Shuzhi Wen · Bingkun Wei · Lisha Peng · Shisong Li 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年5月

功率器件的健康状态监测对其安全可靠运行至关重要。近年来，开关瞬态电磁声纹（EMVP）信号成为评估器件健康状态的新颖指标。然而，现有基于EMVP的老化状态识别依赖人工判读，准确率较低。本文提出一种适用于多种工况的IGBT器件电磁声纹健康监测方法，构建了时空特征融合交叉注意力神经网络用于老化状态识别。实验结果表明，该网络对IGBT老化状态的识别准确率超过95%。同时引入迁移学习策略，提升了模型在小样本数据下的有效性与泛化能力，实现了多工况下IGBT器件老化状态的快速精确评估。

解读: 该IGBT电磁声纹诊断技术对阳光电源核心产品线具有重要应用价值。在ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统中，IGBT作为关键功率器件，其健康状态直接影响系统可靠性。该方法通过时空特征融合神经网络实现95%以上的老化识别准确率，可集成至iSolarCloud智能运维平台，实现从人工判读到...

Peng Lu · Yuanbao Wu · Junhao Li · Ning Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月 · Vol.17

针对风电与光伏预测误差导致的调度偏差问题，本文提出嵌入预测与误差校正信息的分布式近端策略优化（DPPO）模型，并将电网物理约束以正则形式嵌入网络，提升不确定性下的调度鲁棒性与经济性。

解读: 该研究提出的DPPO强化学习调度框架可直接赋能阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan储能系统能量管理模块，提升其在风光出力波动场景下的实时决策能力。建议将该算法集成至ST系列PCS的EMS层，协同组串式逆变器实现源-网-荷-储多层级自适应调控，尤其适用于高比例新能源并网的工...

Yuhong Zhu · Yongzhi Zhou · Wei Wei · Peng Li 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月

在人工智能驱动的电力系统分析（PSA）中，系统拓扑的高效且信息丰富的表示至关重要。尽管取得了重大突破，但近期采用图神经网络（GNNs）的方法在大规模电力系统分析中面临重大挑战，包括获取足够标注数据的高计算需求，以及对未见故障拓扑的泛化能力较差。为解决这些问题，我们提出了一种用于预训练图神经网络的自监督策略，该策略可在单个节点特征层面和整个图结构层面提升图神经网络的表达能力。通过集成物理信息技术，我们的策略使图神经网络能够内化适用于多个下游任务的基本原理。我们证明，我们的方法能够在无监督的情况下对...

解读: 该研究提出的物理信息自监督GNN框架对阳光电源的智能化产品升级具有重要价值。首先可应用于ST系列储能系统和SG系列光伏逆变器的电网拓扑感知与控制优化,提升GFM/GFL控制的适应性;其次可集成到iSolarCloud平台,增强分布式电站群的智能调度与故障诊断能力。该方法通过物理规律预训练提升模型泛化...

Peng Lu · Yuanbao Wu · Junhao Li · Ning Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月

针对风电与光伏功率预测误差导致的最优调度偏差问题，本文提出一种嵌入双规则的分布式近端策略优化（DPPO）模型。该模型将预测及误差校正信息嵌入DPPO状态空间，并以正则形式在神经网络中融入电网功率平衡与潮流约束，结合预设规则实现状态评估与动作执行的协同优化。基于某省电网实际数据在改进IEEE-30节点系统上的仿真结果表明，所提方法能有效应对可再生能源预测不确定性，在提升风电消纳、降低运行成本及增强调度适应性方面优于三种先进方法。

解读: 该嵌入双规则DPPO调度技术对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。其预测误差校正机制可直接集成到ST系列储能变流器的EMS能量管理策略中，通过实时修正风光预测偏差优化充放电决策，提升储能系统在新能源消纳场景下的经济性。分布式优化架构与阳光电源多站...

Jinli Zhu · Yuan Li · Fang Z. Peng · Brad Lehman 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年10月

电力系统，包括多电/全电船舶与飞机及电网，主要由发电、输配电和储能子系统构成，呈现显著的电感与电容特性。为提高效率，实际电路尽量减少物理电阻，但由此引发谐振、不稳定与长时暂态等问题。自1980年代起，电力电子变换器/逆变器被提出作为有源、无损及虚拟电阻，用于抑制上述动态问题。本文系统回顾从有源电阻到虚拟电阻的发展历程，深入分析其理论关联与物理本质，探讨实现约束，并展望其在现代能源电网中的扩展应用与革新潜力。

解读: 该虚拟电阻技术对阳光电源储能与逆变器产品具有重要应用价值。在PowerTitan储能系统中，可通过ST系列变流器实现虚拟电阻控制，有效抑制LC滤波器谐振和直流母线振荡，提升系统稳定性。对于构网型GFM控制策略，虚拟电阻可优化暂态响应，减少功率振荡。在SG系列光伏逆变器的1500V高压系统中，该技术能...

Huiyan Wang · Ruihao Peng · Yiheng Zhu · Jiachen Li 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年5月

工业光伏薄膜缺陷的自动检测对于确保光伏组件的可靠性至关重要。主要挑战包括缺陷样本有限、类别间特征相似以及复杂背景的干扰。现有的基于深度学习的方法需要大规模数据集，且仅关注视觉数据，这限制了它们在少样本缺陷检测（FSDD）中的有效性。为应对这些挑战，我们提出了上下文集成语言 - 图像多模态网络（CELIN），该网络通过提示调优融入文本信息，提升了光伏薄膜的少样本缺陷检测能力。与依赖单一固定文本提示的传统语言 - 图像模型不同，CELIN采用位置感知上下文集成策略来整合特定位置的提示向量，使模型能够...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于语言-图像多模态网络的光伏薄膜缺陷检测技术具有重要的战略价值。作为光伏组件可靠性保障的关键环节，该技术直接关系到我们光伏逆变器、储能系统等核心产品的上游供应链质量控制。 该技术的核心创新在于解决了工业场景中的三大痛点：小样本学习、相似缺陷区分和复杂背景干扰。传统深...

Yong Liao · Chengfeng Peng · Xiang Li · Xu Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年7月

绝缘子检测对电力系统运行至关重要，但复杂环境遮挡和背景变化大等问题增加了检测难度。为此，本文提出层次化旋转高斯注意力网络（HRGA-Net），通过旋转高斯卷积注意力（RGCA）模块激发通道依赖性并学习高斯邻域内的多视角空间分布信息，以抑制复杂背景干扰；进一步设计多极化旋转高斯注意力（MRGA）模块，融合多尺度卷积层中的多视角细节，实现多尺度绝缘子检测。在SFID、UPID、CPLID和IDID数据集上的实验表明，该方法mAP@.5分别达到99.33%、99.28%、96.53%和97.27%，显...

解读: 该HRGA-Net绝缘子检测技术对阳光电源智能运维体系具有重要应用价值。在光伏电站和储能系统的巡检维护中，可集成至无人机巡检方案，实现对高压绝缘子的自动化精准检测，mAP@.5达99.33%的高精度可显著降低漏检率。其旋转高斯注意力机制能有效应对复杂光照和背景干扰，适配iSolarCloud云平台的...

Xue Ke · Lei Wang · Jun Wang · Anyang Wang 等12人 · Applied Energy · 2025年6月 · Vol.388

摘要 电动汽车的快速发展对锂离子电池的热安全管理提出了更高要求。传统的物理模型需要大量离线参数辨识，在计算效率与模型保真度之间难以平衡；而数据驱动方法虽然精度较高，但缺乏可解释性，且在不同工况下需要大量数据支持。为应对上述挑战，本文提出了一种物理信息引导的注意力残差网络（Physics-Informed Attention Residual Network, PIARN），该模型将改进的非线性双电容模型与热集总模型嵌入到物理引导的循环神经网络框架中，从而提升了模型的可解释性与泛化能力。所设计的残...

解读: 该物理信息引导的电池温度预警技术对阳光电源储能系统具有重要价值。PIARN模型结合物理模型与深度学习,可集成至ST系列PCS和PowerTitan储能系统的BMS热管理模块,实现0.1°C精度的在线温度预测和近100%准确率的热预警。其轻量化物理模型与残差网络架构适合边缘计算部署,可通过iSolar...

Jia Peng · Ruisong Zhang · Shurong Li · Daning Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年5月

阻尼交流（DAC）测试广泛用于电力电缆局部放电（PD）检测，但传统方法在直流充电过程中易产生空间电荷累积，损害电缆绝缘。为此，本文提出一种新型DAC发电机拓扑结构，在原有基础上增加储能电容和开关器件。通过在不同时刻控制开关动作，使电缆电压从接近零开始振荡，避免了高直流电压起始导致的空间电荷注入。实验平台验证结果表明，该发电机运行正常，可有效激发电缆缺陷处的局部放电信号。对比实验显示，针对两类缺陷，新型DAC电压下的总放电量低于传统方式，证明其有效抑制了空间电荷注入。

解读: 该新型阻尼交流发电机技术对阳光电源储能系统和电网侧设备的电缆检测维护具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统和ST系列储能变流器中，高压电力电缆是关键连接部件，其绝缘状态直接影响系统安全。传统局放检测方法的空间电荷累积问题可能加速电缆老化，而该技术通过储能电容与开关器件的协同控制，实现从...

Ziwen Gu · Yatao Shen · Zijian Wang · Yaqun Jiang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月

精确的光伏功率预测是新型电力系统高效稳定运行的前提。现有研究多关注温度、辐照度等全局因素与光伏功率的关系，常忽略其局部动态影响，导致预测精度下降。为此，本文考虑多因素间的动态关联，提出一种基于动态局部特征嵌入的广义学习系统（DLFE-BLS）。首先设计动态相空间重构方法（DPSR）刻画多变量数据的动态特性，进而引入动态局部特征嵌入（DLFE）算法提取局部动态特征，并将其融入广义学习系统框架，构建DLFE-BLS模型以提升预测精度。实验结果表明，该模型在多种场景下均优于对比模型，尤其在迁移预测中表...

解读: 该DLFE-BLS光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。其动态相空间重构方法可优化MPPT算法在复杂气象条件下的功率追踪精度，局部动态特征提取能力可提升PowerTitan储能系统的充放电策略优化。该模型在迁移预测场景的优异表现，可直接应用...

Tao Li · Junyong Yu · Xinyu Peng · Wenjie Zhou 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

为了提高光伏/热电联用热电发电模块（PV/T-TEG）的热电性能，设计了一种新型的光伏/双层热相变材料热电组件（PV/2 T-PCM-TEG），该组件由PV-PCM-TEG以及热电模块热端和冷端两侧的双层蛇形铜管构成。在本研究中，我们设计并搭建了包含五种组件的实验平台，分别为PV、PV/T、PV/T-PCM、PV/T-PCM-TEG和PV/2 T-PCM-TEG，并完成了其性能的对比分析。结果表明，PV/2 T-PCM-TEG不仅更有效地提升了光伏电池的发电性能，还获得了更多的热㶲，其总平均㶲效...

解读: 该PV/2T-PCM-TEG混合发电技术对阳光电源光伏逆变器产品线具有重要参考价值。研究通过相变材料和热电模块将光伏组件温度最大降低10.8°C,发电效率提升至12.97%,这与SG系列逆变器的MPPT优化和温度管理策略高度契合。双层蛇形铜管热管理方案可启发iSolarCloud平台的温度监测算法优...

Weirong Liu · Pengfei Yao · Yue Wu · Lijun Duan 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

深度强化学习已成为电动汽车能量管理的一种有前景的方法。然而，深度强化学习依赖大量试错训练才能获得近似最优性能。为此，本文提出一种面向混合储能系统的电动汽车对抗性模仿强化学习能量管理策略，以最小化电池容量损耗成本。首先，利用动态规划在多种标准驾驶条件下生成专家知识，用于引导强化学习的探索过程，该专家知识表示为最优功率分配映射。其次，在早期模仿阶段，通过对抗网络使强化学习智能体的动作快速逼近最优功率分配映射。再次，根据对抗网络中判别器的输出设计动态模仿权重，促使智能体在在线驾驶条件下逐步过渡到自主探...

解读: 该对抗模仿强化学习策略对阳光电源混合储能系统具有重要应用价值。可应用于ST系列PCS的电池-超级电容混合储能优化,通过专家知识引导的强化学习加速训练42.6%,降低电池容量损耗成本5.1%-12.4%。技术可集成至iSolarCloud平台实现在线工况自适应功率分配,延长PowerTitan储能系统...

Tong Wang · Zhenyu Sun · Zhe Lv · Wei Zhao 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年3月

为提高短路故障后风电储能系统的频率响应能力，提出一种协调控制策略。首先，分析了风电储能功率对频率上升阶段频率变化率以及恢复阶段频率极值的影响。基于该分析，引入与频率扰动严重程度相关的可变权重系数，建立用于确定风电储能参考功率的优化模型。随后，评估了风力发电机组在故障穿越和稳态运行期间的调频能力。通过考虑转子能量平衡得出风力发电的参考功率，再将该值与风电储能参考功率进行比较，以确定所需的参考功率。最后，在四机两区域系统和某特定地区的实际系统上进行了仿真。结果表明，所提出的控制策略能有效减小频率波动...

解读: 该风储协调控制策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有直接应用价值。研究中超级电容与电池的功率分配逻辑可优化ST储能系统的混合储能配置方案，快速惯性支撑由超级电容响应，持续一次调频由电池承担，提升频率响应速度。协调控制机制可集成到阳光电源构网型GFM控制策略中，增强风光...

Yang Mi · Changkun Lu · Chunxu Li · Jinpeng Qiao 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年9月

为改善主动配电网（ADN）的电压分布与运行成本，提出一种融合灵活资源特别是移动储能系统在ADN与交通网耦合环境下的协调调度策略。结合去噪扩散概率模型构建数据驱动的日前场景生成方法，利用历史数据学习实际与预测功率曲线的误差关系，建立可再生能源出力的概率分布模型。采用随机机会约束优化方法量化不确定环境下的电压运行风险，并充分挖掘ADN中多资源在时空尺度上的调控能力。通过线性化处理将ADN与交通网耦合模型转化为混合整数线性规划问题。基于IEEE 33节点配电网与15节点交通网的仿真验证了所提方法的有效...

解读: 该移动储能协调调度技术对阳光电源PowerTitan储能系统与充电桩业务具有重要应用价值。研究提出的数据驱动场景生成方法可集成至iSolarCloud平台，通过去噪扩散模型提升光伏出力预测精度，优化ST系列储能变流器的日前调度策略。移动储能与配电网耦合模型为阳光电源开发车载储能与V2G技术提供理论支...

Jingxuan Zhang · Xinyue Chang · Yixun Xue · Xiang Bai 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月

为解决综合能源系统中能源供需长期失衡的问题，提出了一种涉及跨期长期储氢的电 - 氢和电 - 气互换系统。在该系统中，跨期氢能存储确保了全年荷电状态的连续性，以实现日内和日间的充放电，促进可再生能源消纳和能源的跨期转移。此外，考虑了影响能量转换设备效率和场景概率的多种不确定性因素。为应对综合能源系统中的多种不确定性，提出了一种将随机模型和鲁棒模型相结合的混合方法，并采用不确定性调整参数来灵活微调规划方案的保守程度。然后，将列与约束生成算法和鲁棒对偶理论相结合，将原问题分解为具有混合整数线性特征的主...

解读: 该电-气-氢综合能源系统优化规划技术对阳光电源储能与氢能业务具有重要应用价值。长时氢储能的跨时段调节特性可与PowerTitan储能系统形成互补，电化学储能负责短时调频调峰，氢储能实现季节性能量平衡，提升ST系列储能变流器在多能耦合场景的应用深度。鲁棒优化与随机规划相结合的不确定性处理方法，可直接应...

Juan Wei · Yuxiang Li · Hanzhi Peng · Sheng Huang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月

时变工况下快速的功率与转矩波动会加剧风电机组齿轮箱的疲劳载荷并提高故障率。本文提出一种面向风电场的最优功率控制方法，在跟踪输电系统运营商功率调度指令的同时，优化功率分配以抑制齿轮箱内部振动位移波动，降低疲劳载荷。通过分析行星架、行星轮、太阳轮和直齿轮等关键部件的传动机制，构建了描述齿轮箱内部振动与机械转矩及输出功率关系的动态模型。基于模型预测控制框架建立最优控制问题，并构建基于齿轮箱实时振动状态的疲劳评估系统，用于表征机组运行品质并指导风电场发电调度，为风电场优化调度提供安全边界，有效抑制潜在故...

解读: 该风电场最优功率控制技术对阳光电源储能和光伏产品线具有重要借鉴价值。其基于模型预测控制的功率分配优化思路可应用于ST系列储能变流器的多机组协调控制,有助于降低储能系统的机械应力和疲劳载荷。文中的振动状态实时监测和疲劳评估方法也可集成到iSolarCloud平台,用于SG系列逆变器的预测性维护。特别是...

Shaopeng Li · Xin Li · Yan Jiang · Qingshan Yang 等7人 · Applied Energy · 2025年5月 · Vol.386

摘要 风能是全球关键的清洁能源之一。风力涡轮机的结构安全性和动力响应分析在很大程度上受到其所在位置风速数据可获得性与精度的影响。然而，气象观测站分布稀疏，通常难以获取高分辨率的空间风速数据，因此需要采用条件模拟方法来补充低分辨率的观测数据。本研究针对这一挑战，提出了一种频域物理信息神经网络（FD-PINN），该方法利用频域信息，旨在实现对风力涡轮机三维（3D）时空风场的精准预测。该方法构建了一个深度神经网络，并将其与关键物理模型相结合，包括风谱、风场相干函数以及风速廓线。通过融合这些物理先验知识...

解读: 该频域物理信息神经网络技术对阳光电源风电变流器及新能源场站具有重要价值。通过高精度3D时空风场预测,可优化SG系列风电变流器的功率预测算法和主动抗扰控制策略,提升MPPT效率。结合iSolarCloud平台,该深度学习方法可增强风光储混合电站的预测性维护能力,优化储能系统ST系列PCS的充放电策略。...

Cheng Li · Chuan Xie · Guangda Ma · Chao Peng 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年2月

单逆变器侧电流反馈（ICF）LCL型并网逆变器（GFLI）因过流保护便捷和成本低而在工业中广泛应用，但在电网电压畸变及电网阻抗变化导致谐振频率超过fs/6时，存在注入电流质量差和振荡风险。为此，本文提出一种仅需单ICF的虚拟电网侧电流控制（VGCC）方案，并结合重复控制器（RC）以提升电流质量并满足并网标准。通过微分器获取电容电流构建虚拟电网侧电流，采用电容电压前馈有源阻尼（CVF-AD）实现输出导纳重塑，并在无源性约束下整定控制器参数。所提方案在无需增加硬件成本的前提下，兼顾高电流质量和接近奈...

解读: 该单电流传感器LCL滤波控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。虚拟电网侧电流控制方案可直接应用于工商业光伏和电网侧储能系统，在弱电网和电网阻抗波动场景下，通过电容电压前馈有源阻尼实现输出导纳重塑，有效抑制LCL谐振并提升注入电流质量，满足严格并网标准。该方案在保持...

Xueling Zhang · Kaiyan Zhang · Minmin Chen · Peng Song 等5人 · Solar Energy · 2025年5月 · Vol.292

我们采用量子化学方法对具有前景的实验分子MDA4（以Zn II卟啉环为核心，二芳胺为给体）以及基于该分子通过给体基团取代设计的分子（命名为MDA4-Z1、MDA4-Z2和MDA4-Z3）进行了理论研究，研究内容包括几何结构、电子性质、激发态性质及空穴迁移率等。研究结果表明，所设计的分子均具有优异的光吸收性能，有利于提高分子的短路电流密度。这些分子还表现出良好的电荷转移性能。与实验分子MDA4相比，所设计分子的最大吸收峰波长均发生蓝移。分子MDA4-Z1和MDA4-Z3的溶解性与实验分子MDA4相...

解读: 该卟啉基空穴传输材料研究对阳光电源SG系列光伏逆变器具有重要参考价值。MDA4-Z3分子展现的高空穴迁移率和优异光吸收特性,可启发组件端材料优化,提升光电转换效率和短路电流密度。其蓝移吸收特性有助于拓宽光谱响应范围,配合MPPT算法可实现更精准的最大功率点跟踪。该分子设计的供体取代策略为提升光伏系统...

Jingrong Su · Haoran Ji · Peng Li · Hao Yu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月

分布式电源的高渗透率加剧了有源配电网的电压越限问题。软开点（SOP）凭借灵活调节能力，可通过本地功率调控有效抑制电压越限。本文提出一种数据驱动的SOP局部电压自优化控制方法，适用于标签数据稀缺场景。首先，基于升维映射线性化（LDML）构建SOP局部控制模型，刻画配网状态与控制策略间的非线性关系；进而建立自优化引导机制，生成大量带标签的训练样本。在含四端SOP的实际配电网中验证了方法的有效性，结果表明该方法仅依赖本地量测即可实现快速响应与强适应性。

解读: 该SOP局部电压自优化控制技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。升维映射线性化方法可直接应用于储能PCS的本地电压控制策略，通过数据驱动实现快速响应，无需依赖集中式通信，提升系统可靠性。该自优化机制可集成至iSolarCloud平台的边缘控制层，结合阳光电源...