Marwah T. Salman · David R. Siddle · Amadi G. Udu · IEEE Access · 2025年1月

多电平正交振幅调制M-QAM结合光正交频分复用中的直流偏置DCO-OFDM为室内光保真Li-Fi系统提供频谱高效解决方案和自适应传输速率。然而，DCO-OFDM方案提出的重大挑战是确保发射信号幅度非负所需的直流偏置额外功率。这些偏置信号根据光功率约束被裁剪，施加影响传输误码率BER的裁剪噪声。这种性能下降取决于对直流偏置的调整，需要持续修改以支持自适应传输。因此，同时解决直流偏置优化和裁剪缓解对提供可靠节能传输至关重要。本文提出机器学习ML方法基于OFDM信号统计特性和系统特征预测最优直流偏置。...

解读: 该自适应偏置优化技术对阳光电源多电平变流器控制具有借鉴意义。阳光ST储能变流器采用三电平或多电平拓扑，需要精确的偏置和调制策略优化。该研究的机器学习预测方法可应用于阳光变流器的自适应调制算法，根据工况动态优化PWM偏置，降低谐波和开关损耗。在光伏逆变器中，该技术可优化MPPT算法的直流工作点，提升发...

M. A. S. P. Dayarathne · M. S. M. Jayathilaka · R. M. V. A. Bandara · V. Logeeshan 等6人 · IEEE Access · 2025年2月

智能电网中可再生能源集成的兴起带来新网络安全挑战，促使本研究检验智能信息物理电力系统CPPS的脆弱性。风能和太阳能等可再生能源集成到智能电网因其分散和可变特性带来运行风险，特别是在实时监控和控制所需的通信层内。虽然可再生能源集成增加不直接影响网络安全脆弱性，但主要挑战源于其分散性。解决这种分散需要在供需之间使用网络层，为电力系统控制和通信系统引入网络威胁脆弱性。这些层易受虚假数据注入FDI、拒绝服务DoS和重放攻击等多样化网络攻击，可能危及电网稳定性和安全性。为应对这些风险，研究提出混合方法，集...

解读: 该网络安全技术对阳光电源智慧能源平台安全防护至关重要。阳光iSolarCloud云平台连接海量光伏储能设备，面临虚假数据注入和拒绝服务等网络攻击威胁。该研究的深度学习异常检测方法可集成到阳光云平台安全体系，实现实时威胁识别和防御。在电网侧储能场景下，网络攻击可能导致储能系统误动作，影响电网稳定。该C...