找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
面向多场景泛化的多阶段动态规划在线调度方法：基于通用价值函数学习的配电网调度
Scenario-Generalized Multi-Stage Dynamic Programming for Online Dispatch of Distribution Networks via Universal Value Function Learning
Zhenning Pan · Yukun Deng · Tao Yu · Yufeng Wu 等7人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月 · Vol.41
本文提出场景泛化的多阶段动态规划（S-MSDP）方法，通过学习映射场景上下文到价值函数的通用模型，实现配电网在线调度的零样本适应能力，无需重训练即可应对分布外不确定性，提升调度最优性、泛化性与可扩展性。
解读: 该研究对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列储能PCS的实时协同调度具有重要价值。其通用价值函数框架可嵌入iSolarCloud的AI调度引擎，提升光储系统在负荷/新能源出力突变等未知场景下的自适应决策能力；建议在PowerTitan集群调度中集成S-MSDP算...
面向决策的学习在不确定性电力系统决策中的应用
Decision-Focused Learning for Power System Decision-Making Under Uncertainty
Haipeng Zhang · Ran Li · Qintao Du · Junyi Tao 等12人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月 · Vol.41
本文综述了决策聚焦学习（DFL）在电力系统中的应用，提出以决策损失替代统计损失的端到端范式，构建场景、分类、应用与对比基准四维分析框架，并开源电力系统专用评估基准，为DFL工程落地提供技术路线图。
解读: 该文对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列储能系统的优化调度具有直接参考价值：DFL可提升光伏出力-负荷-电价多源不确定性下的实时功率指令生成质量，增强组串式逆变器与PCS协同响应能力。建议在iSolarCloud中集成DFL模块，面向光储一体化电站开展成本敏感...