找到 4 条结果 · IEEE Transactions on Industry Applications
基于红外热成像图像和轻量级深度CNN的光伏组件故障诊断端到端原型
An End-to-End Prototype for Fault Diagnosis of Solar Photovoltaic Modules Using Infrared Thermographic Images and Lightweight Deep CNNs
A. Mellit · C. Moussaoui · S. Pastore · A. Massi Pavan · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年7月
随着太阳能在各领域的广泛应用，为确保太阳能光伏（PV）装置的安全性和效率，已开发出有效且可靠的故障检测与诊断技术。近年来，利用红外热成像（IRT）图像对光伏电站进行故障诊断受到了研究人员的广泛关注。基于IRT图像设计一个有效且经济实惠的端到端原型，以协助光伏电站的操作人员和维护团队进行故障诊断，这极为必要，也是光伏界关注的关键问题。在本研究中，首先，我们将基于轻量级深度卷积神经网络（DCNN）的模型与五种混合模型进行比较，利用采集到的IRT图像对光伏组件的缺陷严重程度进行分类。结果表明，DCNN...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于红外热成像和轻量级深度学习的光伏故障诊断技术具有显著的战略价值。作为全球领先的光伏逆变器和储能系统供应商，阳光电源不仅提供硬件设备，更致力于构建全生命周期的智能运维解决方案，而该技术正好契合这一战略方向。 该研究的核心价值在于实现了从实验室到工业应用的关键跨越。通...
带LCL滤波器的并网变换器谐波约束三电平优化脉冲模式
Harmonic-Constrained Three-Level Optimized Pulse Patterns for Grid-Connected Converters With LCL Filters
View Document · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年4月
本文介绍了针对通过 $LCL$ 滤波器接入电网的变流器的三级优化脉冲模式（OPPs）的计算方法。为此，对传统的 OPP 优化问题进行了重新表述，以考虑从开关信号谐波到电网电流谐波的传递函数。此外，通过将电网电流谐波约束纳入所提出的 OPP 优化问题，确保了符合电网谐波标准。而且，在该优化问题中放宽了通常对多电平开关信号施加的限制，即四分之一波对称和单极开关位置。与不限制电网电流谐波的传统 OPP 相比，这种放宽使得在某些调制区间内能够降低电流谐波畸变。所给出的数值结果和实时测试表明，所提出的受谐...
解读: 该谐波约束三电平优化脉冲模式技术对阳光电源多条产品线具有重要应用价值。在ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器中，所提方法可直接应用于三电平拓扑（如NPC/T-type）的调制策略优化，通过特定谐波约束满足IEEE 1547等并网标准，同时降低LCL滤波器体积和损耗。对于中高压大功率应用场景（如Po...
基于新型CNN集成与可解释人工智能的配电网虚假数据注入攻击检测与定位框架
False Data Injection Attack Detection and Localization Framework in Power Distribution Systems Using a Novel Ensemble of CNNs and Explainable Artificial Intelligence
Mohammad Reza Dehbozorgi · Mohammad Rastegar · Mohammadreza Fakhari Moghaddam Arani · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
信息物理电力系统易受网络攻击，尤其是虚假数据注入攻击（FDIA）。近年来，针对配电系统状态估计（DSSE）的虚假数据注入攻击受到了研究人员的关注，此类攻击通过更改电表读数来改变状态估计（SE）。文献中常见的针对虚假数据注入攻击的防御方法是使用标记数据训练分类器作为虚假数据注入攻击检测器。然而，虚假数据注入攻击数据集的高度不平衡特性可能会限制这种方法的性能。机器学习模型的黑盒特性使其在重要应用中难以获得信任和采用。因此，我们提出了一种创新的可解释人工智能（XAI）增强的基于集成学习的检测与定位模型...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，该论文提出的虚假数据注入攻击（FDIA）检测框架具有重要的战略意义。随着公司在分布式光伏、储能系统及综合能源解决方案领域的快速拓展，我们的产品正日益深度融入配电网的信息物理系统中，这使得网络安全防护成为保障系统可靠运行的关键要素。 该技术的核心价值在于为我们的智能逆变器和...
面向微电网安全的边缘可部署机器学习代理：实时战术与技术归因
Edge-Deployable ML Agent for Real-Time Tactic and Technique Attribution in Microgrid Security
Suresh Mogilicharla · Manoj Tripathy · Mital Kanabar · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
针对微电网面临的高级持续性威胁（APT），本文提出一种基于XGBoost的轻量级ML代理，可实时解析IDS告警并依据MITRE ATT&CK框架归因攻击战术与技术。该代理支持IDMEF格式输入，在树莓派上实现15ms低延迟推理，CPU/内存占用极低，并通过Grafana可视化提升本地态势感知能力。
解读: 该研究对阳光电源PowerTitan、ST系列PCS及iSolarCloud平台的智能安全运维具有直接价值：可在储能变流器边缘侧嵌入轻量攻击归因模块，增强微电网异常行为的战术级识别能力；建议将XGBoost模型集成至iSolarCloud边缘节点或PCS固件中，支撑光储系统在离网/弱网场景下的自主威...