Muhammad Waqas Ahmed · Moneerah Alotaibi · Sultan Refa Alotaibi · Dina Abdulaziz Alhammadi 等6人 · IEEE Access · 2025年1月

航空图像准确分类是遥感关键任务，应用范围从土地覆盖制图、城市规划到灾害响应和环境监测。然而，标记数据有限、固有数据复杂性和高计算需求等挑战常阻碍传统方法性能。为应对这些挑战，我们提出创新框架，结合先进分割技术、多样化特征提取方法、优化算法和深度学习。我们方法始于新颖图割优化模糊GMM分割GC-GMM，确保精确目标识别和边界描绘。采用方位角平均特征提取、Haar小波变换和最大稳定极值区域MSER捕获涵盖纹理、频率和形状信息的丰富特征集。使用粒子群优化PSO融合和精炼这些特征，创建鲁棒信息表示。利用...

解读: 该遥感识别技术对阳光电源光伏电站监测和管理具有重要应用。阳光管理全球数百GW光伏电站，需要高效的遥感图像分析能力。该研究的分割和特征提取方法可应用于阳光iSolarCloud平台的卫星图像分析，自动识别光伏组件、阴影遮挡和环境变化。在大型地面电站中，该DenseNet分类器可实现电站区域规划、土地利...

Siyuan Wang · Cheng Feng · Fengqi You · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月 · Vol.41

本文提出一种维度分解法构建区域电网灵活性聚合模型，支持多区域电网间非迭代协调调度。该方法克服高维计算难题，降低保守性，提升计算效率，并具备明确物理意义，适用于大规模互联系统。

解读: 该研究对阳光电源ST系列PCS、PowerTitan储能系统及iSolarCloud平台在跨区域源网荷储协同调度中具有重要价值。其非迭代灵活性聚合模型可嵌入PCS的高级能量管理模块，提升多端口储能系统在微电网/省级虚拟电厂中的响应精度与实时性；建议在PowerTitan集群控制策略中集成该算法，增强...

Shantao Zhao · Zhanglin Peng · Xiaonong Lu · Qiang Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年11月 · Vol.22

针对电池电芯制造中激光模切卷绕设备的状态监测难题，提出基于Transformer的多尺度动态扩张注意力模型，实现传感器偏移轨迹预测与早期停机预警，将自注意力复杂度降至近O(L)，显著提升预测精度与部署适应性。

解读: 该技术可迁移应用于阳光电源储能系统（如PowerTitan、ST系列PCS）产线设备的智能运维与预测性维护，提升BMS产线测试设备及PCS老化试验平台的故障预警能力；建议在iSolarCloud平台中集成此类时序AI模型，拓展至储能变流器关键部件（如IGBT模块、冷却系统）的运行健康评估，强化全生命...

Xueqian Fu · Na Lu · Hongbin Sun · Youmin Zhang · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月

由于光伏发电存在显著的不确定性，高比例光伏接入的电网运行场景复杂多样。为准确提取光伏发电的代表性场景，本文提出了一种同时考虑光伏功率、能量和波动性的新型聚类模型。与依赖欧氏距离的传统聚类模型相比，该聚类模型不仅考虑了欧氏距离，还纳入了日光伏发电量和光伏功率曲线特征，能够更准确地量化和分析光伏对电网的影响。为求解所提出的聚类模型，基于线性优化、拉格朗日乘子和特征值分解，提出了一种交替优化算法。本文的亮点在于通过理论证明和仿真算例对所提方法进行了双重验证。从理论上阐述了算法的计算复杂度，并证明了算法...

解读: 该光伏场景聚类方法对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。通过综合功率、能量和波动性的多维特征提取，可优化光伏电站群的典型日曲线建模，提升SG系列逆变器的功率预测精度和MPPT算法自适应性。对于储能系统，该方法能生成高质量的充放电场景集，优化ST系...

Linyue Zhang · Jianzhou Wang · Yuansheng Qian · Zhiwu Li · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.381

准确预测光伏发电功率对于电网调度与能源管理至关重要。然而，在区间预测当前研究中，组合策略中基准模型确定的客观性、确定性预测结果的稳定性、误差分布拟合中参数设置的合理性以及预测区间上下限的有效性已成为主要挑战。为解决上述问题，本文将综合模型评价机制与波动量化理论相结合，提出一种多阶段优化的光伏发电功率区间预测系统。该系统首先利用互信息技术降低由冗余带来的计算复杂度；进而，模型选择模块通过计算综合邻近度，自适应地确定基准模型；最后，设计了三类参数优化任务，以提升预测区间的可靠性与分辨率。该系统采用中...

解读: 该光伏功率区间预测系统对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。通过多阶段优化的不确定性量化方法,可显著提升SG系列逆变器功率预测精度和可靠性,优化MPPT控制策略。其综合模型评估机制可集成至PowerTitan储能系统的能量管理模块,实现光储协同调度优化。预测区间的上下界信息为...

Siyuan Wang · Cheng Feng · Fengqi You · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月

为实现高效运行，大容量电网被划分为通过多条联络线互联的区域电网。由于互联电网由不同的控制中心运营，跨多个区域电网进行协调调度颇具挑战。一种可行的解决方案是为每个区域电网计算灵活性聚合模型，然后利用这些聚合模型优化联络线调度计划，以实现非迭代协调。然而，在高维空间中计算聚合模型时，诸如复杂的相互依赖关系和维数灾难等挑战依然存在。现有的方法，如傅里叶 - 莫兹金消元法、顶点搜索法和多参数规划法，受限于维度和保守性，阻碍了它们的实际应用。本文提出了一种基于维度分解的新型灵活性聚合算法，用于计算多个区域...

解读: 该维度分解灵活性聚合技术对阳光电源的储能和光伏产品线具有重要应用价值。可用于优化ST系列储能变流器和PowerTitan系统的多机并联控制策略,提升大规模储能电站的协调运行效率。对SG系列光伏逆变器的GFM/GFL控制也有重要参考意义,有助于提高光储混合电站的系统稳定性。该方法可集成到iSolarC...

Xing-Chen Shangguan · Yuan-Hang Yang · Yong He · Chen-Guang Wei 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月 · Vol.41

针对含新能源和负荷扰动、且易受拒绝服务（DoS）网络攻击的多区域电力系统，本文提出一种基于耗散性理论的积分滑模负荷频率控制（DISMLFC）方案，保障输入-状态实用稳定性，降低计算复杂度，并在三区域及IEEE 39节点系统中验证有效性。

解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器（PCS）及PowerTitan大型储能系统的电网级调频控制具有重要参考价值。其抗DoS攻击与强扰动鲁棒性设计，可增强iSolarCloud平台在弱电网/高渗透率新能源场景下的AGC/AVC协同调度可靠性。建议将DISMLFC思想融入PCS的构网型（GFM）控制策略...

Yunfei Mu · Xinyang Jiang · Xiaoyan Ma · Jiarui Zhang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 利用5G基站（BSs）的备用储能潜力进行经济性调控，是为电力系统提供灵活性并降低运行成本的重要策略。然而，大规模基站集中式调控的决策变量维度较高，导致计算复杂度显著增加。此外，传统的聚类方法虽可提升求解速度，却未能考虑由潮汐效应和5G基站休眠机制引起的调控潜力在时空上的动态变化，这一局限性影响了调控的准确性以及基站可调潜力的充分利用。为此，本文提出一种面向大规模5G基站经济优化的基于动态聚类的分层调控策略，该策略在簇级和个体两个层级对基站进行调控。针对5G基站调控潜力的动态变化特性，提出一...

解读: 该5G基站储能分层调控技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。动态聚类算法可优化大规模分布式储能协调控制,降低计算复杂度至2.34%,提升调度精度9.32%。技术思路可应用于iSolarCloud平台的多站点储能聚合调度,结合GFM控制策略实现电网灵活性资源整合。...

Francesco Superchi · Antonis Moustakis · George Pechlivanoglou · Alessandro Bianchini · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 由于额外的复杂性和计算成本，迄今为止大多数关于混合能源系统的经济技术分析都忽略了组件的长期性能衰减。本研究提出了一种新颖的模拟方法，该方法在考虑退化效应的同时保持了合理的计算成本，相较于完整的基于物理机制的模型实现了88.5%的时间节省，而在估计长期影响时仅引入0.015%的误差。所提出的方法通过一个实际案例研究——即提洛斯岛混合能源系统的升级改造，以实现完全能源自给——进行了验证，该系统依靠光伏和风能发电，并由锂离子电池与氢链系统（电解槽、压缩机、储氢罐和燃料电池）组合提供支持。该新型模...

解读: 该退化建模研究对阳光电源储能系统设计具有重要价值。研究揭示忽略退化会导致电解槽低估103%、储氢罐低估31.5%、电池低估59.6%,这直接关系到PowerTitan储能系统和ST系列PCS的容量配置准确性。建议将该快速退化仿真方法集成到iSolarCloud平台,结合实际运行数据优化光储氢混合系统...

Shiva Poudel · Tylor E. Slay · Monish Mukherjee · Alexander A. Anderson 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月

摘要：太阳能光伏（PV）等分布式能源资源的快速整合，可能会因反向潮流和变电站接口处的低功率因数，给配电馈线带来过电压挑战。尽管现有文献广泛探讨了利用智能逆变器的能力，通过电压 - 无功曲线（VVC）实现无功功率的灵活性，但由于计算需求和通信要求，实时获取此类曲线的时变运行点颇具挑战。同样，由于问题的复杂性以及有效调动用户自有资源的困难，在大规模配电馈线中采用基于优化的方法进行无功功率控制和主动电压调节也存在难度。本文提出了一种利用智能逆变器提供无功功率支持的两阶段策略。第一阶段通过根据预测的系统...

解读: 从阳光电源智能逆变器业务视角来看，这篇论文提出的两阶段无功功率控制策略具有重要的技术参考价值和应用前景。该方案有效解决了大规模分布式光伏并网带来的过电压和功率因数问题，这与我司在全球市场面临的电网适应性挑战高度契合。 论文的核心创新在于将传统的实时优化控制分解为"离线规划+实时交易"两个层次。第一...

Jiaqing Zhai · Li Guo · Zhongguan Wang · Jiebei Zhu 等6人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401

摘要 高比例可再生能源电力系统中，风力发电场（WFs）提供频率调节支撑（FRS）服务对系统频率稳定至关重要。由于风速具有时变特性，实时调度WFs的FRS特性对于保障系统频率安全及动态潮流（PF）安全十分必要。然而，风力发电机组（WTs）数量庞大，且各WFs之间的频率支撑能力（FSC）存在相互关联性，导致FRS动态特性复杂化，使得WTs的FRS安全性量化变得困难，尤其是在缺乏精确WT参数的情况下。因此，本文提出一种数据驱动的方法，用于建模不同WFs之间FSC的互相关性。通过空间变换，将原始复杂的非...

解读: 该风电场频率支持调度技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要借鉴价值。论文提出的数据驱动建模方法可应用于储能电站的一次调频优化,通过空间变换实现非线性动态特性的快速求解,与阳光VSG虚拟同步机技术协同,提升新能源场站频率响应能力。所提分段精英学习算法可集成至iSolar...

Sameer Kumar Behera · Anup Kumar Panda · Venkata Ramana Naik N. · Satyabrata Behera · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年4月

摘要：对于光伏发电渗透率较高的电网而言，构网型逆变器（GFMIs）至关重要。公用电网中的不确定性会使 GFMI 系统不稳定。因此，采用虚拟同步发电机（VSG）可通过降低频率变化率（RoCoF）来增强系统稳定性和电网刚度。为应对系统中各种不确定性引发的谐波和振荡问题，本文针对三相并网 VSG（TPGTVSG）系统提出了一种增强型自适应综合控制策略（EAICS），该策略将改进的比例谐振电流（MPRC）控制器与相位校正参考电流（PCRC）发生器相结合，以进一步提升系统整体性能。MPRC 控制器还包含针...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，该论文提出的虚拟同步发电机（VSG）增强型自适应集成控制策略具有重要的技术参考价值。随着光伏渗透率的提升，电网对构网型逆变器（GFMI）的需求日益迫切，这与我司在光储一体化系统和电网支撑技术方面的战略方向高度契合。 该技术的核心价值在于三个方面：首先，通过VSG技术增强电...

Haijian Zhang · Yao Ge · Xiuyuan Zhao · Jiyuan Wang · IEEE Access · 2025年9月

随着半导体技术向先进节点演进,集成电路物理布局优化面临关键挑战,传统EDA工具难以同时优化布线拥塞、功耗和时序等多个冲突目标。本文提出一种新型分层深度强化学习框架,采用拥塞感知奖励塑造机制动态平衡探索与利用。

解读: 该深度强化学习优化技术可直接应用于阳光电源SiC功率模块的芯片布局设计。通过多目标优化框架同时优化功率密度、热分布和可靠性,为ST系列储能变流器的新一代高功率密度芯片设计提供AI辅助工具。...

Mohammad Yavari · Iman Mohammadi Bohreghi · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 在扰动事件频发的背景下，具备韧性且可持续的电力网络对于供应链的运行至关重要。将可再生能源电网与现有基础设施相整合能够带来显著效益。此外，由于电力网络与供应链之间存在相互影响，二者的一体化设计具有积极意义。本研究聚焦于设计一种集成了可再生能源的综合电力网络，同时强化传统电力基础设施。研究探讨了该集成模式对经济与环境目标的影响、在应对扰动方面的有效性，以及建立可再生电力网络的最佳时机对网络设计决策的作用。为此，本文构建了一个双目标鲁棒优化模型，用于设计绿色韧性供应链，模型考虑了电力系统中断、可...

解读: 该研究对阳光电源构建绿色韧性电网具有重要指导意义。研究验证了可再生能源集成可降低13%成本,结合储能策略可达22%效益,与我司ST系列储能变流器和PowerTitan系统的应用场景高度契合。双目标鲁棒优化模型可应用于iSolarCloud平台的智能调度算法,提升电网扰动下的供应链韧性。研究强调早期集...

Subrata K. Sarker · Hamidreza Shafei · Li Li · M. J. Hossain 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62

本文提出一种基于稀疏贝叶斯学习与序贯蒙特卡洛的数据驱动框架，用于孤岛型网络化微电网（INMG）上层控制层的网络攻击协同检测与缓解，实现快速频率恢复与经济运行。在MATLAB/OPAL-RT中验证了其对多通道攻击的强鲁棒性与实时性。

解读: 该框架高度契合阳光电源PowerTitan、PowerStack等储能系统在微电网场景下的构网型（GFM）与智能协同控制需求，可增强ST系列PCS在通信受扰时的频率自主恢复能力。建议将该轻量化AI检测模块嵌入iSolarCloud平台边缘侧，提升光储柴氢多源混合微电网的网络韧性；尤其适用于海外离网项...

Zhuoer Wanga1 · Xiaowen Zhub1 · Qingbo Wangc1 · Jian Zhoua 等7人 · Applied Energy · 2025年10月 · Vol.396

摘要 电源电池工作电流的预测对于保障电动汽车（EV）的工作性能至关重要。然而，复杂的真实世界生态驾驶场景——特别是再生制动系统（RBS）的频繁启用导致出现负电流值——给动力系统数据带来了强烈的随机性。为了克服传统数据驱动模型在捕捉此类复杂性方面的局限性，本文提出了MapVC框架。首先，引入一种基于地图的编码器，通过估计车辆运动状态来推断RBS的工作情况，显著增强了对复杂真实驾驶条件下数据的预测性能。此外，采用基于多头自注意力机制的解码器，以提取多尺度时间特征，实现对电池内部状态变化的全面建模。同...

解读: 该MapVC框架对阳光电源储能系统和充电桩产品具有重要应用价值。其基于地图的电流预测技术可直接应用于ST系列PCS和充电站的能量管理系统,通过预判制动回馈电流优化PowerTitan储能系统的充放电策略。多头注意力机制与双向GRU的组合为iSolarCloud平台的预测性维护提供了新思路,可提升电池...

Huanze Zeng · Binrong Wu · Haoyu Fang · Jiacheng Lin · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.392

摘要 准确的风速预测为风电场的高效调度与运行提供了关键的决策支持，从而保障智能电网的稳定运行。然而，风速序列固有的波动性和非平稳性给提升预测精度带来了挑战。现有研究表明，风速与多种气象因素之间存在密切的相关性；有效利用这些气象数据可显著提高风速预测的准确性。本研究提出了一种新颖的短期多变量可解释风速预测方法，旨在同时提升预测的准确性和可解释性。所提出的模型融合了两阶段分解过程、综合相对重要性分析（CRIA）、基于牛顿-拉夫森的优化器（NRBO）以及可解释的深度学习模型——时间融合变换器（TFT）...

解读: 该风速预测技术对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要应用价值。通过MVMD-CEEMDAN二级分解和CRIA特征选择,可显著提升风电场功率预测精度,优化ST系列储能变流器的充放电策略制定。TFT深度学习模型的可解释性为iSolarCloud平台的预测性维护提供决策支持,结合气象多变量分析可改进GFM...

Ningbo Wang · Yanhua Guo · Congqi Huang · Bo Tian 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 研究数据中心（DC）的热环境及温度分布对于应对设备故障或环境变化等突发事件至关重要。然而，构建从数据中心机房级到芯片级的全尺寸仿真模型面临巨大挑战。本文提出一种独特的方法，将多尺度协同建模与深度学习技术相结合，用于风冷数据中心的热预测。通过将父模型的仿真结果作为子模型的边界条件，构建了数据中心多尺度仿真模型，显著降低了模型复杂度和计算资源消耗。利用实验数据，对不同尺度的模型分别进行了验证。研究了不同冷却策略、送风温度和送风流量对多尺度仿真模型的影响。基于参数化仿真方法，构建了用于训练数据驱...

解读: 该多尺度协同建模与深度学习热管理技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。ST系列PCS和PowerTitan等大型储能产品面临电池簇、模组到电芯的多层级热管理挑战,可借鉴其多尺度仿真方法降低建模复杂度。CNN-BiLSTM-Attention神经网络可集成至iSolarCloud平台,实现储能柜温度...

Wenliang Yin · Mengqian Ji · Lin Liu · Ming Li 等7人 · Energy Conversion and Management · 2025年5月 · Vol.332

准确的功率曲线建模对于提升并网风力发电机（WTs）的运行效率和性能至关重要。为了提高建模质量并消除输入变量之间的相互影响，本文提出了一种新颖的多变量功率曲线预测方法，该方法融合了先进的机器学习技术——随机梯度提升回归树（SGBRT）和灰狼优化算法（GWO），并结合创新的数据预处理和特征选择方法。具体研究工作与创新点如下：1）在二维Copula空间中对原始数据进行清洗，以风轮转速作为辅助判据并采用概率描述方式，以处理数据不确定性及非线性依赖关系；2）提出一种偏互信息（PMI）方法用于数据分析，在此...

解读: 该风电功率曲线建模技术对阳光电源具有重要借鉴价值。其SGBRT+GWO优化算法可应用于iSolarCloud平台的光伏功率预测,提升ST储能系统的充放电策略优化精度。PMI特征选择方法可用于SG逆变器的MPPT算法改进,降低计算复杂度。二维Copula数据清洗技术适用于储能电站SCADA数据预处理,...

Bin Gao · Yuekuan Zhou · Energy Conversion and Management · 2025年2月 · Vol.325

在绿色建筑中，利用副产水电解制氢的集成式固体氧化物燃料电池冷热电联供系统可推动碳中和转型。然而，关于冷热电联供系统设备容量配置的基本机理及其对系统技术经济性的影响尚未明确，尤其是在考虑相关设备动态退化特性和效率变化的情况下。本研究建立了基于MATLAB-TRNSYS协同仿真的多软件优化平台，用于开展参数化容量配置分析，在建模复杂性与计算效率之间实现了良好平衡。构建了一个自给型冷热电联供系统模型，并集成了固体氧化物燃料电池的半经验代理模型，以高效地与其他电站辅助设备类型进行交互。通过各组件（电池、...

解读: 该SOFC冷热电联供系统的多目标优化方法对阳光电源氢能储能系统具有重要借鉴价值。研究中的MATLAB-TRNSYS协同仿真平台可应用于ST系列储能变流器与氢储能设备的容量配置优化,特别是电解槽、燃料电池与PowerTitan储能系统的协调控制策略开发。其半经验代理模型方法可降低iSolarCloud...