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人工智能和数字孪生在电力系统中的应用综述
The Applications of Artificial Intelligence and Digital Twin in Power Systems: An In-Depth Review
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。...
基于TSSA的微电网逆变器多故障诊断算法
TSSA-Based Multifault Diagnosis Algorithm for Microgrid Inverter
Zhanjun Huang · An Zhang · Weiheng Shao · Kang Hu 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2024年11月
在工业应用中，设备的故障诊断常常存在诸多复杂干扰。特别是，传感器导致的检测信号的不确定性和数据丢失，将极大地增加微电网系统逆变器故障诊断的干扰和难度，甚至会导致保护单元误报警和误触发。为解决该问题，本文提出一种基于拓扑自相似性评估的微电网逆变器故障诊断算法。首先，采用数据核拓扑提取方法提取检测信号的核拓扑，该方法能有效反映不同数据状态的关键信息，同时可大幅减少诊断方法的启动量和相应计算量。其次，利用提取的核拓扑重构拓扑虚拟镜像，能有效降低数据丢失的影响。第三，分别利用所获得的核拓扑和拓扑虚拟镜像...
解读: 从阳光电源微电网逆变器及储能系统业务角度来看，这项基于拓扑自相似性评估（TSSA）的多故障诊断算法具有显著的工程应用价值。 该技术针对工业现场传感器信号不确定性和数据丢失等实际问题，提出了创新性解决方案。通过数据核心拓扑提取方法，算法能够在大幅降低计算量的同时保留关键故障特征信息，这对于阳光电源大...