找到 3 条结果 · IEEE Transactions on Industry Applications
可解释的物理深度学习模型用于架空输电线路覆冰厚度预测
Explainable Physical Deep-Learning Model for Overhead Transmission Line Icing-Thickness Prediction
Hui Hou · Yi Wan · Zhenguo Wang · Shaohua Wang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年7月
全球变暖导致极端天气事件频发，其中频繁发生的冰灾对电力系统的稳定性构成了重大威胁。随着预测模型复杂度的增加，必须同时确保其准确性和可解释性。因此，我们提出了一种用于架空输电线路覆冰厚度预测的可解释物理深度学习模型。首先，通过白鲸优化（BWO）方法构建了一个优化模型，该模型可使预测误差最小化。其次，将深度学习预测模型与物理模型和长短期记忆网络（LSTM）模型相结合。物理模型考虑了诸如风偏角、风荷载和冰荷载等物理定律。此外，我们使用沙普利加性解释法来阐释输入特征对输出特征及模型预测结果的影响。最后，...
解读: 该覆冰预测技术对阳光电源户外电力设备具有重要防护价值。针对ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的户外部署场景，可通过集成气象传感器与物理深度学习模型，实现设备覆冰风险的提前预警，触发主动加热或功率调节策略。对于SG系列光伏逆变器，该可解释AI方法可借鉴至iSolarCloud智能运维...
基于特性识别的IGBT器件健康状态评估方法
An IGBT Device Health Status Assessment Method Based on Characteristics Identification
Zeyu Duan · Ran Yao · Wei Lai · Hui Li 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
绝缘栅双极型晶体管（IGBT）是电力电子设备的关键部件，IGBT 器件的健康状况对于确保电力系统的可靠性和稳定性至关重要。本文提出一种基于特征识别的 IGBT 器件健康状态评估方法。首先，建立 IGBT 器件的有限元模型，分析功率循环条件下键合线和焊料层的性能。其次，对焊料层失效和键合线失效情况下的 IGBT 器件进行仿真，并分析不同老化程度下 IGBT 器件的特征参数。最后，采用基于自适应网络的模糊推理系统（ANFIS）算法建立 IGBT 器件健康状态评估模型，并利用功率循环测试数据验证健康状...
解读: 该IGBT健康状态评估技术对阳光电源核心产品线具有重要应用价值。在ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统中，IGBT作为功率开关核心器件，其健康状态直接影响系统可靠性和寿命。该特性识别方法可集成至iSolarCloud智能运维平台，通过实时监测IGBT开关过程电学特征参数，实现预测性维...
可再生能源、转换、储能与需求协同的综合能源系统双层优化设计
Bi-Level Optimal Design of Integrated Energy System With Synergy of Renewables, Conversion, Storage, and Demand
Lizhi Zhang · Hui Zhang · Fan Li · Bo Sun · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
将沼气、太阳能和风能结合的综合能源系统（IESs）在有效利用可再生能源方面显示出巨大潜力，这对实现碳中和至关重要。其能源和经济性能的提升依赖于优化设计方法，该方法需要考虑容量与运行的联合优化，以及沼气生产、能源转换、存储和需求之间的协同作用。因此，本研究提出了一种沼气 - 太阳能 - 风能综合能源系统的双层优化设计方法。首先，建立了㶲枢纽模型，以准确描述能源转换过程中能量数量和质量的变化。然后，将综合能源系统的容量与运行联合优化问题构建为一个双层迭代模型，并采用基于多属性加权的全时间序列聚类方法...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇论文提出的双层优化设计方法对我们在综合能源系统领域的战略布局具有重要参考价值。该研究通过建立火用枢纽模型，不仅关注能量数量的平衡，更深入到能量品质的分析层面，这与我们在多能互补系统中追求的高效转换目标高度契合。 论文的核心价值在于其系统性的优化框架：上层优化确定光伏、...