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用于锂离子电池故障诊断的零样本神经架构搜索微型实时紧凑型深度神经网络
Miniature Real-Time Compact Deep Neural Network With Zero-Shot Neural Architecture Search for Lithium-Ion Battery Fault Diagnosis
Zeyang Chen · Dezhi Xu · Chao Shen · Yujian Ye 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年4月
电池储能系统（BESS）对于现代能源管理至关重要，有助于可再生能源整合和电网稳定。然而，BESS的故障诊断需要大量的手动网络调优。为克服这一问题，我们提出了一种用于BESS故障诊断的零样本神经架构搜索方法。首先，将神经网络分解为分段线性函数，并计算此类函数的拉德马赫复杂度。为防止批量归一化（BN）层反复缩放拉德马赫复杂度而使网络比较失效，利用BN层的方差来近似拉德马赫复杂度。最后，通过8位量化对选定的模型进行压缩，以便在移动设备上部署。该方法仅需0.51个GPU小时即可达到99.42%的准确率，...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项基于零样本神经架构搜索的锂电池故障诊断技术具有重要的工程应用价值。该技术通过Rademacher复杂度理论自动优化神经网络结构，在0.51 GPU小时内即可达到99.42%的诊断准确率，这为我们大规模储能电站的智能运维提供了高效解决方案。 该技术的核心优势在于三...
一种简化混合双桥LLC谐振变换器以减少无源器件及损耗用于应急电源
Simplified Hybrid Dual-Bridge LLC Resonant Converter With Reduced Passive Components and Loss for Emergency Power Supply
Bo Hu · Jun Wang · Zipeng Ke · Jiatao Yao 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年11月
在电感-电感-电容（LLC）谐振变换器的总损耗中，无源器件损耗占比已达关键程度。为此，本文提出一种简化的混合双桥LLC谐振变换器，通过并联主LLC谐振变换器与有源钳位辅助桥变换器，降低无源器件损耗。借助辅助变换器的钳位作用，显著减小LLC变换器在整个范围内的关断电流。相比传统双桥结构，该拓扑仅需一个谐振腔，减少了无源元件数量，实现谐振元件成本降低26.5%，电感总体积减少13.8%。实验基于1.2 kW混合双全桥三支路原型验证，结果表明，在保持软开关性能的同时，无源器件损耗降低27%。
解读: 该简化混合双桥LLC谐振变换器技术对阳光电源储能及充电产品线具有重要应用价值。在ST系列储能变流器的DC-DC隔离级，该拓扑可降低27%无源器件损耗，减少13.8%电感体积，直接提升PowerTitan大型储能系统的功率密度和效率。对车载OBC充电机和充电桩产品，单谐振腔设计可降低26.5%谐振元件...
面向物理的神经网络用于在线动态安全评估
Physics-following Neural Network for Online Dynamic Security Assessment
Chao Shen · Ke Zuo · Mingyang Sun · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
数据驱动的动态安全评估（DSA）已成为应对可再生能源与电力电子设备快速接入带来安全挑战的有力工具。近期，融合微分方程描述物理规律的物理信息神经网络（PINN）被引入DSA，但仍面临代数偏差、收敛错误及训练非凸性等难题。为此，本文提出一种新型面向物理的神经网络（PFNN），通过估计故障后状态响应实现DSA。设计双阶段训练策略：第一阶段采用监督参数空间缩减以提升可优化性；第二阶段引入动力学引导的局部学习，结合经验损失与源自动态模型的物理正则项，解决代数偏差并确保正确收敛。在WSCC 3机9节点、新英...
解读: 该物理引导神经网络技术对阳光电源储能与新能源并网产品具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，可实现故障后动态响应的快速预测与安全评估，提升电网支撑能力；结合ST系列储能变流器的构网型GFM控制，通过动力学模型正则化训练，可优化虚拟同步机参数整定，增强暂态稳定性。在SG系列光伏逆变器的...
物理增强辅助学习在电力系统暂态稳定评估中的应用
Physics-Augmented Auxiliary Learning for Power System Transient Stability Assessment
Chao Shen · Ke Zuo · Mingyang Sun · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年6月
数据驱动的暂态稳定评估（TSA）方法已被证明在应对可再生能源快速融入电力系统所带来的安全挑战方面是有效的。然而，这些方法通常面临训练成本高、物理一致性不足以及泛化能力有限的问题。为解决这些局限性，本文提出了一种用于暂态稳定评估的物理增强辅助学习（PA - AL）框架，该框架在多门控专家混合模型中实现，并采用物理信息范式进行端到端的稳定裕度预测。与传统的基于物理信息神经网络的方法不同，后者依赖于易产生累积误差的转子角度轨迹预测，而PA - AL通过整合辅助电气速度预测来嵌入物理定律。所提出的PA ...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于物理增强辅助学习的暂态稳定评估技术具有重要的战略价值。随着公司光伏逆变器和储能系统大规模接入电网，新能源高渗透率带来的电力系统稳定性挑战日益突出，该技术为解决这一核心问题提供了创新路径。 该研究的核心价值在于将物理机理与数据驱动方法深度融合，通过嵌入摆动方程等物理...
量化光伏双层幕墙的参数交互：基于二阶Morris方法的敏感性分析
Quantifying the parameter interaction of photovoltaic double skin façade: A sensitivity analysis based on second-order Morris method
Xingjiang Liu · Haotian Yang · Chao Shen · Lin LU 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.386
针对光伏双层幕墙（PV-DSF）的大量参数化分析已为其实际设计提供了有价值的参考，然而已有研究报道的最优参数值存在不一致现象，通常归因于气候条件的差异。其他研究也识别出参数之间的耦合效应，这种耦合可能对优化结果引入潜在误差。为解决参数影响中的此类差异，本文采用Morris方法对三类共十个参数分别进行一阶和二阶敏感性分析。通过选取具有最大欧氏距离的轨迹组以实现高效的分析过程。一阶敏感性分析结果表明，太阳能量丰富程度、室内照度设定值（Lset）以及半透明光伏模块的蚀刻率（ϑSTPV）具有最强的独立影...
解读: 该光伏双层表皮幕墙参数耦合研究对阳光电源SG系列光伏逆变器及智能运维平台具有重要价值。研究揭示的半透明光伏组件蚀刻比与腔体深度的强耦合效应,可指导逆变器MPPT算法优化,针对建筑光伏复杂遮挡场景实现精准功率追踪。室内照度设定值与采光参数的交互作用,为iSolarCloud平台开发BIPV智能控制策略...
通过溶液中无机配体交换法合成p型PbS量子点墨水用于高效稳定太阳能电池
Synthesis of p-type PbS quantum dot ink via inorganic ligand exchange in solution for high-efficiency and stable solar cells
Napasuda Wichaiyo1Yuyao Wei1Chao Ding1Guozheng Shi1Witoon Yindeesuk2Liang Wang1Huān Bì1Jiaqi Liu1Shuzi Hayase1Yusheng Li1Yongge Yang1Qing Shen1 · 半导体学报 · 2025年1月 · Vol.46
传统胶体量子点太阳能电池中的p型空穴传输层多基于有机配体交换与逐层沉积技术，易引发配体脱落与表面缺陷，影响器件效率与稳定性。本研究首次提出一种溶液相无机配体交换法，制备稳定的p型硫化铅量子点墨水。通过调控锡碘（SnI₂）浓度，实现量子点由n型向p型的转变。采用无机配体钝化的量子点墨水器件相较传统EDT配体器件，效率提升至10.93%（对照组为9.83%），归因于界面缺陷减少与载流子迁移率增强。该方法为高性能柔性量子点光电器件提供了新途径。
解读: 该p型PbS量子点墨水技术对阳光电源光伏产品线具有前瞻性参考价值。溶液相无机配体交换法制备的稳定量子点墨水，其10.93%的效率提升和增强的稳定性，为SG系列光伏逆变器的前端光伏组件技术升级提供新思路。该技术的界面缺陷抑制与载流子迁移率优化机制，可借鉴应用于阳光电源功率器件的表面钝化工艺，特别是Si...
用于建筑一体化光伏
BIPV）天窗降温的宽带光谱选择性聚合物薄膜
Jihong Pu · Dan Xu · Chao Shen · Lin Lu · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.326
摘要 光谱选择性设计因其高度灵活性，在建筑一体化光伏（BIPV）技术中日益受到科学界的关注。本研究提出一种光谱选择性策略，旨在优化BIPV天窗，具备三个关键特性：（1）高带隙以上透射率，以确保发电性能；（2）高带隙以下反射率，以减少不利的太阳热增益；（3）在中红外波段具有高发射率，以促进辐射天空冷却。该策略涉及开发一种柔性PDMS/ITO/PET薄膜。在这种多层结构中，PDMS（聚二甲基硅氧烷）层在大气窗口内提供高发射率（0.93），ITO（氧化铟锡）层对太阳能电池的带隙以下太阳光（>1.1 μ...
解读: 该光谱选择性薄膜技术为阳光电源BIPV场景提供系统级优化方案。针对SG系列光伏逆变器应用,薄膜可降低组件温度2.6℃,虽发电量损失9%但显著改善热管理,延长逆变器寿命。结合iSolarCloud平台可实时监测光谱调控效果与发电效率平衡点。对于工商业储能系统,该技术减少建筑冷负荷18.3%,降低空调能...