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利用数字孪生技术进行电池管理：案例研究综述
Leveraging Digital Twin Technology for Battery Management: A Case Study Review
Judith Nkechinyere Njoku · Ebuka Chinaechetam Nkoro · Robin Matthew Medina · Cosmas Ifeanyi Nwakanma 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
电池管理系统BMS复杂性增加导致处理准确实时监测和控制所需海量数据面临挑战。现有严重依赖人工智能AI的BMS框架常因数据限制而影响状态估计精度，最终影响电池性能和安全性。提出集成数字孪生DT技术应对这些挑战。DT创建物理电池系统的虚拟表示，通过先进AI算法实现增强监测、预测性维护和优化性能。本研究全面探索BMS的DT技术。首先综述基本概念，包括DT在电池管理中的定义、角色和高层架构。其次检查研究和行业案例研究以识别开发强大电池DT的必要技术和工具。提出详细框架将DT与现有BMS基础设施集成，聚焦...
解读: 该数字孪生电池管理技术对阳光电源BMS产品线有前瞻性参考价值。阳光储能BMS和车载OBC可借鉴DT技术实现虚拟仿真和优化。数字孪生虚拟表示可应用于阳光电池系统的状态监测和预测性维护。AI算法与DT集成的思路可提升阳光BMS的智能化水平。该综述提出的集成框架和实施策略，对阳光BMS数字化转型有指导意义...
元宇宙解绑：语义通信、6G和边缘学习协同集成综述
Metaverse Unbound: A Survey on Synergistic Integration Between Semantic Communication, 6G, and Edge Learning
Mohammad Z. Aloudat · Abdulla Aboumadi · Abdelrahman Soliman · Hasan Abbas Al-Mohammed 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
本综述聚焦边缘学习、区块链、第六代6G无线系统、语义通信和大语言模型LLM，研究元宇宙中前沿技术的革命性集成。全面检查突出这些技术在技术、虚拟和物理三个主要层面增强真实感和用户参与的关键作用。虚拟层聚焦构建沉浸式体验，物理层突出通过AR眼镜和VR头显改善用户界面。区块链驱动的技术层实现安全去中心化通信。综述通过探索沉浸式教育、远程工作和娱乐等各领域应用，突显元宇宙彻底改变社会互动方式的潜力。提出隐私、可扩展性和互操作性担忧，强调持续研究以实现元宇宙全部潜力的必要性。
解读: 该元宇宙技术综述对阳光电源数字化和智能化转型有前瞻性启发。虽然阳光主要聚焦能源设备，但6G通信、边缘学习和区块链技术可应用于阳光iSolarCloud平台和分布式能源管理。边缘学习技术可优化阳光边缘控制器的本地智能决策能力。区块链技术可应用于阳光虚拟电厂的能源交易和数据可信共享。该综述提到的安全去中...
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 · 2025年1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...
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...
使用改进Harris鹰优化协调设计电力系统稳定器和虚拟惯量控制以改善电力系统稳定性
Coordinated Design of Power System Stabilizer and Virtual Inertia Control Using Modified Harris Hawk Optimization for Improving Power System Stability
Mohamad Almas Prakasa · Imam Robandi · Alberto Borghetti · Muhammad Ruswandi Djalal 等5人 · IEEE Access · 2025年1月
当前时代电力系统稳定性因可再生能源整合趋势面临典型问题，该趋势使电力系统控制器间协调对维持广泛运行行为下的稳定性至关重要。本文提出电力系统稳定器和虚拟惯量控制协调设计改善整合可再生能源的电力系统稳定性。所提方法使用改进的Harris鹰优化与记忆保存策略，通过各种仿真找到电力系统稳定器-虚拟惯量控制全局参数的平衡点确保可扩展性。电力系统稳定器专注于从柴油机、火电和水轮机等传统发电机侧提升稳定性，改进虚拟惯量控制设计提出通过虚拟惯量仿真从可再生能源侧提升稳定性，整合风力发电机、太阳能光伏和储能系统。...
解读: 该虚拟惯量控制技术是阳光电源构网型储能系统的核心能力。阳光ST系列储能变流器支持GFM构网模式，该研究的PSS-VIC协调设计可进一步提升系统稳定性。阳光可将该优化算法集成到EMS能量管理系统，实现储能系统虚拟惯量的智能调节，增强电网惯量支撑能力，改善频率稳定性41%-71%，支持高比例新能源并网，...
基于AI驱动的低能耗物联网协议优化用于可扩展高效智慧医疗系统
AI-Driven Optimization of Low-Energy IoT Protocols for Scalable and Efficient Smart Healthcare Systems
Salma Rattal · Abdelmajid Badri · Mohamed Moughit · El Miloud Ar-Reyouchi 等5人 · IEEE Access · 2025年1月
物联网IoT承诺超连接世界，集成数十亿设备。低能耗通信协议对延长资源受限IoT设备电池寿命和确保高效数据交换至关重要。本文提出新型AI驱动优化框架，增强智慧医疗应用中协议的能效、可扩展性和适应性。与以往孤立优化协议的工作不同，本研究全面分析BLE、Zigbee、Thread、LoRa、Sigfox、NB-IoT、Wi-SUN和Weightless等协议，突出优缺点。该框架利用机器学习ML、强化学习RL和深度学习DL等先进AI技术优化传输距离、数据速率和功耗等关键指标。定量评估显示性能和权衡的显著...
解读: 该物联网协议优化技术对阳光电源分布式设备通信系统有应用价值。阳光户用光伏和储能系统中大量传感器和控制器需要低功耗长距离通信。AI优化的LoRa和NB-IoT协议可提升阳光监控设备的通信效率和电池寿命。强化学习自适应协议参数的方法可应用于阳光iSolarCloud平台的设备连接优化。该研究关注的功耗、...
TriLiteNet：多任务视觉感知轻量化模型
TriLiteNet: Lightweight Model for Multi-Task Visual Perception
Quang-Huy Che · Duc-Khai Lam · IEEE Access · 2025年1月
高效感知模型对高级驾驶辅助系统ADAS至关重要，这些应用需要快速处理和响应以确保现实环境中的安全性和有效性。为满足感知模型实时执行需求，本研究引入TriLiteNet模型，可同时管理全景驾驶感知相关的多个任务。TriLiteNet旨在优化性能同时保持低计算成本。BDD100k数据集实验结果显示，模型在车辆检测、可行驶区域分割和车道线分割三个关键任务上达到竞争性能。具体而言，TriLiteNetbase车辆检测召回率85.6%、可行驶区域分割mIoU 92.4%、车道线分割Acc 82.3%，仅2...
解读: 该轻量化多任务模型对阳光电源智能巡检系统具有借鉴意义。阳光无人机和巡检机器人需要同时执行目标检测、路径规划和障碍识别等多任务。该TriLiteNet的多任务架构和极低参数量（0.14M-2.35M）可部署在阳光巡检设备的嵌入式平台，实现光伏组件缺陷检测、热斑识别和电站环境感知的并行处理。在资源受限的...
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1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...
模块化多电平级联变换器家族中的术语综述与拍频现象研究
Nomenclature Overview and Beat Frequency in the Family of AC/AC Modular Multilevel Cascade Converters
Mohammed Azharuddin Shamshuddin · Ralph M. Kennel · Diego Verdugo · IEEE Access · 2025年1月
本文扩展了MMCC变换器家族的命名体系，涵盖新兴模块化多电平拓扑。以MMCC-三星桥单元拓扑为例，系统研究了最近电平控制(NLC)在交交变换中产生的拍频振荡现象，引入双坐标分析方法并实现解耦控制环路。仿真验证了所提解耦NLC的有效性，可提升固态变压器等应用的电能质量，降低高频运行时的开关损耗。
解读: 该MMCC拓扑技术对阳光电源大功率储能系统具有参考价值。阳光ST2236UX储能变流器采用三电平拓扑，该研究的解耦控制和拍频抑制方法可进一步优化谐波性能。阳光电源在1500V高压储能系统中面临类似的多电平控制挑战，该技术可降低滤波器成本，提升系统功率密度和效率至98.5%以上。...
云原生环境中使用大语言模型和贝叶斯网络的异常检测与根因分析
Anomaly Detection and Root Cause Analysis in Cloud-Native Environments Using Large Language Models and Bayesian Networks
Diego Frazatto Pedroso · Luís Almeida · Lucas Eduardo Gulka Pulcinelli · William Akihiro Alves Aisawa 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
云计算技术提供可扩展性和性能优势,但微服务架构引入复杂的监控和故障诊断挑战。本文提出一种集成大语言模型与贝叶斯网络的异常检测与根因分析框架,通过智能化分析微服务日志和指标数据,自动识别系统异常并追溯根本原因。
解读: 该智能运维技术可应用于阳光电源的储能云平台和远程监控系统。通过AI驱动的异常检测技术,提升ST系列储能系统的故障预警能力和运维效率,减少人工诊断时间,实现大规模储能电站的智能化运维管理。...