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基于数值天气数据驱动的光伏数字孪生传感器数据生成:一种混合模型方法
Numerical Weather Data-Driven Sensor Data Generation for PV Digital Twins: A Hybrid Model Approach
Jooseung Lee · Jimyung Kang · Sangwoo Son · Hui-Myoung Oh · IEEE Access · 2025年1月
随着全球对环保政策的重视,可再生能源系统广泛应用,光伏(PV)系统因其易管理性备受青睐,而数字孪生(DT)技术则用于实现实时监控与管理。本文提出一种基于数值天气预报(NWP)数据的新型传感器数据生成模型,结合LSTM与GAN构建混合数据驱动框架,并引入融合Transformer的TransTimeGAN以捕捉15分钟级变化特征。模型在自研PV DT系统数据上训练验证,实验结果显示其在均方误差(7.84e-3)、动态时间规整(1.3769)、KL散度(0.9591)和标准差相似性(0.9671)等...
解读: 该混合数字孪生技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。TransTimeGAN模型可基于NWP数据生成15分钟级高精度传感器数据,弥补实际电站传感器缺失或故障场景,为MPPT算法优化提供完整数据支撑。在PowerTitan储能系统中,该技术可实现光储协同...
基于多层感知器的四旋翼无人机扰动下自适应滑模控制
Adaptive Sliding Mode Control for Quadrotor UAVs Under Disturbances Using Multi-Layer Perceptron
Mir Mikael Fatemi · Adel Akbarimajd · IEEE Access · 2025年1月
本文提出四旋翼无人机UAV在外部扰动和参数不确定性下的新型自适应滑模控制SMC框架。该方法利用多层感知器MLP神经网络实时动态调节SMC参数。MLP与SMC协同集成实现自适应、鲁棒和节能控制,显著提升系统性能。通过基于实时系统反馈持续调整SMC控制器参数,MLP有效减轻外部扰动和参数不确定性影响,实现增强轨迹跟踪精度的最优超参数值。神经网络使控制器无缝适应系统行为和环境条件的动态变化。本研究另一关键贡献在于大幅降低传统SMC系统的抖振现象。仿真验证所提控制器在各种外部扰动和动态工况下的卓越稳定性...
解读: 该自适应滑模控制技术对阳光电源功率变换器控制策略优化有借鉴意义。阳光储能变流器和光伏逆变器面临电网扰动和参数变化的挑战。MLP神经网络自适应调节控制参数的思路可应用于阳光控制算法,提升在弱电网和复杂工况下的鲁棒性。抖振抑制技术对阳光功率器件的开关损耗降低和EMI改善有价值。该研究展示的AI与经典控制...
基于改进GMM分割和DenseNet的遥感识别新方法
A Novel Remote Sensing Recognition Using Modified GMM Segmentation and DenseNet
Muhammad Waqas Ahmed · Moneerah Alotaibi · Sultan Refa Alotaibi · Dina Abdulaziz Alhammadi 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
航空图像准确分类是遥感关键任务,应用范围从土地覆盖制图、城市规划到灾害响应和环境监测。然而,标记数据有限、固有数据复杂性和高计算需求等挑战常阻碍传统方法性能。为应对这些挑战,我们提出创新框架,结合先进分割技术、多样化特征提取方法、优化算法和深度学习。我们方法始于新颖图割优化模糊GMM分割GC-GMM,确保精确目标识别和边界描绘。采用方位角平均特征提取、Haar小波变换和最大稳定极值区域MSER捕获涵盖纹理、频率和形状信息的丰富特征集。使用粒子群优化PSO融合和精炼这些特征,创建鲁棒信息表示。利用...
解读: 该遥感识别技术对阳光电源光伏电站监测和管理具有重要应用。阳光管理全球数百GW光伏电站,需要高效的遥感图像分析能力。该研究的分割和特征提取方法可应用于阳光iSolarCloud平台的卫星图像分析,自动识别光伏组件、阴影遮挡和环境变化。在大型地面电站中,该DenseNet分类器可实现电站区域规划、土地利...