找到 5 条结果
基于数字孪生建模技术与优化算法的三相AC-DC变换器LC参数辨识
LC Parameters Identification for a Three-Phase AC–DC Converter Through Digital Twin Modeling Technique and Optimization Algorithms
Giulia Di Nezio · Sergio de López Diz · Marco di Benedetto · Alessandro Lidozzi 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年1月
数字孪生技术通过高保真数字模型实时复现物理系统行为，正深刻变革能量转换领域。为实现预测性维护，需精准监测影响关键部件健康状态的参数。本文提出一种基于数字孪生的三相AC-DC开关变换器参数估计方法，采用粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）和模拟退火（SA）进行L型交流滤波器电感与直流侧电容参数辨识。在平衡与不平衡工况下验证了方法的鲁棒性与可行性，并对比了三种优化算法性能。结果表明该方法在系统辨识与状态监测中具有应用潜力。
解读: 该数字孪生参数辨识技术对阳光电源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。通过PSO/GA/SA算法实时辨识LC滤波参数和直流侧电容，可直接应用于PowerTitan储能系统的预测性维护，监测电容老化和电感饱和等关键健康指标。该方法在不平衡工况下的鲁棒性验证，契合阳光电源1500V高压...
基于改进GMM分割和DenseNet的遥感识别新方法
A Novel Remote Sensing Recognition Using Modified GMM Segmentation and DenseNet
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...
高密度NOMA网络中网络切片的子信道分配和功率分配优化：Q学习方法
Optimizing Subchannel Assignment and Power Allocation for Network Slicing in High-Density NOMA Networks: A Q-Learning Approach
Suhare Solaiman · IEEE Access · 2025年1月
高密度环境下连接设备数量增长给不同网络切片服务带来严峻挑战，如超可靠低延迟通信和大规模机器类型通信，每种服务有独特QoS要求。主要困难是分配网络资源最大化频谱利用同时满足mMTC大规模连接需求和URLLC超可靠低延迟通信需求。本研究利用非正交多址网络切片在各种服务间共享无线资源，改善大规模设备部署连接性。提出优化算法用于高密度NOMA网络中URLLC和mMTC设备的子信道分配和功率分配，采用Q学习算法优化决策过程确保URLLC和mMTC设备间高效资源共享并满足各自QoS要求。大量仿真显示所提算法...
解读: 该网络切片优化技术可应用于阳光电源虚拟电厂通信系统。阳光管理的大规模分布式光伏储能资源需要低延迟高可靠的通信网络，该NOMA和Q学习方法可优化海量设备接入和实时调度指令传输。阳光可将该技术应用于iSolarCloud平台边缘通信，实现储能聚合和需求响应，提升系统实时响应能力和调度灵活性。...
一种基于分段二极管模型的自适应四层数字孪生用于光伏组件实时故障诊断与输出特性表征
An adaptive four-layer digital twin with segmented diode model for real-time fault diagnosis and output characterization of PV modules
Yihan Chena · Mingyao Maa · Wenting Maa · Xilian Zhoua 等6人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.300
摘要 随着光伏发电的快速发展，光伏组件的精确故障诊断与输出特性表征已成为关键挑战。现有的光伏模型通常缺乏实时适应性，限制了其在复杂且动态运行条件下的有效性。为克服这些局限性，本文提出了一种专为光伏组件设计的新型四层数字孪生（DT）模型架构。该框架独特地融合了基于物理信息的分段二极管模型与混合型菌群生长-差分进化（FG-DE）优化算法，实现了高精度建模与鲁棒的多源数据融合。与传统模型不同，所提出的分段二极管模型能够根据变化的故障条件——包括失配与非失配故障——进行动态调整，从而对故障机理和输出行为...
解读: 该四层数字孪生架构对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud平台具有重要应用价值。其分段二极管模型可增强MPPT算法在复杂故障场景下的精准追踪能力,98.49%的故障诊断准确率可直接集成至预测性运维系统。混合优化算法与虚拟同步层的实时数据融合机制,能显著提升1500V大型电站的组件级监控精...
电网连接型多能系统的整体优化：生物质与灵活储能的集成
Holistic optimization of grid-connected multi-energy systems: Biomass and flexible storage integration
Jie Ji · Yinqi Xi · Yibai Wang · Jia Xiao 等9人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.327
摘要 本研究针对苏北地区多能系统（MES）容量及灵活储能优化中的关键挑战，重点探讨了生物质能、风能与光伏发电源的集成问题。该研究对于提升绿色可再生能源的高效与可持续利用具有重要意义，是应对能源危机和环境问题的关键途径。本研究采用了一种生物质与灵活储能（BMFS）策略，涵盖风力涡轮机、光伏发电机、生物质供电单元以及储能系统的集成。通过运用集合经验模态分解-共生生物搜索-径向基函数（EMD-SSA-RBF）优化算法，在多种负荷条件下对系统性能进行了仿真模拟，旨在实现电网供需之间的平衡。该算法结合了E...
解读: 该多能源系统优化研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。研究中的EMD-SSA-RBF算法可启发iSolarCloud平台的预测性维护优化,提升储能系统在风光生物质混合场景下的调度精度。GBGT稳定供电策略可借鉴至VSG虚拟同步发电机控制技术,增强电网稳定性。研究...