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基于双向长短期记忆网络
Bi-LSTM）的并网变流器序阻抗预测
Sijia Li · Rui Kong · Frede Blaabjerg · Amjad Anvari-Moghaddam · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年2月
大规模电压源变流器（VSC）接入电网可能引发稳定性问题。基于阻抗建模的稳定性分析是解决该问题的核心框架。然而，在变流器内部结构和参数未知的情况下，现有频率扫描测量技术存在局限。本文提出一种基于Bi-LSTM神经网络的序阻抗预测方法，旨在实现对变流器阻抗特性的快速、准确评估，为复杂电网环境下的稳定性分析提供新途径。
解读: 该技术对阳光电源的组串式和集中式光伏逆变器、PowerTitan/PowerStack储能变流器（PCS）具有极高价值。在弱电网或复杂电网环境下，逆变器与电网的交互稳定性是核心痛点。通过引入Bi-LSTM深度学习模型，阳光电源可在iSolarCloud平台或现场运维中，无需获取逆变器内部详细参数即可...
基于天气的光伏功率随机模拟的双向LSTM与基于风格的生成对抗网络
Bi-LSTM and Style-Based Generative Adversarial Network for Stochastic Simulation of Photovoltaic Power Generation Based on Weather
Chunyu Zhang · Xueqian Fu · Zhengshuo Li · IET Power Electronics · 2025年7月 · Vol.18
本文提出一种基于天气场景生成模型的潮流分析方法，该方法能够生成具有真实概率特性、时间特征及全年多样化变化的大量逐小时天气场景，从而全面分析电力系统潮流。通过结合双向长短期记忆网络与基于风格的生成对抗网络，模型有效捕捉气象变量的时序依赖性与多模态分布特征，提升光伏出力随机模拟的精度与多样性，为电网运行与规划提供可靠的输入场景。
解读: 该Bi-LSTM与StyleGAN融合的光伏功率随机模拟技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及SG系列逆变器控制策略具有重要应用价值。模型生成的高精度逐小时天气-功率场景可直接用于：1）iSolarCloud平台的预测性维护模块，通过多样化场景模拟提升发电量预测准确性；2）ST储能系统的...
基于Transformer的电动汽车电池荷电状态估计模型
A Transformer-Based Model for State of Charge Estimation of Electric Vehicle Batteries
Metin Yılmaz · Eyüp Çinar · Ahmet Yazıcı · IEEE Access · 2025年2月
电池在电动汽车EV系统设备中发挥关键作用。这些应用的安全性和性能依赖准确的电池管理系统BMS来监测和优化电池性能。传统BMS系统因复杂化学过程和电池老化在充电预测过程中面临挑战，导致故障。完美传感器的缺失凸显外部因素特别是传感器噪声引起的测量问题的局限性。因此需要能解决现实世界电池充电预测问题的算法。本研究比较创新解决方案Transformer模型与传统长短期记忆LSTM、双向LSTM和支持向量回归SVR。本研究旨在使用NASA、BMW i3、斯坦福大学电池数据集和本研究收集的Musoshi品牌...
解读: 该Transformer模型SOC估计技术对阳光电源电池管理系统产品线有重要应用价值。阳光车载OBC和储能BMS需要高精度SOC估计来优化充电策略和电池保护。Transformer相比传统LSTM的性能优势值得阳光BMS算法借鉴。RMSE接近1的卓越精度可显著提升阳光BMS的SOC估计准确性。该技术...
面向直流微电网的PINN混合网络防御机制：抵御重放/虚假数据注入攻击的弹性可靠控制
Hybrid Cyber Defense Mechanism With PINN for Resilient and Reliable Control Against Replay/ FDI Attacks in DC Microgrid Systems
Venkata Siva Prasad Machina · Sriranga Suprabhath Koduru · Sreedhar Madichetty · Sukumar Mishra · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
本文提出一种融合双向LSTM自编码器、互相关分析与物理信息神经网络（PINN）的混合网络防御框架，用于检测并抑制直流微电网中的重放和虚假数据注入攻击，结合卡尔曼滤波器保障控制稳定性，已在MATLAB/Simulink及实验平台验证其95%以上检测精度与实时性。
解读: 该研究对阳光电源PowerTitan、PowerStack等储能系统在微电网场景下的网络安全防护具有直接参考价值，尤其适用于iSolarCloud平台接入的分布式光储系统。其轻量化PINN+Bi-LSTM算法可嵌入ST系列PCS本地控制器（如ST50K），增强边缘侧攻击识别与自主恢复能力；建议在新一...