增强系统可靠性和稳定性。然而，它们引入电压反转、谐波失真和非线性动态等挑战，使当代电力系统故障诊断复杂化。本研究引入创新方法分析故障信号波形，利用互联网和传感器技术进步提供时间序列形式的大量电压和电流数据。通过优化从特征提取到模型学习的每个数据处理阶段，所提系统有效解决故障检测、分类和定位作为多分类问题。特征提取与高效梯度提升特征选择集成确保高准确度、速度和计算效率，优于需要大量预处理的技术。该方法使用四种集成分类器实施：自适应提升AB、轻量梯度提升机LGBM、...
解读: 该故障诊断技术对阳光电源光伏储能系统智能运维具有重要价值。阳光大型地面电站和集中式储能站需要快速准确的故障检测和定位。该研究的梯度提升特征选择和多分类模型可集成到阳光iSolarCloud平台，实现电站级故障智能诊断。在输电线路并网场景下，阳光储能系统需要识别电网侧故障并快速响应。该RF和XGB算法...
基于模型预测控制的双向充电机V2G功率调节策略
Fault Detection in Photovoltaic Systems Using a Machine Learning Approach
Jossias Zwirtes · Fausto Bastos Líbano · Luís Alvaro de Lima Silva · and Edison Pignaton de Freitas · IEEE Access · 2025年1月
车网互动技术通过双向充电实现电动汽车与电网的能量交换,但功率波动和电池寿命是关键挑战。本文提出基于模型预测控制的V2G功率调节策略,通过多步优化实现电网支撑、电池保护和用户需求的协调。
解读: 该V2G控制技术可应用于阳光电源双向充电桩产品。通过智能功率调节策略,实现电动汽车参与电网调峰调频,延长动力电池循环寿命,提升充电桩的电网友好性,为光储充一体化系统提供车网互动功能。...
为何选择AI：直流串联电弧故障检测方法对比研究
Why AI: A Comparative Study for Detection Methods in DC Series Arc Fault
Yufei Mao · Sadaf Safa · Gianni Smith · Leon Wurth 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
随着直流DC电网发展,可靠故障检测对安全至关重要。DC串联电弧故障尤其难以准确检测。虽然基于人工智能AI的方法近年来表现出色，但业界对AI算法必要性存在疑问，因为基于规则的方法在以往研究中也展现出强劲结果。本研究旨在为工业应用识别高度通用的解决方案，特别是针对低采样率和有限计算能力的资源受限设备。通过AI方法和基于规则方法的对比分析，辅以文献综述和实验验证，本研究提供统计证据突出两种方法的优缺点。研究表明AI方法对变化条件适应性更强，将特征提取与领域知识集成可增强一般性能，特别是在此类具有大量先...
解读: 该直流电弧故障检测研究对阳光电源光伏和储能系统的安全保护有重要应用价值。阳光1500V高压光伏系统和高压储能系统面临直流电弧故障风险。AI方法相比规则方法的适应性优势，支持阳光在故障检测算法中引入机器学习技术。特征提取结合领域知识的思路，可应用于阳光功率器件故障预测和异常检测。该研究强调资源受限设备...
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1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。...