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使用多尺度建模探索背侧供电网络
BSPDN）系统的高效热管理解决方案
作者未知 · IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology · 2025年1月
背面电源传输网络（BSPDN）被视为下一代芯片设计的变革性技术。然而，与传统的正面电源传输网络（FSPDN）相比，它带来了重大的热挑战。对CPU热点区域的建模分析表明，BSPDN导致的温度比FSPDN大约高45%。为应对这些热挑战，我们系统地探索了传导和对流冷却解决方案。这些方案包括使用热导率在[0.2至1000 W/（m·K）]范围内的先进键合界面、采用各种后端线路（BEOL）层配置（堆叠、交错和隔离）、使用先进的BEOL金属材料（如铜、钌和钴互连），以及在背面金属（BSM）区域嵌入微通道冷却...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项关于背面供电网络（BSPDN）热管理技术的研究具有重要的借鉴意义。虽然该研究聚焦于CPU芯片设计，但其多尺度热管理方法论与我们在功率电子领域面临的散热挑战高度相关。 在光伏逆变器和储能变流器等核心产品中，IGBT、SiC/GaN等功率半导体器件的热管理一直是制约功率密...
基于可再生能源的并网电动汽车充电站恒定无功功率与恒定电压控制策略性能评估
Performance Evaluation of Constant Voltage and Reactive Power Control Strategies for Renewable-Integrated Grid-Connected EV Charging Stations
Sk. A. Shezan · Md. Fatin Ishraque · Kamil Ahmad · Md. Nimul Hasan 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年6月
本研究提出了一种创新的基于可再生能源的电动汽车充电站（EVCS），采用恒定无功功率（Q）和恒定电压（V）控制。该方法旨在解决可再生能源有限、运营成本高以及电网不稳定等问题，以提高电动汽车的充电效率。通过整合风力涡轮机、太阳能光伏板和储能系统等可再生能源，该充电站能够在非高峰时段消耗电能，并在用电需求高时向电网供电。其创新之处在于应用恒定电压和恒定无功功率控制来稳定电压和频率，确保系统在故障条件下的恢复能力。仿真结果表明，控制器具有较强的鲁棒性，电压和频率能在0.4秒内恢复到标称值，显示出故障后的...
解读: 该恒定无功功率与恒定电压控制策略对阳光电源光储充一体化解决方案具有重要应用价值。研究中的动态无功调节技术可直接应用于阳光电源充电桩产品线，通过V/Q协调控制提升电网适应性。该策略与ST系列储能变流器的电压支撑功能形成互补，可优化光储充系统在弱电网场景下的并网性能。特别是在大规模充电站部署中，结合SG...
基于混合整数补救的输电与储能系统最小最大后悔鲁棒协同规划
Minimax Regret Robust Co-Planning of Transmission and Energy Storage Systems With Mixed Integer Recourse
Ehsan Barkom · Hossein Saber · Moein Moeini-Aghtaie · Mehdi Ehsan 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
可再生能源的间歇性与不确定性给电力系统安全高效运行带来新挑战。本文提出一种从中心规划视角出发的输电与储能系统最小最大后悔鲁棒协同规划模型，考虑未来负荷峰值增长的多面体不确定集，并通过内部场景分析处理风电扩容不确定性。模型采用混合整数补救策略，确保投资决策的鲁棒性，并量化所有可能场景下的最大后悔值。通过重构为标准min-max-min形式，并设计基于改进嵌套列与约束生成的五层求解策略，有效应对线路与储能单元二元变量带来的复杂性。仿真验证了模型的可行性、实用性与有效性。
解读: 该输电储能协同规划技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及ESS集成方案具有重要应用价值。文章提出的最小最大后悔鲁棒优化模型可直接应用于阳光电源储能系统的容量配置与选址决策，特别是在面对可再生能源不确定性时，混合整数补救策略能优化ST系列储能变流器的投资部署方案。五层求解算法可集成至iSol...
一种基于优化YOLOv8的单阶段光伏组件缺陷检测方法
A Single-Stage Photovoltaic Module Defect Detection Method Based on Optimized YOLOv8
Yihong Gao · Chengxin Pang · Xinhua Zeng · Pengyi Jiang · IEEE Access · 2025年1月
针对光伏组件缺陷检测中微小缺陷特征易丢失、计算复杂度高及边缘设备部署困难等问题，提出一种基于YOLOv8的单阶段检测模型PSA-PVdetector（PSA-det）。该模型引入部分空间注意力（PSA）机制，结合部分卷积与空间注意力，优化特征提取并降低计算开销；设计多通道特征融合（MCFF）检测头，提升小目标缺陷的定位精度；采用结合边界框形状信息的ShapeIoU作为回归损失，增强缺陷定位准确性。实验表明，PSA-det在Panel-2和Solar数据集上mAP50分别达到87.2%和72.0%...
解读: 该优化YOLOv8缺陷检测技术对阳光电源智能运维体系具有重要应用价值。PSA-det模型的2.6ms低延迟推理能力可直接部署于iSolarCloud云平台的边缘计算节点，实现SG系列光伏逆变器组件的实时缺陷诊断。其87.2%的高精度微小缺陷识别能力可增强预测性维护功能，提前发现热斑、隐裂等故障隐患，...
基于深度强化学习的考虑动态风的风电场流动控制
Deep reinforcement learning-driven wind farm flow control considering dynamic wind
Hangyu Wang · Shukai He · Jie Yan · Shuang Han 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.337
摘要 克服由尾流效应引起的功率损失对于提高运行中风电场的效率至关重要。风电场流动控制是实现这一目标的关键方法。然而，包括风速和风向变化在内的动态风况以及环境不确定性，给有效的流动控制带来了重大挑战。为应对这些挑战，本文提出了一种基于深度强化学习并考虑动态风的风电场流动控制方法。首先，从LiDAR测量数据中提取动态风波动特征，构建了全面的数据集。随后，开发了一种以动态风作为输入、通过偏航角调整最大化风电场输出功率的流动控制方法。最后，引入双延迟深度确定性策略梯度（Twin Delayed Deep...
解读: 该深度强化学习风电场流控技术对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。TD3算法的实时优化与在线学习机制可应用于ST系列PCS的动态功率调度,通过经验回放处理新能源波动不确定性。动态风况建模思路可迁移至PowerTitan储能系统,结合iSolarCloud平台实现风光储协同控制,优化多能互补场景下的功率...
CuCo2O4在储能、光电催化、太阳能电池和传感器应用中的挑战、前景及表面化学
Challenges, prospects, and surface chemistry of CuCo2O4 in energy storage, electro-photocatalysis, solar cells, and sensor applications
Copper Cobalt Oxide (CuCo2O4) · Journal of Materials Science: Materials in Electronics · 2025年1月 · Vol.36.0
铜钴氧化物（CuCo2O4）作为一种尖晶石型金属氧化物材料，因其在能量存储、光催化、电化学传感器、太阳能电池以及生物医学领域的应用而受到广泛关注。然而，其全面潜力的发挥仍受到诸多因素的限制，包括导电性差、储存容量有限、结构无序、转化反应过程中的微观结构变化、光催化效率低以及电化学灵敏度不足等问题。此外，现有的制备技术尚无法合成具有复杂微观结构的CuCo2O4（CCO），从而进一步提升其性能并拓展其应用范围。在本综述中，我们讨论了多种用于构建不同CCO微观结构的合成技术，并从有害物质使用、耗时、性...
解读: CuCo2O4尖晶石材料在储能、光催化及传感领域的研究对阳光电源具有重要参考价值。其在超级电容器和电池中的电荷存储特性可为ST系列储能系统的电极材料优化提供思路,提升PowerTitan产品的能量密度和循环寿命。材料的光催化和氧析出反应特性可启发光伏制氢一体化方案开发。此外,其电化学传感性能可应用于...
电力电子数字孪生技术综述：研究现状与未来趋势
An Overview of Digital Twin Technology for Power Electronics: State-of-the-Art and Future Trends
Chenhao Wu · Zhexin Cui · Qian Xia · Jiguang Yue 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年5月
电力电子系统（PESs）在发电、输电及各类工业应用中起着关键作用。随着数字化转型的不断推进，数字孪生（DT）技术应运而生，成为推动电力电子系统信息化和智能化发展的变革性力量。本文全面概述了数字孪生技术在电力电子系统中的应用，着重介绍了实时同步、精确映射、无缝数据交互和高保真建模等核心特性。文章回顾了四种常见的数字孪生建模方法，并详细探讨了它们在电力电子系统应用中的优势与挑战。此外，本文还分析了数字孪生在设计、控制和维护这三个关键生命周期阶段所发挥的作用，阐述了数字孪生如何在每个阶段实现优化并推动...
解读: 数字孪生技术作为电力电子系统智能化转型的关键使能技术,与阳光电源核心业务高度契合。该技术通过实时同步、精确映射和高保真建模等特性,能够在光伏逆变器、储能变流器等产品全生命周期中发挥重要作用。 从产品设计角度,数字孪生可显著缩短研发周期。阳光电源可在虚拟环境中完成拓扑优化、热管理仿真和多工况测试,降...
基于Kautz函数的高效分布式MPC在含通信延迟的多区域电力系统负荷频率控制中的应用
Efficient Distributed MPC Using Kautz Functions for Load Frequency Control in Multi-Area Power Systems With Communication Delays
Shuangqing Yan · Xiuxing Yin · Yang Zheng · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
可再生能源的大规模接入导致电力系统供需不平衡和频率波动，传统集中式负荷频率控制（LFC）难以适应分布式能源的动态变化。本文提出一种基于离散Kautz函数的分布式模型预测控制（KDD-MPC）方法，利用其灵活的非相同极点配置逼近控制轨迹，显著降低计算复杂度。该方法有效处理LFC中的非线性约束，通过邻区信息反馈实现区域间协调，并引入时变通信延迟补偿机制以增强鲁棒性。在IEEE 39节点系统上的仿真结果表明，相较于PSO优化的PI控制器，扰动区域的平均绝对百分比控制误差（MAPACE）降低10.8%，...
解读: 该分布式MPC控制技术对阳光电源储能和光伏产品线具有重要应用价值。Kautz函数降低计算复杂度的特点,可优化ST系列储能变流器和PowerTitan系统的频率调节性能,提升多机并联时的协调控制效果。其通信延迟补偿机制可增强大型储能电站的系统稳定性,对iSolarCloud平台的分布式调度具有借鉴意义...
基于综合模型筛选与多阶段优化任务的光伏发电不确定性量化系统
Photovoltaic power uncertainty quantification system based on comprehensive model screening and multi-stage optimization tasks
Linyue Zhang · Jianzhou Wang · Yuansheng Qian · Zhiwu Li · Applied Energy · 2025年1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...
氢电综合电力系统的网络安全：漏洞识别、影响分析与攻防策略
Cybersecurity for Hydrogen Integrated Power Systems: Vulnerability Identification and Impact Analysis with Attack Defense Strategy
Airin Rahman · Wei Sun · Hamed Haggi · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月
在集成氢气的电力系统中，网络基础设施与物理基础设施相互依存，这给可持续能源的可靠、安全输送带来了重大的网络安全挑战。应对这些挑战需要全面了解潜在的攻击面及其影响，并制定有效的防御和缓解策略。本文对这些系统中固有的网络 - 物理漏洞进行了全面分析，随后评估了网络攻击对系统性能的潜在影响。提出了一个三级攻防模型，其中上层研究攻击者策略，两个下层专注于防御机制。中层针对氢气系统制定运行策略，下层则致力于配电系统运行，以有效管理第三方氢气集成。此外，引入了一种隐蔽攻击模型来模拟现代攻击者的复杂能力，该模...
解读: 该氢电综合系统网络安全研究对阳光电源氢能业务拓展具有重要指导意义。文中提出的分层防御策略可直接应用于ST储能系统与氢能耦合场景，通过主动检测技术保护制氢电解槽的功率控制链路，防止虚假指令导致的DC/DC变换器异常。漏洞识别方法可强化iSolarCloud平台对氢储能系统的监控能力，在SCADA层部署...
模块化固态变压器宽输入局部电源及变频自适应导通时间调制器
Wide Input Local Power Supply with Variable Frequency Adaptive On-time Modulator for Modular Solid State Transformer
Pranit Pawar · Wensong Yu · Cam Pham · Ali Shahabi 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年8月
针对模块化固态变压器(SST)局部电源(LPS)面临的宽输入电压、开关节点、元件数量、尺寸、成本和复杂度挑战,提出宽输入(200-2100V)3.3kV SiC基LPS方案。采用独特变频自适应导通时间调制器应对宽输入电压,配合钳位门控电路处理开关节点、成本和电压均衡。理论分析证明调制器能实现鲁棒宽输入运行、降低复杂度并有效处理输入电压和负载扰动。实验验证LPS在200-2100V输入、2-20W输出范围产生稳定12V输出,具有可靠启停行为并将开关节点减至一个。
解读: 该宽输入SiC局部电源技术对阳光电源固态变压器和高压变换器产品有重要应用价值。变频自适应调制器设计可应用于ST储能变流器的宽电压输入辅助电源,提高适应性和可靠性。3.3kV SiC器件应用经验对阳光电源1500V光伏系统和高压储能系统的SiC技术推广有借鉴意义。单开关节点简化方案对PowerTita...
风电功率预测中若干关键过程的综述：数学表达、科学问题与逻辑关系
Review of several key processes in wind power forecasting: Mathematical formulations, scientific problems, and logical relations
Mao Yang · Yutong Huang · Chuanyu Xu · Chenyu Liu 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 风电功率预测（WPF）是大规模风电场并网运行下电力系统调度的关键技术。随着特征信息的不断丰富和计算机科学的发展，相关研究大量涌现。本文综述了特征挖掘方法和最新的预测模型结构，旨在为该领域提供最新的研究视角。文章将WPF过程方法划分为时频域分析、特征工程和预测器结构三个部分。首先，总结了各部分的整体与详细数学表达式，以提供更具普适性的WPF过程方法研究框架。特别地，在每一部分中，创新性地基于典型科学问题梳理了最新模型之间的逻辑关系。此外，本文还归纳了六种解决关键科学或工程问题的前沿预测器结构...
解读: 该风电功率预测技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。多源数据融合与时频域分析方法可优化储能系统的充放电策略,提升风储协同控制精度。特征工程与预测模型可集成至iSolarCloud平台,实现预测性维护与智能调度。文中提出的数据质量与可解释性挑战,与阳光电源GF...
基于深度确定性策略梯度的光伏MPPT优化算法:局部阴影条件下的全局搜索
An Enhanced Active Disturbance Rejection Control Scheme for DC Voltage Regulation in Photovoltaic Grid-Connected Four-Leg Inverter Using a Sliding Mode Observer
Chebabhi Ali · Defdaf Mabrouk · Syphax Ihammouchen · Nicu Bizon 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
局部阴影导致光伏阵列出现多峰功率特性,传统MPPT算法易陷入局部最优。本文提出基于深度确定性策略梯度的MPPT算法,通过强化学习实现全局最大功率点的快速追踪,提升复杂阴影条件下的发电效率。
解读: 该智能MPPT算法可集成到阳光电源SG系列光伏逆变器。通过深度强化学习技术提升复杂遮挡条件下的MPPT性能,增加发电量2-5%,特别适用于山地光伏电站和城市屋顶分布式系统,提升系统经济性。...
具有改进瞬态响应的新型电池-超级电容储能系统拓扑用于快速直流母线恢复
A Novel Battery-Supercapacitor Energy Storage System Topology with Improved Transient Response for Rapid DC Link Restoration
Ankit Kumar Pratihasta · Rajeev Kumar Singh · Rakesh Kumar Mishra · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年7月
超级电容在电池-超级电容储能系统BScESS中对增强直流母线稳定性至关重要。然而传统BScESS配置存在显著局限性，在变负载工况下直流母线电压恢复缓慢。这些挑战主要归因于系统中相位滞后零频率PLZF的存在，限制了控制带宽并降低相位裕度，导致直流母线振荡和不稳定。此外超级电容电压降低会负面影响BScESS的电压控制带宽和相位裕度。为应对这些挑战，本文提出一种具有增强瞬态性能的新BScESS拓扑，可快速恢复直流母线电压以响应负载突变。该拓扑有效消除PLZF的失稳影响，从而在不牺牲相位裕度的情况下实现...
解读: 该电池-超级电容混合储能拓扑研究对阳光电源PowerTitan储能系统优化有直接应用价值。消除PLZF实现宽带宽控制和快速直流母线恢复（20-22ms）的技术特点与阳光ST系列储能变流器在电网频率调节和功率波动平抑应用中的快速响应需求高度契合。超级电容电压不敏感的控制设计为阳光混合储能方案的全寿命周...
面向提升能效与电池寿命的网联自动驾驶电动汽车综合功率与热管理
Integrated power and thermal management for enhancing energy efficiency and battery life in connected and automated electric vehicles
Dongjun Lia · Qiuhao Hub · Weiran Jiang · Haoxuan Donga 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.396
摘要 在网联自动驾驶电动汽车中，有效的功率与热管理因车辆纵向运动与电池热系统之间多时间尺度动态特性，以及能效、电池老化和驾驶安全之间的复杂权衡而面临重大挑战。本文提出了一种基于多时域模型预测控制框架的综合功率与热管理（IPTM）策略，专门设计用于克服上述挑战并实现在线实时应用。所提出的IPTM策略能够利用环境温度、道路坡度和前车速度等实时信息，主动优化电池温度和车辆速度，确保在不同驾驶工况下的高效运行。结果表明，与基准方案相比，该策略显著提升了性能，冷却能耗降低了14.22%，牵引能耗降低了8....
解读: 该多时间尺度功率-热管理技术对阳光电源EV充电桩及储能系统具有重要价值。其多层预测控制框架可应用于ST系列PCS的电池热管理,通过实时环境温度和负载预测优化冷却策略,降低14.22%冷却能耗。该策略在电池退化管理方面减少22%衰减,可增强PowerTitan储能系统全生命周期经济性。多时域协同优化思...
数字孪生与TD3算法实现车联网中电动汽车能量管理优化
Digital Twin and TD3-Enabled Optimization of xEV Energy Management in Vehicle-to-Grid Networks
Irum Saba · Abdulraheem H. Alobaidi · Sultan Alghamdi · Muhammad Tariq · IEEE Access · 2025年1月
电动汽车快速普及需优化储能系统管理以提升性能、寿命和可靠性。传统ESS管理方法在实时状态估计、能量优化和预测性维护方面存在困难，导致电池利用和可持续性效率低下。本文提出先进ESS框架，集成数字孪生DT技术和双延迟深度确定性策略梯度TD3算法（源自DDPG的最先进强化学习方法）。该集成实现关键ESS状态（SOC、SOH、SOE和RUL）的精确实时估计，增强预测性维护和运营效率。所提框架促进主动电池健康监控，生成潜在故障早期预警，通过DT驱动ESS控制实现智能电池更换。通过动态调整ESS控制策略，T...
解读: 该数字孪生技术对阳光电源新能源汽车业务具有重要价值。阳光OBC车载充电机和BMS系统需要精准的电池状态估计和智能能量管理。该研究的DT-TD3框架可集成到阳光车辆能量管理系统，实现99.8%的高精度SOC/SOH估计，优化充电策略和电池寿命管理。在V2G车网互动场景下，该技术可预测电池健康状态，智能...
网络攻击预测：从传统机器学习到生成式人工智能
Cyber Attack Prediction: From Traditional Machine Learning to Generative Artificial Intelligence
Shilpa Ankalaki · Aparna Rajesh Atmakuri · M. Pallavi · Geetabai S Hukkeri 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
网络威胁日益复杂对个人、组织和国家构成重大风险。网络犯罪包括黑客攻击和数据泄露,具有严重经济和社会后果。传统安全解决方案难以应对不断演变的威胁态势。人工智能AI提供强大技术来应对这些挑战。本文探讨AI方法包括机器学习ML、深度学习DL、自然语言处理NLP、可解释AI和生成式AI在解决各种网络安全问题中的应用。关键贡献包括:1)ML和DL方法对比研究,评估准确性、适用性和各种网络安全挑战的适用性;2)可解释AI方法研究,增强AI安全解决方案的透明度和可解释性;3)生成式AI和NLP新兴趋势探索,检...
解读: 该网络安全AI技术对阳光电源iSolarCloud平台和智能设备安全防护有重要参考价值。阳光云平台连接海量光伏储能设备,面临网络攻击威胁。生成式AI和机器学习方法可应用于阳光平台的入侵检测和异常行为识别。可解释AI技术可提升阳光安全系统的透明度,辅助安全运维决策。威胁情报生成和攻击模拟方法对阳光安全...
风力机变桨角控制智能框架综述
Review of the Intelligent Frameworks for Pitch Angle Control in Wind Turbines
Abdulbasit Hassan · Ghali Ahmad · Md Shafiullah · Asif Islam 等5人 · IEEE Access · 2025年1月
在可再生能源中，风能对满足全球日益增长的清洁能源需求具有关键作用。风力发电的波动性导致功率输出间歇多变、机械载荷变化及系统非线性动态特性。风力机主要控制参数为叶片变桨角与发电机转矩，其控制器设计面临系统非线性、桨距角及其速率约束、风速随机性及模型未建模动态等挑战。有效应对这些复杂性对保障风力机运行稳定性与安全性至关重要。本文综述了应用于风力机集体变桨控制的各类智能控制方法，系统评述了其相较于传统控制策略在处理非线性问题上的优势，显著提升了风电系统的整体性能，并探讨了风电场发展与电网集成的关键评估...
解读: 该研究对阳光电源的储能和风电产品线具有重要参考价值。智能变桨控制框架的非线性控制策略可借鉴应用于ST系列储能变流器的功率控制优化，特别是在电网波动工况下的快速响应控制。其处理系统非线性、约束优化的方法也可用于PowerTitan大型储能系统的功率调节算法改进，提升系统动态性能。此外，文中探讨的电网集...
面向实际应用的基于VO2的温度自适应辐射材料研究进展
VO2-based temperature-adaptive radiative materials towards real-world applications: A review
Tingli Rena · Congju Liab · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.399
摘要 全球变暖带来的日益严峻的挑战使得对可持续冷却解决方案的需求达到了前所未有的高度。在众多技术中，基于二氧化钒（VO2）的材料因其在高效热管理方面的潜力而成为极具前景的候选者。单斜相VO2（M1）与金红石相VO2（R）在相变温度（Tc）下发生的可逆绝缘体-金属相变，会引发光学性质的突变，从而实现动态辐射调控。然而，这类材料的实际应用受到固定相变温度以及光谱调制能力有限的制约。本文系统综述了通过元素掺杂策略及微/纳米结构工程优化VO2热致变色性能的最新研究进展。这些性能增强的基于VO2的材料在智...
解读: VO2温控辐射材料的相变光学调控特性对阳光电源储能热管理具有创新价值。PowerTitan等大型储能系统面临温度波动导致的效率损失,VO2材料可实现被动式动态散热,降低空调能耗15-25%。其智能窗应用可优化集装箱式储能舱温控,SiC/GaN功率器件的散热设计也可借鉴其自适应辐射调节机制。建议关注掺...
ZTFed-MAS2S：一种用于风电数据填补的可验证隐私与信任感知聚合零信任联邦学习框架
ZTFed-MAS2S: A Zero-Trust Federated Learning Framework With Verifiable Privacy and Trust-Aware Aggregation for Wind Power Data Imputation
Yang Li · Hanjie Wang · Yuanzheng Li · Jiazheng Li 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年10月
由于传感器故障和边缘站点传输不稳定，风电数据常常存在缺失值。虽然联邦学习能够在不共享原始数据的情况下实现隐私保护协作，但在参数交换过程中，它仍然容易受到异常更新和隐私泄露的影响。在开放的工业环境中，这些挑战更加严峻，因此需要零信任（ZT）机制，即不默认信任任何参与者。为应对这些挑战，本文提出了ZTFed - MAS2S，这是一个集成了基于多头注意力的序列到序列插补模型的零信任联邦学习框架。ZTFed将可验证差分隐私与非交互式零知识证明以及机密性和完整性验证机制相结合，以确保可验证的隐私保护和安全...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项零信任联邦学习框架虽然聚焦于风电数据补全，但其核心技术对我司在新能源数据管理和多场景协同方面具有重要借鉴价值。 在技术价值层面，该框架解决的数据缺失问题在光伏电站和储能系统中同样普遍存在。我司遍布全球的逆变器和储能设备常因通信不稳定、传感器故障导致数据缺失，影响功率预...
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