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基于数字孪生的储能系统电池热管理优化与寿命预测
Reliability Issues and Degradation Mechanisms of p-GaN Gated E-Mode AlGaN/GaN Power HEMTs: A Critical Review
J. Ajayan · Asisa Kumar Panigrahy · Sachidananda Sen · Maneesh Kumar 等5人 · IEEE Access · 2025年5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。...
超参数优化自动化机器学习与可解释人工智能模型的对比分析
Comparative Analysis of Automated Machine Learning for Hyperparameter Optimization
Muhammad Salman Khan · Tianbo Peng · Hanzlah Akhlaq · Muhammad Adeel Khan · IEEE Access · 2025年5月
人工智能AI日益应用于解决复杂现实问题。AI最重大挑战之一在于为给定任务选择和微调最优算法。自动化机器学习AutoML模型作为应对这一挑战的有前途解决方案出现，通过系统探索超参数空间高效识别最优配置。本研究通过对AutoML框架进行超参数优化综合对比分析以及评估各种可解释性技术提升模型可解释性有效性，解决当前文献中的关键空白。为此，选择随机森林RF作为基础模型并与九种不同AutoML框架集成，即随机搜索RS、网格搜索GS、Hyperopt、TPOT、Optuna、GP Minimize、Fore...
解读: 该自动化机器学习技术对阳光电源数据分析和优化具有重要应用价值。阳光iSolarCloud平台处理海量光伏储能运行数据，需要高效的机器学习模型开发工具。该研究的AutoML框架对比和Optuna优选结果可指导阳光优化云平台的预测模型，如光伏发电预测、电池寿命预测和故障诊断。在储能系统优化中，该超参数自...
高K介质包裹GaN环栅场效应管在IoT系统中的高频器件设计与分析
Design and Analysis of High-K Wrapped GaN GAA FET as High-Frequency Device in IOT Systems
Sneha Singh · Rudra Sankar Dhar · Amit Banerjee · Vinay Gupta · IEEE Access · 2025年4月
基于氮化镓GaN的栅堆叠GS环绕栅场效应管GAA FET因其卓越材料特性如高电子迁移率、宽禁带和优越热稳定性，成为下一代节能电子设备有前途候选。本研究聚焦GaN基GAA FET的直流和交流性能评估，结合高k介电间隔层和源漏欠覆盖工程。直流分析参数如亚阈值斜率、阈值电压、漏电流、泄漏电流和电流比。相比所提2nm技术节点IRDS2025，关态泄漏电流降低约95%、开关比提升约606%。此外，亚阈值摆幅优化约65mV/decade，表明卓越泄漏控制和开关性能。交流分析评估关键品质因数包括跨导、截止频率...
解读: 该GaN器件技术对阳光电源功率半导体研发具有重要参考价值。阳光在储能变流器和光伏逆变器中应用GaN器件追求更高开关频率和更低损耗。该研究的高k介质间隔层和欠覆盖设计可启发阳光GaN功率器件优化，降低寄生电容，提升开关速度103%。在高频应用中，该器件的低亚阈值摆幅（65mV/decade）和高开关比...
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4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PCA和堆叠自编码器的混合机器学习框架用于智能电网数据注入攻击检测
Hybrid ML Framework for Data Injection Attack Detection Using PCA and Stacked Autoencoders
Shahid Tufail · Hasan Iqbal · Mohd Tariq · Arif I. Sarwat · IEEE Access · 2025年2月
随着智能电网日益互联，网络攻击特别是数据注入攻击变得更加普遍。此外，模型训练需要准确无偏的高质量数据。我们从现实世界收集的大多数数据稀疏、不完整、不一致和倾斜。为解决这些问题，本研究提出检测此类攻击的框架。使用堆叠自编码器架构生成少数类数据的合成实例。生成的类别解决数据不平衡以增强模型泛化能力并应对多样化攻击场景。评估各种机器学习算法，随机森林RF模型始终达到卓越准确率，范围从99.32%到95.89%。特别是，逻辑回归LR等传统算法对降维表现出敏感性，当主成分从全部降至10时经历16.96%准...
解读: 该数据注入攻击检测技术对阳光电源智能电网安全至关重要。阳光iSolarCloud平台和ST储能系统接入电网SCADA系统，面临虚假数据注入攻击威胁。该研究的堆叠自编码器和随机森林混合方法可集成到阳光网络安全防护体系，检测异常数据和攻击行为。在电网侧储能场景下，数据注入攻击可能导致储能系统误动作，影响...
大型语言模型用于太阳能电池缺陷检测:零样本分类方法
Flat-Panel-Rectenna With Broad RF Energy Harvesting Coverage for Wireless-Powered Sensor Applications
Yan Han · Eunji Kim · Han Lim Lee · IEEE Access · 2024年12月
太阳能电池质量检测对光伏组件性能至关重要,传统缺陷检测依赖大量标注数据。本文提出基于大语言模型的零样本缺陷分类方法,无需训练数据即可识别电池片裂纹、热斑、栅线断裂等缺陷类型,通过视觉-语言模型实现智能化质检。
解读: 该零样本缺陷检测技术可直接应用于阳光电源光伏组件的生产线质检。通过大模型实现免训练的缺陷识别,降低质检系统部署成本,提升SG系列光伏逆变器配套组件的质量控制水平,减少电池片缺陷导致的系统性能损失。...
集成多层感知器和支持向量回归增强锂离子电池健康状态估计
Integrating Multilayer Perceptron and Support Vector Regression for Enhanced State of Health Estimation in Lithium-Ion Batteries
Sadiqa Jafari · Jisoo Kim · Wonil Choi · Yung-Cheol Byun · IEEE Access · 2024年11月
准确评估电池健康状态SOH对保证电动汽车EV安全可靠运行至关重要。本文提出新策略解决传统SOH测量方法中复杂预处理和大量数据需求的困难。利用先进机器学习算法提出全面SOH预测方法。方法包括细致数据准备,分析电压、电流和温度等关键运行因素。利用超参数优化微调的支持向量回归SVR和多层感知器MLP模型。使用均方根误差RMSE、均方误差MSE和R平方评估模型。为提高预测准确性,使用随机森林RF元模型将这些模型组合成堆叠集成,R²达0.987,MAE为0.02559,MSE为0.0013,RMSE为0....
解读: 该SOH估计技术对阳光电源电池管理系统BMS产品线有重要应用价值。阳光车载OBC和储能BMS需要高精度SOH估计来优化电池使用和延长寿命。SVR和MLP集成模型可集成到阳光BMS算法中,提高SOH估计准确性。超参数优化方法对阳光机器学习算法开发有借鉴意义。该研究验证的高R²值和低误差率,证明集成学习...
基于双动态自偏置方法的高效CMOS射频-直流整流器
An Efficient CMOS RF-DC Rectifier Based on a Dual Dynamic Self-Biasing Approach
Ahmed Reda Mohamed · Abdulaziz A. Al-Khulaifi · Munir A. Al-Absi · IEEE Access · 2025年5月
提出了一种具有双动态栅极/体偏置网络设计的高效CMOS整流器以提高功率转换效率PCE和灵敏度。采用180nm CMOS工艺设计，芯片面积102μm×78μm。在920MHz频率下，输入功率-18.9dBm时实现78.5%的高PCE，动态范围DR为26.1dB，灵敏度为-18.4dBm，在100kΩ负载上输出1V电压。与传统整流器相比，该整流器的DR提高29%，灵敏度提高27%，在PCE、灵敏度和动态范围方面均优于现有单级整流器。
解读: 该CMOS整流器研究对阳光电源无线充电和能量采集技术有重要参考价值。78.5%的高PCE和优异的低功耗性能与阳光新能源汽车OBC无线充电模块的效率优化需求一致。双动态偏置技术提升的灵敏度和动态范围为阳光iSolarCloud物联网平台的低功耗传感器节点供电提供了技术路径。该整流器在920MHz的工作...
通过氧等离子体处理改善三层HfO2/Al2O3/HfO2 RRAM的阻性开关特性
Improved Resistive Switching Characteristics by O2 Plasma Treatment in Tri-Layer HfO2/Al2O3/HfO2 RRAM
Shyh-Jer Huang · Wei-Hsuan Hsieh · Rong-Ming Ko · Zi-Hao Wang 等5人 · IEEE Access · 2025年4月
研究采用射频溅射工艺制备HfO2/Al2O3/HfO2三层结构7/6/7纳米并进行氧等离子体处理作为RRAM有源层。与单层HfO2和未处理三层结构相比，等离子体处理器件显著提升了性能：更高的开关电流比、超过1600次的耐久性、超过10^4秒的稳定保持特性，并通过调节限流实现可靠的多电平开关行为。该工作突显了等离子体处理对改善开关均匀性和电稳定性的有效性，为高密度多电平非易失性存储器应用提供了可扩展的工业友好制造工艺。
解读: 该RRAM研究对阳光电源储能系统的可靠性和寿命管理有重要参考价值。RRAM的多电平存储特性与阳光PowerTitan储能系统的电池管理算法优化需求一致，等离子体处理工艺提升的耐久性和稳定性为阳光储能BMS开发非易失性参数存储提供了技术路径。三层结构的低功耗高可靠性特点符合阳光电源在储能变流器PCS控...
大型用户参与手动频率恢复备用需求响应项目的优化策略
Optimal Participation in Manual Frequency Restoration Reserve-Based Demand Response Programs for Large Consumers
Pankaj Kumar · Santhosha Kamath · Sam Darshi · Jen-Yi Pan 等6人 · IEEE Access · 2025年3月
随着间歇性可再生能源渗透率提升，电力系统灵活性需求增加。本文研究大型电力用户参与西班牙ADRS手动频率恢复备用需求响应项目的优化策略，采用三阶段随机优化模型，涵盖竞价、参与前运营和激活调整决策。以水泥厂为例，结果显示具备光伏或储能等替代能源的用户参与意愿较低，但参与ADRS可带来显著经济效益，年成本节省达30%，固定收益可覆盖28-42%运营成本。
解读: 该需求响应优化技术直接对应阳光电源工商业储能解决方案。阳光PowerTitan工商业储能系统通过参与电网辅助服务，可实现类似的成本节省。阳光EMS能量管理系统支持多目标优化，结合光储一体化配置，可在保证用能需求的同时参与调频服务，提升投资回报率，缩短项目回收期至5-7年。...
基于机器学习和可解释人工智能的分布式智能电网可解释预测
Interpretable Prediction of a Decentralized Smart Grid Based on Machine Learning and Explainable Artificial Intelligence
Ahmet Cifci · IEEE Access · 2025年2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...
基于物联网传感器的视障人士障碍物检测与警告系统
Obstacle Detection and Warning System for Visually Impaired Using IoT Sensors
Sunnia Ikram · Imran Sarwar Bajwa · Amna Ikram · Isabel de la Torre Díez 等6人 · IEEE Access · 2025年2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...
通过机器学习增强可及性：视觉和听觉障碍技术综述
Enhancing Accessibility Through Machine Learning: A Review on Visual and Hearing Impairment Technologies
Pal Patel · Shreyansh Pampaniya · Ananya Ghosh · Ritu Raj 等6人 · IEEE Access · 2025年2月
机器学习驱动的辅助技术正在变革感官障碍的解决方式。本文全面综述为听觉和视觉障碍群体设计的机器学习算法。针对听觉障碍，分析SVM、随机森林RF和多层感知器MLP等先进模型在听觉辅助应用中的有效性。针对视觉障碍，评估YOLO、SSD和RetinaNet等最先进目标检测框架实现实时物体识别和导航辅助的能力。研究还综述生成式AI在视觉和听觉障碍场景中的应用，强调深度学习模型在推进辅助技术、提升感官障碍者生活质量方面的变革潜力。
解读: 该机器学习辅助技术对阳光电源智慧运维和人机交互系统有启发意义。阳光iSolarCloud平台可借鉴目标检测技术实现光伏组件缺陷自动识别和无人机巡检。YOLO等实时检测算法可应用于阳光储能电站安全监控和异常检测。语音识别和自然语言处理技术可优化阳光智能运维系统的人机交互界面，提升现场运维人员操作便利性...
具有射频能量收集的可重构智能表面辅助智能电网广域网性能分析
Performance Analysis of RIS-Assisted Smart Grid Wide Area Network With RF Energy Harvesting
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。...