Kejun Chen · Shourya Bose · Yu Zhang · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年3月

通过采用基于神经网络的响应式在线求解器，可以快速且可靠地解决最优潮流（OPF）问题。可再生能源发电的动态特性和电网条件的多变性要求利用新的数据实例频繁更新神经网络。为满足这一需求并减少数据准备所需的时间，我们提出了一种借助数据增强的半监督学习框架。在此框架下，岭回归取代了传统求解器，便于快速预测给定输入负荷需求的最优解。此外，为了在训练过程中加速反向传播，我们开发了新颖的批量均值梯度估计方法，并采用简化支路集来降低梯度计算的复杂度。数值模拟表明，配备了所提出的梯度估计器的神经网络能够始终获得可行...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于深度学习的交流最优潮流（AC-OPF）加速技术具有重要的战略价值。随着我司在新能源发电和储能系统领域的深度布局，如何实现分布式能源的实时优化调度已成为核心技术挑战。 该论文提出的物理信息梯度估计方法直击新能源并网的关键痛点。光伏、风电等可再生能源的间歇性和波动性要...

Xiao Qi · Chaofeng Hong · Lijun Gu · Weixiong Wu · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年3月

高容量、大型电池在电动汽车和储能系统中得到了广泛应用。实际上，这些电池的表面温度场通常分布不均且难以测量，这给温度安全监测带来了巨大挑战。因此，本文重构了集总热模型，并提出了一种卡尔曼滤波器（KF） - 多层感知器（MLP）联合估计算法，以重构锂离子电池（LIBs）的二维表面温度（ST）场。首先，设计了一种改进的集总热模型，仅使用一个传感器即可准确获取多点温度。然后，提出了一种 KF - MLP 神经网络，以减少计算资源的使用并增强模型的泛化能力。最后，设计了一种二维温度采集方法，以获取可靠的实...

解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，该论文提出的锂电池表面温度场重建技术具有重要的工程应用价值。当前我司大容量储能系统广泛采用大尺寸电芯，其表面温度分布不均匀性显著，而传统热管理方案受限于传感器布点数量和成本，难以实现全面监测，这正是该技术所针对的核心痛点。 该研究的创新之处在于将改进的集总热模型与K...

Hui Guo · Songmei Wu · Tianling Shi · Fei Wang 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年2月

为提高系统的灵活性和可靠性，移动储能（MES）被视为主动配电网（ADN）的统一调度资源，参与运行优化和供电恢复。然而，目前的研究忽略了移动储能与主动配电网网络重构和电压调节的协同优化。特别是，关于将主动配电网和移动储能作为独立利益相关者的研究尚属空白。因此，本文提出了一种基于斯塔克尔伯格博弈的主动配电网与移动储能协同运行策略。考虑多时段动态重构、电压调节以及它们与移动储能的联合优化，作为领导者的主动配电网在预期利润和可靠性之间进行权衡，为移动储能制定合理的价格。作为追随者，移动储能基于时空网络对...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于Stackelberg博弈的主动配电网与移动储能协调运行技术具有重要战略价值。该技术将移动储能系统（MES）作为配电网的统一调度资源，与网络重构、电压调节进行联合优化，这与我司在储能系统集成和智慧能源管理领域的核心能力高度契合。 技术价值方面，该研究通过双层优化模...

Gaoxiang Li · Keyu Wang · Xiao Liu · Jining Chen · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年2月

当发生大规模电网扰动时，基于电网跟踪控制的逆变器易因同步旋转坐标系锁相环产生的弱阻尼或负阻尼而导致暂态失稳。首先，分析了基于电网跟踪控制的逆变器的暂态失稳机理和特性。随着电网扰动的增大，暂态阻尼会减小甚至变为负值，系统的暂态稳定性会恶化。为解决这一问题，提出了一种恒阻尼锁相环（CD - PLL），该锁相环可实现恒定正阻尼控制。同时，详细介绍了所提出的CD - PLL的工作原理、特性和设计方法。所提出的CD - PLL不仅能增强系统的暂态稳定性，还能改善动态性能。最后，通过仿真和实验研究验证了理论...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项恒定阻尼锁相环（CD-PLL）技术对提升并网逆变器的暂态稳定性具有重要战略价值。当前，随着光伏和储能系统大规模接入电网，跟网型逆变器在电网扰动下的暂态失稳问题已成为制约新能源高比例并网的关键瓶颈。传统同步参考系锁相环在大扰动下易产生弱阻尼甚至负阻尼效应，导致系统振荡甚至...

Abu Shouaib Hasan · Rui Fan · Di Wu · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年2月

随着电力消耗的不断增加以及输电投资的不足，如今的电力系统运行状态更接近其极限，这引发了对影响系统稳定性的区域间振荡问题的担忧。本文提出了一种用于增强区域间振荡阻尼的新型储能配置与控制方法。通过结合留数分析和主导模式分析，我们能够确定有利于提升阻尼性能的储能配置位置。为应对控制参数固定和阻尼不足等挑战，我们提出采用基于深度强化学习的方法进行储能控制。利用先进的基于引导替代梯度的进化策略，以稳健、高效且可重复的方式训练学习智能体。同时采用并行计算来加快训练过程。所提出的策略已在中型和大型系统上进行了...

解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项基于深度强化学习的区域间振荡抑制技术具有重要战略价值。随着新能源渗透率提升和电网运行接近极限状态，区域间振荡已成为威胁大规模新能源并网稳定性的关键问题，这与我司储能系统的核心应用场景高度契合。 该技术的核心价值在于两个维度的突破：首先，通过残差分析与主导模态分析...

Yanyu Zhang · Pengpeng Li · Xibeng Zhang · Feixiang Jiao 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月

摘要：微电网应用中的混合储能系统（HESS）需进行控制，以平衡发电侧与负载侧之间的功率。然而，转换过程中的功率损耗和模型参数不匹配会影响控制性能。为此，本文提出一种结合深度强化学习的混合储能系统无差拍控制算法。在该方法中，将非线性功率损耗和模型不匹配导致的混合储能系统最优电流参考值的变化视为集中扰动，可由深度确定性策略梯度智能体进行补偿，无差拍控制则基于精确的参考电流生成最优占空比，以消除系统稳态误差并提高动态响应速度。通过仿真和硬件实验验证了所提算法的有效性。结果表明，稳态误差可保持在 1%以...

解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项结合深度强化学习与无差拍控制的混合储能技术具有显著的工程应用价值。该技术直击当前储能系统面临的两大核心痛点：非线性功率损耗和模型参数失配，这些问题在我们的光储一体化项目中普遍存在，直接影响系统效率和电能质量。 技术层面，该方法通过深度确定性策略梯度（DDPG）算...

Li Wang · Zidong Wang · Chao Xu · Yiming Xu 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月

本文聚焦可靠的直流 - 直流转换器运行对现代电力电子设备稳定性的关键作用。解决了直流 - 直流转换器故障诊断中的一个常见问题：倾向于依赖局部特征拟合，而忽略了电信号的时间连续性。从数据处理的角度提出了一种利用自适应小波变换的创新诊断方法。该技术可以动态调整尺度和平移参数，以适应电路条件变化导致的电信号连续变化。从模型改进的角度，设计了扩展卷积胶囊网络模型。该模型通过多尺度特征提取、全局 - 局部注意力机制的融合以及全局向量分析，有效诊断故障特征。结果表明，本文方法能有效提取电信号的时间连续性特征...

解读: 作为全球领先的光伏逆变器和储能系统供应商，阳光电源的产品核心依赖于高可靠性的DC-DC变换器。该论文提出的基于时序连续性特征的故障诊断方法，对我们现有产品线具有重要应用价值。 从业务角度看，该技术直击当前诊断系统的痛点。传统方法侧重局部特征拟合，在光伏逆变器面对复杂光照变化、储能系统应对频繁充放电...

Xiangsen Wei · Dong Yue · Gerhard P. Hancke · Chunxia Dou 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月

太阳辐照度的间歇性是导致光伏（PV）系统功率输出快速波动的主要原因。这些波动阻碍了太阳能发电设备大规模并入电网，进而阻碍了利用太阳能资源减少碳排放的进程。解决这一困境的主要途径是实现太阳辐照度的高精度预测。尽管存在各种预测太阳辐照度变化的方法，但很少有方法专注于充分利用多模态数据信息和模糊方法来提高预测性能。因此，本文提出了一种结合多模态数据融合和模糊化的方法来预测超短期全球水平辐照度（GHI）。首先，设计了一种模态转换方法，将时间模态数据转换为空间模态数据。然后，将转换后的数据与正常和欠曝光全...

解读: 从阳光电源的业务实践来看，这项基于多模态数据融合与模糊化的超短期太阳辐照度预测技术具有显著的应用价值。当前光伏发电的间歇性波动是制约大规模并网的核心痛点，直接影响我们逆变器的功率控制策略和储能系统的调度效率。该技术通过将时序数据转换为空间模态，并融合全天空图像与模糊化处理，为解决这一难题提供了创新路...

Xixing Xue · Junhong Wang · Yang Shi · Xiang Yu 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月

本文研究了涉及多安全级别传输信道场景下的欺骗攻击检测问题。强大的攻击者可以利用可靠和不可靠信道的数据构建隐蔽的欺骗攻击。从数据相关性的角度出发，我们开发了三种不同资源消耗的检测方案。首先，利用全安全信道建立基于新息的时变数据相关性，该相关性在攻击下会引发残差协方差变化。其次，引入了一种无需全安全信道的噪声加密机制。对于前两种方法，我们提出了一种有针对性的优化方法，通过利用量化的残差协方差变化来提高检测性能。第三，从动态系统稳定性的角度出发，我们提出了一种时移编码方法，并严格证明了该方法对攻击行为...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于相关性的网络物理控制系统欺骗攻击检测技术具有重要的战略价值。随着我司光伏逆变器、储能系统及新能源微网解决方案的数字化和网络化程度不断提升，系统面临的网络安全威胁日益严峻，特别是针对SCADA系统和能源管理平台的欺骗攻击可能导致发电效率下降、储能系统误调度甚至设备损坏...

Zhenghao Song · Chongle Ren · Zhenyu Meng · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月

光伏（PV）模型的合适参数设置对于准确预测实际光伏电池在各种条件下的电流 - 电压（I - V）特性起着至关重要的作用。然而，由于参数具有多峰性和非线性，其识别工作颇具挑战性。为此，我们提出一种基于选择性扰动的改进差分进化算法（SPIDE）来解决光伏模型的参数识别问题。本文的创新点可总结如下：首先，提出了一种基于种群中心的变异策略，用于扰动陷入停滞的个体。其次，提出了一种新的参数自适应技术，该技术根据进化的不同阶段，基于小波基函数和柯西分布生成缩放因子 <inline-formula xmlns...

解读: 从阳光电源的业务角度来看，这项基于改进差分进化算法的光伏模型参数辨识技术具有重要的应用价值。准确的光伏模型参数是我们开发高性能逆变器、优化MPPT算法以及构建智能能源管理系统的基础。 该技术的核心价值在于解决了光伏电池I-V特性建模中的多模态和非线性难题。对于阳光电源而言，精确的参数辨识能够显著提...

Nanyang Zhu · Ying Wang · Kun Yuan · Yanxia Pan 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月

挖掘基于深度学习（DL）的模型在局部峰值点（LPPs）风电功率预测方面的潜力，仍是一个至关重要但尚未充分探索的方向。尽管现有的基于深度学习的模型在常规风电功率预测（WPF）中表现出色，但它们主要侧重于优化预测时域内整体风电功率预测的平均精度，因此在局部峰值点的预测中表现不佳。由于局部峰值点的风电功率存在大幅波动和非平稳性，基于深度学习的模型更难对其进行预测。考虑到局部峰值点与多源数值天气预报（NWP）数据之间存在强相关性，我们提出了一种由多源数值天气预报数据驱动的新型Seq2LPP模型，以加深对...

解读: 从阳光电源新能源系统集成商的视角来看，该论文提出的Seq2LPP模型针对风电功率预测中局部峰值点（LPPs）的精准预测问题，具有重要的实际应用价值。虽然我司业务以光伏逆变器和储能系统为核心，但在"风光储一体化"和综合能源解决方案领域，精准的风电功率预测直接影响系统调度优化和储能配置策略。 该模型的...

作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月

本文提出了一种针对配备非线性电感的开关模式电源的控制方法；该方法基于对功率开关导通时间（$T_{{\textsc {on}}}$）的估计。根据电感模型调整$T_{{\textsc {on}}}$的值，以实现准恒定导通时间控制。该方法专为铁氧体磁芯功率电感而设计，充分利用了电感直至饱和的非线性特性，在饱和状态下，微分电感降至其最大值的一半。这种方法允许计算导通时间$T_{{\textsc {on}}}$，使得电感的最大电流始终对应于饱和值，同时还考虑了电感温度。该方法通过适当的电感模型和针对给定电...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于非线性电感的准恒定导通时间控制技术具有显著的应用价值。该技术通过精确估算功率开关导通时间并动态调整，使电感工作在饱和边缘状态，可将工作电流提升约40%而不引发热失控，这对我司光伏逆变器和储能变流器的功率密度提升具有直接意义。 在光伏逆变器领域，DC-DC升压电路是...

作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月

摘要：嵌入微电网中的逆变器接口分布式电源（IIDG）注入的故障电流有限，因此给孤岛微电网的保护带来了挑战。本文提出了一种新颖的保护方案，该方案在故障情况下从IIDG接口控制中注入负序（NPS）电流分量，以促进故障检测和隔离。这种注入是通过在IIDG传统下垂控制器的基础上增加一种新颖的正序（PPS）电压与负序电压（<inline - formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.o...

解读: 从阳光电源微电网解决方案和储能系统业务视角来看，该论文提出的正负序电压下垂保护方案具有重要的工程应用价值。当前，光伏逆变器和储能变流器等电力电子设备在故障时输出电流受限，这一特性对孤岛微电网的保护构成了长期技术挑战，直接影响我司微电网产品的可靠性和市场竞争力。 该方案的核心创新在于将保护功能嵌入逆...

作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月

智能电网（SG）是电力行业中工业信息物理系统应用的典范。确保信息安全是智能电网的首要关切。然而，虚假数据注入攻击（FDIA）在操纵数据和损害智能电网功能方面构成了重大风险。现有的利用频谱关系检测虚假数据注入攻击的方法主要针对突变情况，无法应用于梳状信号变化。因此，为解决这一问题，本文引入了一种基于谱图神经网络的方法，利用伯恩斯坦多项式来近似谱图滤波器，以检测虚假数据注入攻击。通过神经网络训练得到的滤波器系数，能够创建适用于不同信号变化的梳状和高通谱滤波器。为评估我们模型的有效性，我们将其与其他最...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于谱图神经网络的虚假数据注入攻击检测技术具有重要的战略价值。随着公司光伏逆变器、储能系统在全球范围内大规模部署，设备接入智能电网后面临的网络安全威胁日益严峻。虚假数据注入攻击可能导致电网状态估计失准，进而影响我司设备的调度指令准确性，甚至引发系统性安全风险。 该技术...

作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月

智能电力系统中远程控制与数字化的融合带来了重大的网络安全风险，尤其是针对保护系统的恶意攻击，这类攻击可能导致运行中断和线路停电。然而，此类停电也可能由系统故障、保护装置失灵或断路器故障引起。为应对这一挑战，本文提出了一种基于波形分析的新方法。该方法利用暂态动能分析和断路器实时监测来区分网络攻击和其他导致线路停电的原因。通过分析断路器（CB）线圈电流和触头行程的波形数据，该方法提取时间特征以评估断路器的健康状况。为每个特征生成概率分布曲线，从而可以将新的测量值与这些分布进行比较，以评估断路器的状态...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于瞬态动能分析的电力系统网络安全防护技术具有重要的战略价值。随着公司在全球范围内部署大规模光伏电站、储能系统和综合能源解决方案，系统的数字化和远程运维能力已成为核心竞争力，但同时也带来了网络攻击的潜在风险。 该技术通过波形分析区分网络攻击与系统故障的创新方法，对阳光...

作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月

本文提出了一种用于风电场的模块化分散控制方法，旨在无需即时通信的情况下优化风力发电机组之间的功率分配。该方法利用两个数据驱动模块的非线性拟合能力，结合现有的集中控制方法，实现对每台风力发电机组的分散控制。具体而言，局部 - 全局映射模块捕捉每台风力发电机组的历史局部状态变量与风电场当前全局状态变量之间的复杂关系。开环和闭环预测模式使需求功率预测模块能够在各种通信延迟情况下，对输电系统运营商所需的有功功率进行局部预测。根据是否需要来自输电系统运营商的数据，两种经典的多目标控制模式被纳入本地控制器。...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇论文提出的分散式控制方法具有重要的技术迁移价值。虽然研究聚焦于风电场控制，但其核心思想——基于本地到全局映射的去中心化控制架构——与我们在大规模光伏电站和储能系统集群控制中面临的挑战高度契合。 该技术的核心价值在于通过数据驱动模块实现了通信容错能力。在实际应用中，阳光...

作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月

在采用分层控制的微电网（一种典型的信息物理电力系统，CPPS）中，信息层面的故障可能会以跨层的方式导致物理系统受损。特别是在极端条件下，通信设施的可靠性可能会受到威胁，导致服务质量（QoS）下降，并随后以跨层的方式扰乱频率和电压调节。本文提出了一种针对服务质量、频率调节和电压调节的协同优化技术，该技术包括：1）一个专门的信息物理电力系统模型，用于定量分析资源分配对物理状态（特别是频率和电压）的跨层影响；2）一个多目标公式，旨在提高服务质量，同时尽量减少对物理状态调节的影响；3）一种权重调整的模型...

解读: 从阳光电源微电网解决方案的业务视角来看，该论文提出的信息-物理系统跨层协同优化技术具有重要的工程应用价值。当前，阳光电源的光储一体化系统在分层控制架构下，通信层故障确实可能引发物理层的频率和电压失稳，特别是在极端天气或电网扰动场景下，这一跨层级联效应会直接影响系统可靠性和并网性能。 该研究的核心创...

作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月

卷积神经网络（CNNs）在多种类型的多电平逆变器故障检测中展现出了巨大潜力。尽管卷积神经网络性能卓越，但其可解释性仍是一项挑战。这是因为网络具有复杂的黑箱行为。因此，它们在实际应用中广泛采用不同模型方面带来了重大挑战。此外，仅依靠准确率是不够的，特别是在关键应用中，保持可信度和鲁棒性对于保护系统免受潜在损害至关重要。因此，本研究采用了一种名为梯度加权类激活映射（Grad - CAM）的可视化解释方法用于多电平逆变器的故障检测。Grad - CAM方法能够识别模型的重要特征并解释故障类型的检测结果...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于可解释深度学习的多电平逆变器故障检测技术具有重要的应用价值。作为全球领先的逆变器制造商，我们的产品线涵盖集中式、组串式及储能逆变器，其中多电平拓扑结构广泛应用于大功率场景。该技术通过卷积神经网络实现故障检测，并引入Grad-CAM可视化方法解决了深度学习"黑箱"问题...

作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月

由于无线通信部署灵活且具有成本效益，其已在信息物理电力系统中得到广泛应用。为解决在通信资源有限和信道增益不确定的条件下，关键业务指令无法优先可靠传输的问题，本文提出一种基于量子粒子群优化（QPSO）的鲁棒中继功率优化分配策略。具体而言，首先设计了一种综合重要性评估方法，该方法将业务指令的预期传输速率作为服务质量（QoS）要求，将相应的功率调节量作为业务指令对物理电网的影响，以实现指令的细粒度优先级划分。随后，基于重要性划分，建立了一个鲁棒中继功率优化模型。在该模型中，采用最坏情况法对信道增益的不...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于量子粒子群优化的信息物理电力系统通信资源分配技术具有重要的战略应用价值。随着我司光储充一体化解决方案和分布式能源系统的大规模部署，数以万计的逆变器、储能变流器、能量管理系统需要通过无线通信网络实现实时监控和协调控制，这对通信可靠性和指令优先级管理提出了严峻挑战。 ...

作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月

近年来，海上风力制氢（OWPHP）作为一种可持续且环保的方式在全球范围内受到了广泛关注。为降低分散式海上风力制氢的平准化制氢成本（LCOH），我们提出了一个联合优化模型，该模型在考虑风机尾流效应的同时，对风电场布局和电解槽容量进行同步优化。此外，为解决计算复杂性问题，我们开发了一种双层分布式分解方法（BLDDM），该方法能够以分层和分布式的方式将原问题分解为多个子问题，从而可以利用交替方向乘子法进行高效求解。基于实际数据开展了案例研究，以验证该模型的有效性。研究表明，与单独优化的方法相比，联合优...

解读: 该论文针对海上风电制氢的分散式架构提出联合优化方案，对阳光电源在新能源制氢领域的战略布局具有重要参考价值。从技术路径看，分散式制氢系统将电解槽直接部署在海上风机侧，避免了集中式方案中的海底高压输电损耗，这与阳光电源在分布式能源系统的技术积累高度契合。 论文的核心创新在于同步优化风机布局与电解槽容量...