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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...
通过半导体基质进行载流子管理以实现高效自供电量子点红外探测器
Charge carrier management via semiconducting matrix for efficient self-powered quantum dot infrared photodetectors
Jianfeng DingXinying LiuYueyue GaoChen DongGentian YueFurui Tan · 半导体学报 · 2025年3月 · Vol.46
基于量子点（QD）的红外光电探测器在红外监测、成像和光通信方面具有广阔前景。然而，自供电QD器件的光电性能受限于其固有的离散载流子传输机制。本文通过在QD薄膜中构建半导体基质，实现高效的载流子转移与提取。选用p型CuSCN作为能级匹配的基质材料，与n型胶体PbS QD形成异质结。该PbS QD/CuSCN基质不仅促进纳米界面处的载流子分离与传输，还提供连续导电通道，显著提升载流子迁移率与收集效率。器件在808 nm下实现4.38×10¹² Jones的高比探测率和782 mA/W的响应度，优于纯...
解读: 该量子点红外探测技术对阳光电源光伏及储能系统具有重要应用价值。其载流子管理机制可启发SG系列逆变器的MPPT算法优化：通过构建高效载流子传输通道提升光伏组件弱光响应性能，特别是在808nm近红外波段的探测能力可用于组件热斑监测。异质结界面载流子分离机制可借鉴至SiC/GaN功率器件的栅极驱动设计，降...
海洋燃料电池中的瞬态能量转换：真实海况滚转条件下传热传质的多物理场分析
Transient energy conversion in marine fuel cells: Multiphysics analysis of heat/mass transfer under realistic oceanic roll conditions
Zheng Dong · Yanjun Chen · Deqiang He · Energy Conversion and Management · 2025年8月 · Vol.338
质子交换膜燃料电池（PEMFC）技术已成为船舶推进系统中一种具有前景的高效率、零排放动力解决方案。尽管已知船舶运动引起的惯性力会影响PEMFC的性能，但在滚转条件下其具体影响机制仍尚未得到充分研究。本研究通过一个集成多物理场耦合的三维瞬态模型，系统地探究了海洋滚转运动下PEMFC的动态特性。所建立的框架结合了水动力分析与动态更新的滚转运动学参数。结果表明，滚转运动会使得燃料电池输出功率最大降低9.89%，电流密度最大波动达16.14%，温度波动达到23.55%。这些波动幅度随滚转周期的减小和滚转...
解读: 该燃料电池多物理场耦合研究对阳光电源氢能储能系统及海洋微电网方案具有重要参考价值。研究揭示的动态工况下热-质传递特性与阳光电源ST系列PCS的多物理场协同控制技术高度契合。滚动工况导致的功率波动(9.89%)和电流密度波动(16.14%)可借鉴应用于船舶储能系统的GFM控制策略优化,通过VSG技术补...
一种基于云边智能的配电网分区与运行优化方法
A Cloud-Edge Intelligence-Based Optimization Method for Distribution Network Partitioning and Operation Considering Simulation Inaccuracy
Renjun Wang · Hongjun Gao · Haifeng Qiu · Longbo Luo 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
针对分布式可再生能源和负荷波动对配电网运行安全的影响，本文提出一种基于云边协同智能的优化方法，用于配电网分区与实时运行控制。该方法在云端集中训练，在边缘侧实时执行，通过新型分区策略降低计算负担，并引入开关重要性评估方法以压缩动作空间维度。建立多智能体马尔可夫决策过程模型，结合改进的混合多智能体软Actor-Critic算法与域随机化方法，提升策略在仿真与实际系统存在模型失配时的鲁棒性。IEEE 33节点系统及实际445节点网络的仿真验证了所提方法的有效性与优势。
解读: 该云边协同优化技术对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud平台具有重要应用价值。其云端训练-边缘执行架构可直接应用于ST系列储能变流器的分布式协调控制，通过多智能体强化学习实现储能集群的实时功率调度与电网分区管理。域随机化方法增强的鲁棒性可提升储能系统在模型失配场景下的控制可靠...
知识增强的群体深度强化学习用于大规模电网实时网络约束经济调度
Knowledge-Augmented Population-Based Deep Reinforcement Learning for Real-Time Network-Constrained Economic Dispatch of Large-Scale Power Grid
Yixi Chen · Jizhong Zhu · Hanjiang Dong · Cong Zeng 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
近年来，深度强化学习（DRL）因其在在线前瞻决策和应对不确定性方面的优势，被广泛应用于实时网络约束经济调度（NCED）。然而，传统DRL方法在计算效率与并行性方面存在局限，难以适应大规模电网环境。为此，本文提出一种新型知识增强的群体深度强化学习（PDRL）方法。PDRL通过扰动代理参数生成种群进行探索，并聚合个体结果构建代理梯度以更新模型，具有高效探索能力与高并行性。结合电网物理知识，提出序贯安全投影（S2P）技术，显著提升决策安全性并降低训练难度。在39节点、500节点和2383节点系统上的仿...
解读: 该知识增强群体深度强化学习技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及iSolarCloud云平台具有重要应用价值。在储能侧，PDRL的高并行性与序贯安全投影技术可优化ST系列储能变流器的实时调度策略，确保大规模储能电站在电网约束下实现经济最优充放电决策，提升电网友好性。在光伏侧，该方法可集成至...
降低直流母线电容的两级单相逆变器系统中DAB优化控制
Optimized Control of DAB in Two-Stage Single Phase Inverter System with Reduced DC-Bus Capacitance
Fei Xiong · Qiangfu Feng · Shanfeng Chen · Dong Yan · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年8月
为在两级单相逆变器系统中降低中间直流母线电容同时保持高效率，提出了高直流母线电压纹波和降低直流母线电容条件下双有源桥DAB的优化二倍频功率控制方法。首先基于直流母线电压与电网电压位置关系分析推导出直流母线电压纹波最大允许值的通用近似解析计算方法。然后优化DAB中的二倍频功率和直流母线电压基准以降低整个二倍频周期内DAB的有效值电流。推导出解析表达式形式的最优控制组合。考虑最大电压纹波限制和DAB电流优化，提出优化协调控制方法，在确保逆变器系统稳态和瞬态过程稳定运行的同时最小化DAB有效值电流。
解读: 该DAB优化控制研究对阳光电源储能变流器设计有重要参考价值。降低直流母线电容同时保持高效率的技术目标与阳光ST系列储能变流器的小型化和高功率密度发展方向一致。二倍频功率优化控制方法可应用于阳光单相储能逆变器和户用光伏逆变器的直流母线管理，减小薄膜电容使用量降低成本。解析化的最优控制组合推导为阳光iS...
基于分层特征依赖Transformer的波动性海洋环境下短期海上风电功率预测
Short-Term Offshore Wind Power Forecasting in Volatile Marine Environments Based on a Hierarchical Feature-Dependency Transformer
Tianshuai Pei · Keqi Chen · Lina Yang · Xinzhang Wu 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
在波动性强的海洋环境中，突发风暴、潮汐变化和剧烈波浪导致时空异质性，严重影响短期海上风电功率预测精度，威胁电网稳定并增加经济成本。现有方法多依赖静态相关性，难以捕捉复杂非线性特征交互。为此，本文提出Hieroformer，一种基于Transformer的新框架，通过动态特征依赖层次结构建模环境演化依赖关系；设计层次感知注意力机制，引入物理归纳偏置以克服传统注意力排列不变性的局限；结合频域滤波器分离有效周期信号与噪声；并在IEEE 118节点系统中验证其显著降低运行成本。实验表明，该模型在真实数据...
解读: 该研究的分层特征依赖Transformer模型对阳光电源的储能和风电产品线具有重要应用价值。特别是对ST系列储能变流器和风电变流器的功率预测与调度优化方面,可通过其层次感知注意力机制提升极端天气下的预测精度。该技术可优化iSolarCloud平台的智能运维算法,提高储能调度和风电并网的经济性。具体应...
基于氧化铈电解质的400 °C可工作固体氧化物燃料电池用于物联网无线传感器供电
400 °C operable SOFCs based on ceria electrolyte for powering wireless sensor in internet of things
Muhammad Akbara1 · Qi Ana1 · Yulian Ye · Lichao Wu 等11人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
摘要 固体氧化物燃料电池（SOFCs）能够提供高效且清洁的电力，但其高温运行瓶颈限制了广泛应用。如果能够开发出替代性电解质以降低工作温度，则SOFC的应用场景有望进一步拓展，例如应用于物联网（IoT）系统的电源。本文作为概念验证，开发了一种基于沉淀法制备的CeO₂电解质、可在400 °C下工作的SOFC，用于为物联网系统中的无线传感器供电。材料研究表明，CeO₂电解质样品形成一种涂层结构，其中非晶态碳酸盐薄层覆盖在CeO₂颗粒表面，从而促进快速的混合质子与氧离子传输。所制备的基于CeO₂电解质的...
解读: 该400°C低温固体氧化物燃料电池技术为阳光电源储能系统提供创新思路。CeO2电解质实现的快速质子-氧离子混合传输机制,可启发ST系列PCS在多能源耦合场景的控制策略优化。其0.65W/cm²功率密度及150小时稳定性,结合超级电容充电管理,与PowerTitan储能系统的能量管理单元设计理念契合。...
客座编辑特刊：面向零排放电动交通的电机驱动先进技术
Guest Editorial Special Issue on Advanced Technologies of Motor Drives for Zero-Emission E-Mobility
Yunwei Ryan Li · Wei Hua · Luca Zarri · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月
为实现《巴黎协定》将全球温升控制在2°C以内的目标，电动交通（e-mobility）迅速发展。然而，其电机驱动系统所耗电能仍部分来自化石能源，因此提升驱动系统能效成为实现净零排放的关键。本期特刊聚焦电机驱动在新材料、谐波抑制、电磁干扰抑制、智能控制、故障容错、能量管理及系统设计等方面的前沿进展，收录43篇高质量论文，涵盖提高能效的多种技术路径，推动电动交通可持续发展。
解读: 该特刊聚焦的电机驱动先进技术对阳光电源新能源汽车产品线具有直接应用价值。其中SiC/GaN器件应用、三电平拓扑技术可直接优化车载OBC充电机和电机驱动系统的功率密度与效率；PWM控制、SVPWM及模型预测控制MPC等智能控制算法可提升电机驱动精度和动态响应；谐波抑制与EMI抑制技术可改善充电桩的电能...
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