臧奕茗 · 李卓潇 · 张少春 · 闫云凤 等7人 · 高电压技术 · 2025年4月 · Vol.51

人工智能与量子技术作为战略性前沿科技，在电力系统中具有广阔应用前景。本文综述了AI在电力设备运维、系统控制、市场交易及设备设计等方面的应用优势，系统分析了量子测量、计算、通信与材料在电力参量高精度检测、系统快速优化、安全通信和设备改进中的现状与作用，并从“AI+量子测量”“AI+量子计算”“AI+量子通信”“AI+量子材料”四方面展望其深度融合前景，最后总结了二者协同应用面临的关键挑战与未来发展方向。

解读: 该研究对阳光电源多条产品线具有战略价值。AI+量子计算可应用于PowerTitan储能系统的多目标优化调度，提升能量管理效率；量子测量技术可增强SG系列逆变器的电网参数检测精度，优化MPPT算法性能；AI+量子通信可强化iSolarCloud平台的数据安全传输能力；量子材料研究为SiC/GaN功率器...

江昌旭郭辰刘晨曦林俊杰邵振国 · 高电压技术 · 2025年4月 · Vol.51

随着双碳目标推进，风电、光伏等分布式电源大量接入配电网，加剧了出力的间歇性与波动性。主动配电网动态重构属高维混合整数非线性随机优化问题，传统方法存在局限。深度强化学习融合深度学习表征能力与强化学习决策优势，适用于该场景下的重构策略求解。本文综述其研究进展，分析数学模型构建、编码方式及算法应用现状，总结现有方法不足与深度强化学习的优势，并展望未来研究方向。

解读: 该深度强化学习配电网重构技术对阳光电源储能与光伏系统协同优化具有重要价值。在PowerTitan大型储能系统中，可结合iSolarCloud平台实时数据，通过DRL算法动态优化储能充放电策略与网络拓扑，应对光伏出力波动。对于SG系列逆变器集群，该技术可优化多逆变器协同控制与潮流分配，提升MPPT效率...

Zhen Huang · Jiawei Gong · Xuechun Xiao · Yuan Gao 等7人 · IET Power Electronics · 2025年2月 · Vol.18

本文综述了人工智能与数字孪生技术在电力电子变换器控制中的独特优势，旨在探索并实现更高水平的控制策略数字化。通过分析各类智能算法与数字孪生架构在交通电力系统中的协同作用，文章总结了其在提升动态响应、故障诊断与系统可靠性方面的潜力，为未来智能交通能源系统的优化控制提供了技术路径与研究方向。

解读: 该综述对阳光电源新能源汽车产品线具有直接应用价值。文中AI与数字孪生技术可应用于车载OBC充电机和电机驱动控制器的智能化升级：通过数字孪生建立功率变换器实时仿真模型，结合AI算法实现动态工况下的自适应控制优化，提升电机驱动系统的动态响应速度和效率。该技术可与阳光电源iSolarCloud平台融合，构...

Sunil Subedi · Yonghao Gui · Yaosuo Xue · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月

基于电力电子变流器（PEC）的资源在电力系统中日益普及，因此迫切需要精确的动态模型来理解其在不同事件和控制策略下的动态特性。不准确的建模可能导致系统不稳定、成本增加和可靠性问题。预计在不久的将来，电力电子变流器的数量将不断增加，详细建模在计算和数学上变得复杂，需要强大的计算能力和特定供应商电力电子变流器的相关知识。为了克服这些挑战，数据驱动的机器学习/人工智能（ML/AI）方法被广泛应用，这些方法可以在有限的知识条件下跟踪处于各种运行模式的电力电子变流器的动态响应。这些模型可应用于保护、稳定性分...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇关于电力变换器数据驱动动态建模的综述论文揭示了新能源行业技术演进的关键趋势。随着光伏逆变器、储能变流器等电力电子设备在电网中的渗透率持续攀升，传统基于物理模型的建模方法正面临计算复杂度高、需要详尽厂商参数等瓶颈，这与阳光电源在全球部署的海量设备运维现状高度契合。 论文...

Ali Heydari · Omar Al-Zu%27bi · Yaman Manaserh · Ahmad R. Gharaibeh 等8人 · Journal of Electronic Packaging · 2025年1月 · Vol.147

在线平台与网络人工智能的快速发展推动了计算能力需求和数据中心规模的急剧增长，亟需先进的冷却技术以应对日益增加的功率密度与能耗。本研究实验评估了一种面向高密度机架环境的两相直接芯片级液冷系统的性能，重点考察了集成行级与机架级歧管的160 kW制冷剂至液体（R2L）冷却分配单元（CDU）的实际应用效果。结果表明，该系统在高热负荷下具备优异的散热能力与运行稳定性，为下一代数据中心热管理提供了可行的技术路径。

解读: 该两相液冷技术对阳光电源大功率储能系统具有重要应用价值。PowerTitan等MW级储能系统中，功率模块和变流器在高负荷运行时产生集中热量，传统风冷方案能效比（PUE）较高。研究验证的160kW R2L直接芯片级冷却方案可应用于ST系列储能变流器的IGBT/SiC模块散热优化，通过两相冷却提升功率密...

Bharath Ramakrishnan · Cam Turner · Husam Alissa · Dennis Trieu 等13人 · Journal of Electronic Packaging · 2025年1月 · Vol.147

传统上，数据中心采用风冷方式为IT设备散热，但随着图形处理器（GPU）功耗的持续上升，对冷却技术提出了更高要求。为提升能效，直接液冷（DLC）成为一种有前景的解决方案。本文评估了在执行人工智能/机器学习（AI/ML）任务的微软G50 GPU服务器上，DLC相较于传统风冷的性能表现。实验结果表明，DLC显著提升了GPU计算性能，增强了能效，并有效降低了系统热阻，为高密度计算场景下的散热设计提供了重要参考。

解读: 该液冷技术研究对阳光电源PowerTitan大型储能系统和数据中心储能方案具有重要应用价值。研究证实直接液冷可显著提升GPU高功率密度场景下的能效和性能，这与储能变流器功率模块散热需求高度契合。对于ST系列储能变流器，可借鉴液冷方案优化SiC/GaN功率器件的热管理，降低系统热阻，提升功率密度和转换...

Giovanni Battista Gaggero · Paola Girdinio · Mario Marchese · IEEE Access · 2025年1月

先进通信系统与分布式资源的融合推动了智能电网的发展，提升了控制能力与运行效率。然而，系统复杂性的增加也带来了新的脆弱性，加剧了网络攻击、设备故障等异常风险。机器学习技术作为数据分析的变革性工具，正广泛应用于异常检测。本文综述了结合人工智能与物理模型的智能电网异常检测方法，系统梳理了当前研究现状，评估了各类应用场景、算法性能及验证方式，识别出关键研究缺口，并为该领域的进一步发展提供了学术见解。

解读: 该综述对阳光电源智能运维体系具有重要指导价值。AI与物理模型融合的异常检测方法可直接应用于iSolarCloud平台，提升ST储能系统和SG光伏逆变器的故障预警能力。针对储能系统，可结合电池物理模型与机器学习实现热失控、SOC异常等早期检测；对光伏电站，可融合IV曲线物理特性与AI算法识别组件遮挡、...

Rolando Antonio Gilbert Zequera · Anton Rassõlkin · Toomas Vaimann · Ants Kallaste · IEEE Access · 2025年1月

随着人工智能持续发展，设计提供能源技术诊断和维护的准确算法是能源转型领域的挑战性任务。本研究专注于Transformer模型实施用于电池储能系统充电诊断和算法设计。实验使用可编程直流电子负载测试两个锂离子电池单元评估充电指标，每个单元执行20次电池测试。采用滤波器、包装器和嵌入方法技术实现特征选择并展示电池测试关键性能指标。时间序列和状态估计是执行充电诊断和荷电状态预测的监督学习技术。结果显示Transformer模型卓越性能指标，相比传统深度学习算法在模型评估中达到超过94%准确率。

解读: 该Transformer电池诊断技术对阳光电源储能系统BMS具有重要应用价值。阳光ST系列储能变流器配套的电池管理系统需要精准的SOC估计和健康诊断，该Transformer模型可提升预测准确率至94%以上。阳光可将该技术集成到BMS算法中，实现更精准的电池状态估计和寿命预测，优化充放电策略，延长电...

Lijuan Cao · Yunhao Luo · Xiaomin Cheng · Xiangshui Miao · Applied Physics Letters · 2025年1月 · Vol.127

随着人工智能的快速发展，人工神经元作为关键组件受到广泛关注。然而，现有电路结构复杂，不利于高密度集成。本文提出一种Ag/Ti/TaOx/Pt双功能忆阻器，在不同电压偏置下表现出动态与阈值开关特性。利用该特性，将两个器件背对背连接，构建了漏泄积分-放电（LIF）神经元，仅需一步光刻即可实现高度紧凑的神经元结构。电学测试验证了其LIF功能及对输入信号的适应性，为神经形态计算提供了新型双功能器件与紧凑型人工神经元方案。

解读: 该TaOx双功能忆阻器的紧凑型神经元技术对阳光电源智能控制系统具有前瞻性价值。其漏泄积分-放电特性可应用于：1）PowerTitan储能系统的电池管理，通过神经形态计算实现高密度集成的SOC/SOH预测算法，提升BMS智能化水平；2）iSolarCloud平台的边缘计算节点，利用忆阻器低功耗特性实现...

Shaishai Zhao · Jianfei Chen · Chengzhi Li · Jiaqi Chi · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年7月

提出基于初级侧反电动势EMF相量估计的感应电力传输IPT系统参数识别方法和输出电压电流控制策略。该方法无需实时通信即可实现恒压恒流CC/CV电池充电。通过估计初级侧EMF相量推导系统参数并设计控制算法。实验结果验证所提方法在LCC-S补偿IPT系统中的有效性。

解读: 该初级侧控制研究对阳光电源无线充电系统简化有重要价值。无需通信的CC/CV控制方法可降低阳光OBC无线充电系统复杂度和成本，提高可靠性。EMF相量估计技术可应用于阳光iSolarCloud平台智能充电算法。...

Ghazal Rahmani-Sane · Sasan Azad · Mohammad Taghi Ameli · Sasan Haghani · IEEE Access · 2025年1月

本文首次全面综述电力系统中各类AI技术，涵盖负荷预测、安全评估、电压稳定性评估、切负荷、虚假数据注入攻击检测、状态估计与定位、故障检测定位、电能质量扰动检测等应用。针对AI实际应用挑战，引入两大工具：迁移学习与AI算法的战略结合，以及数字孪生技术的利用。这些方法的整合显著提升AI模型性能和准确性，为充分利用AI能力、推进可持续能源未来提供基础知识。

解读: 该AI综述对阳光电源智慧能源平台建设具有战略指导意义。阳光iSolarCloud云平台已应用AI技术进行负荷预测和故障诊断，该研究提出的迁移学习和数字孪生技术可进一步提升系统智能化水平。阳光可构建储能和光伏电站的数字孪生模型，实现精准预测性维护，降低运维成本15-20%，提升电站全生命周期收益。...

Bogdan C. Ionescu · Liviu Mihalache · Saeed Asgari · Satyajeet Padhi 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年9月

中压驱动器的热管理设计依赖计算量大且耗时的仿真。本文提出一种基于计算流体动力学（CFD）与降阶模型（ROM）技术相结合的创新方法。引入一种物理信息感知的非侵入式ROM，利用系统的线性时不变（LTI）特性，预测冷却介质流量变化下中压驱动组件的热行为，构建线性参数变化（LPV）ROM。该ROM方法在中压驱动功率变换器上验证，并与实测数据对比，结果表明其在保持精度的同时显著降低计算资源与时耗。该技术为驱动控制器实时嵌入精确热模型提供了可能，推动人工智能系统的发展。

解读: 该高保真降阶建模技术对阳光电源中压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，SiC功率模块的热管理直接影响系统可靠性和功率密度。该ROM方法可将CFD热仿真从数小时压缩至秒级，使实时热模型嵌入控制器成为可能，实现动态功率解耦和预测性过载保护。对于1500V光伏...

作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月

本文提出了一种利用实时输出电流的数据驱动在线稳定性监测方法，有助于弱电网中跟网型逆变器的稳定性判断。主流方法依赖于阻抗测量，而该方法在扰动注入幅度、持续时间与测量精度之间存在权衡。相比之下，本文提出的方法首次将人工智能技术用于基于实时电流数据的逆变器稳定性监测，无需注入扰动即可实现快速、准确的稳定性评估，从而保证逆变器正常运行。该方法巧妙地将输出电流这一单变量扩展以包含多个特征，并设计了一种新颖的多方面特征融合（MAFF）模型来提取这些扩展特征。实验结果表明，所提方法的样本加载间隔为10毫秒，平...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于数据驱动的并网逆变器在线稳定性监测技术具有重要的战略价值。当前，随着全球新能源渗透率持续提升，弱电网环境下的并网稳定性已成为制约大规模光伏、储能系统应用的核心技术瓶颈。传统基于阻抗测量的稳定性评估方法需要注入扰动信号，存在影响设备正常运行和测量精度难以平衡的固有矛盾...

Judith Nkechinyere Njoku · Ebuka Chinaechetam Nkoro · Robin Matthew Medina · Cosmas Ifeanyi Nwakanma 等6人 · IEEE Access · 2025年1月

电池管理系统BMS复杂性增加导致处理准确实时监测和控制所需海量数据面临挑战。现有严重依赖人工智能AI的BMS框架常因数据限制而影响状态估计精度，最终影响电池性能和安全性。提出集成数字孪生DT技术应对这些挑战。DT创建物理电池系统的虚拟表示，通过先进AI算法实现增强监测、预测性维护和优化性能。本研究全面探索BMS的DT技术。首先综述基本概念，包括DT在电池管理中的定义、角色和高层架构。其次检查研究和行业案例研究以识别开发强大电池DT的必要技术和工具。提出详细框架将DT与现有BMS基础设施集成，聚焦...

解读: 该数字孪生电池管理技术对阳光电源BMS产品线有前瞻性参考价值。阳光储能BMS和车载OBC可借鉴DT技术实现虚拟仿真和优化。数字孪生虚拟表示可应用于阳光电池系统的状态监测和预测性维护。AI算法与DT集成的思路可提升阳光BMS的智能化水平。该综述提出的集成框架和实施策略，对阳光BMS数字化转型有指导意义...

Tomoya Akabe · Vu Trung Duong LE · Yasuhiko Nakashima · IEEE Access · 2025年1月

人工智能应用快速进步推动对灵活高效硬件架构的需求增长。为应对这些需求，提出IMAX，一种新型粗粒度线性阵列架构，在线性结构中交替缓存存储器和处理单元以吸收不规则存储访问延迟，实现卓越性能和能效。IMAX3通过引入优化通信、双缓冲和先进稀疏矩阵乘法技术进一步增强架构，带来显著性能改进。Xilinx VPK180 SoC上实时评估显示IMAX3卓越能力：稀疏矩阵乘法比GTX 1080Ti快503倍，FFT能效是Jetson AGX Orin的10倍。此外IMAX3在矩阵乘法中优于相关架构，速度比ST...

解读: 该高能效硬件加速架构对阳光电源边缘AI应用具有参考价值。阳光智能逆变器和储能系统需要高效的边缘计算能力，该IMAX3架构的低功耗高性能特点与阳光产品需求契合。阳光可借鉴该多级流水线设计理念，优化逆变器和储能系统的FPGA/ASIC芯片设计，提升AI算法执行效率，降低功耗，增强实时控制和智能诊断能力，...

Pratikhya Raut · Deepak Kumar Panda · Amit Kumar Goyal · IEEE Access · 2025年1月

电动汽车大规模接入对电网负荷管理提出新挑战,精准的充电负荷预测是需求响应优化的基础。本文提出基于图神经网络的充电负荷预测模型,捕捉充电站之间的时空关联性,结合需求响应策略实现充电负荷的削峰填谷。

解读: 该充电负荷预测技术可应用于阳光电源充电桩和储能系统的协同优化。通过智能预测和需求响应策略,优化充储一体化系统的能量调度,降低电网峰值负荷,提升充电基础设施的经济性,为光储充一体化解决方案提供智能调度支持。...

Mitra Nabian Dehaghani · Tarmo Korõtko · Argo Rosin · IEEE Access · 2025年1月

分布式发电DG、可再生能源RES和功率电子变换器集成到配电系统DS引入显著电能质量PQ挑战，如电压波动、谐波畸变和暂态。这些问题可破坏电力系统可靠性和稳定性，使解决这些问题以确保一致弹性供电至关重要，特别是随着RES采用持续增长。虽然先前综述探索人工智能AI在PQ管理中的应用，但大多数局限于特定AI技术或针对性PQ问题如谐波。然而本综述提供跨广泛PQ应用的AI方法综合综述，涵盖检测、分类和改善，同时考虑每种情况下解决的特定PQ问题。通过采用集成方法，本综述识别关键研究空白，特别是利用AI控制RE...

解读: 该AI电能质量管理综述对阳光电源光伏逆变器和储能变流器的电能质量改善功能有重要参考价值。阳光SG系列逆变器和PowerTitan储能系统需要先进的谐波抑制和电能质量控制能力。AI方法在PQ检测、分类和改善中的应用可集成到阳光产品控制算法中。该综述识别的研究空白——利用AI控制RES功率变换器进行PQ...

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...

Mohammad Karimzadeh Kolamroudi · Oluwasegun Henry Jaiyeob · Mustafa Ilkan · Babak Safaeie · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.301

摘要 在气候危机加剧和化石燃料枯竭的背景下，太阳能有望成为一种关键的可再生能源。尽管传统光伏（PVs）的效率有限，但聚光光伏-热（CPV/T）系统能够同时发电和产热，实现60%至80%的总效率，显著高于单独使用光伏系统所达到的效率。然而，CPV/T系统的性能高度依赖于辐照度波动、电池温度和跟踪误差等运行参数，这限制了其在实际应用中的广泛部署。人工智能（AI）技术，包括深度神经网络（DNNs）、强化学习（RL）以及混合算法，通过实现自适应热管理、故障检测、实时优化和高精度太阳跟踪，有效解决了上述问...

解读: 该CPV/T系统AI优化技术对阳光电源具有重要借鉴价值。文中深度神经网络实现的实时优化、故障检测和预测性维护技术,可直接应用于SG系列逆变器的MPPT算法优化和iSolarCloud平台的智能运维功能增强。AI驱动的热管理控制提升35%以上热稳定性的成果,对ST系列储能变流器的温控策略和PowerT...

Haojie Zhoua · Ji Lib · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.346

摘要 人工智能（AI）芯片在移动智能设备（如移动机器人、无人机、智能电动汽车等）中发挥着关键作用。随着这些设备对计算能力需求的不断提升，AI芯片的热管理系统正面临日益严峻的挑战，特别是在需要在不同取向和高温条件下实现可靠散热的应用场景中。尽管环路热管（LHP）克服了传统热管的一些局限性，但其始终未能满足高功率芯片（大于500 W）在变取向工况下的热管理需求。本研究引入热电制冷器（TEC）对LHP的补偿腔进行完全冷却，显著增强了冷凝液的回流，从根本上解决了上述问题。通过实验系统地研究了新型集成TE...

解读: 该重力不敏感环路热管与热电模块集成技术对阳光电源电动汽车驱动系统及充电桩产品具有重要应用价值。针对大功率AI芯片(>500W)在不同姿态下的散热难题,该技术通过TEC主动冷却补偿腔实现热阻低至0.0978K/W,可直接应用于阳光电源电动汽车OBC充电机、电机驱动控制器及大功率充电桩的SiC/GaN功...