找到 2 条结果
一种用于锂离子电池容量预测的多输出卷积高斯过程
A Multioutput Convolved Gaussian Process for Capacity Forecasting of Li-Ion Battery Cells
Abdallah A. Chehade · Ala A. Hussein · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年1月
本文提出了一种基于多输出卷积高斯过程（MCGP）的锂离子电池容量预测方法。该方法通过潜在函数分解技术，将多个电池单元的容量趋势分解为潜在函数，并结合优化核函数进行建模，实现了多任务学习与迁移学习，有效提升了电池容量衰退趋势预测的准确性。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack系列）具有极高的应用价值。通过MCGP模型，公司可提升iSolarCloud平台对大规模储能电站电池衰退的预测精度，实现更精准的SOH（健康状态）管理和寿命预警。这不仅能优化BMS的充放电策略，延长系统使用寿命，还能为电网侧储能的...
一种具有受控总谐波失真和三重最大功率点跟踪的并网光伏系统设计
Design of a Grid-Tie Photovoltaic System With a Controlled Total Harmonic Distortion and Tri Maximum Power Point Tracking
Ala A. Hussein · Xi Chen · Mahmood Alharbi · Anirudh Ashok Pise 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年5月
本文提出了一种自适应并网光伏系统，在保证预定电能质量的前提下，最大化注入电网的功率。该算法通过协同跟踪光伏源最大功率、DC-DC变换器最大效率以及逆变器在总谐波失真（THD）限制下的最大效率，实现了系统整体性能的最优控制。
解读: 该研究提出的“三重MPPT”协同优化算法对阳光电源的核心产品线具有直接参考价值。对于组串式逆变器（如SG系列），该算法可进一步提升在复杂工况下的发电效率，同时在保证THD指标的前提下优化逆变器损耗，有助于提升产品在严苛电网环境下的电能质量表现。建议研发团队关注该算法在iSolarCloud智能运维平...