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大型语言模型用于太阳能电池缺陷检测:零样本分类方法
Flat-Panel-Rectenna With Broad RF Energy Harvesting Coverage for Wireless-Powered Sensor Applications
Yan Han · Eunji Kim · Han Lim Lee · IEEE Access · 2025年1月
太阳能电池质量检测对光伏组件性能至关重要,传统缺陷检测依赖大量标注数据。本文提出基于大语言模型的零样本缺陷分类方法,无需训练数据即可识别电池片裂纹、热斑、栅线断裂等缺陷类型,通过视觉-语言模型实现智能化质检。
解读: 该零样本缺陷检测技术可直接应用于阳光电源光伏组件的生产线质检。通过大模型实现免训练的缺陷识别,降低质检系统部署成本,提升SG系列光伏逆变器配套组件的质量控制水平,减少电池片缺陷导致的系统性能损失。...
将季内振荡与数值天气预报结合用于15天风电功率预测
Integrating Intra-Seasonal Oscillations With Numerical Weather Prediction for 15-Day Wind Power Forecasting
Shuang Han · Weiye Song · Jie Yan · Ning Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月
延长风电功率预测（WPF）的时间尺度对于以可再生能源为主的电力系统的电网管理和市场运营至关重要。然而，风电功率预测对数值天气预报（NWP）的高度依赖带来了巨大挑战。基于短期数据的数值天气预报迭代运算会放大其固有的不确定性，导致其超过10天的预报精度降低。为解决这一问题，引入季节内振荡（ISO）来捕捉更长期、更大尺度的气象模式，进而提出了用于15天风电功率预测的ISO - NWP集成框架。首先，开发了一个遥相关（TC）的历史时空定位模型，该模型在季节内振荡的影响下关联远距离的天气变化和风电功率波动...
解读: 该研究对阳光电源的风电变流器和储能系统具有重要应用价值。通过融合季内振荡预测与数值天气预报的混合建模方法，可显著提升风电功率预测精度，这对我司ST系列储能变流器的调度策略优化和PowerTitan储能系统的容量配置具有直接指导意义。具体而言，可将该预测算法集成到iSolarCloud平台，优化储能调...
基于“动态匹配与在线建模”策略的超短期风功率预测
Ultra-Short-Term Wind Power Forecasting Based on the Strategy of “Dynamic Matching and Online Modeling”
Yuhao Li · Han Wang · Jie Yan · Chang Ge 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年8月
超短期风功率预测对电力系统实时调度、频率调节和日内市场交易具有重要意义。由于天气系统复杂性、机组老化及风电场控制策略等因素，风功率序列的时间依赖关系时变（即概念漂移），导致常用离线建模方法预测精度偏低。在线建模可利用流式数据最新信息捕捉动态变化规律，但现有方法难以满足电网对预测时效性的要求。为此，本文提出“动态匹配与在线建模”策略，通过幅值与波动特征相似性动态筛选训练样本，提升样本代表性并缩短训练时间；同时在匹配过程中引入数值天气预报风速信息以提高预测精度。基于中国三个风电场运行数据的实验结果表...
解读: 该风功率预测技术对阳光电源储能产品线具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的调度控制,通过准确预测风电出力波动,优化储能系统的充放电策略,提升调峰调频性能。'动态匹配'方法可集成到iSolarCloud平台,为储能系统提供更精准的调度指令。该技术的在线建模...
采用DDQ嵌套线圈的单输入双输出无线功率与信息传输系统用于电机驱动
A Single-Input Dual-Output Wireless Power and Information Transfer System Using DDQ Nested Coils for Motor Drives
Xuxing Duan · Guangyu Yan · Jinliang Huang · Jie Qiu 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月
本文提出了一种新型无线功率与信息传输（WPIT）系统，可直接驱动无刷直流电机，解决恶劣环境下供电不安全和通信失效的问题。通过DDQ嵌套线圈和双通道电路拓扑，该系统利用单一逆变器在基波和三次谐波通道同时传输高、低功率，分别驱动电机及电机控制器，并在三次谐波通道中同步传输控制信息，无需额外通信装置。实验搭建了192W样机，实现副边电机供电及12V恒压输出。系统信息传输速率达166kbps，DC-DC效率达90%，仿真与实测结果验证了方案的有效性。
解读: 该DDQ嵌套线圈无线功率与信息传输技术对阳光电源新能源汽车产品线具有重要应用价值。其单逆变器双通道传输架构可借鉴至车载OBC充电机设计，通过基波和谐波通道同时实现主功率传输与辅助电源供电，简化电路拓扑。无线功率信息同步传输方案可应用于充电桩产品，解决恶劣环境下接触式充电的安全隐患，特别适合矿山、港口...
基于多项式混沌克里金模型的不平衡配电网光伏承载能力概率评估
Probabilistic Evaluation of Photovoltaic Hosting Capacity in Unbalanced Distribution Network via Polynomial Chaos Based Kriging Model
Hongyan Ma · Gan Li · Han Wang · Zheng Yan 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年12月
随着分布式光伏（PV）渗透率的不断提高，评估光伏接纳能力（PVHC）对于配电网运行愈发重要。传统评估方法忽略了配电网中电压不平衡的影响，评估结果相对乐观。此外，评估中还需考虑光伏出力的不确定性。因此，本文提出一种考虑不平衡配电网（UDN）运行和光伏可变功率输出的概率性光伏接纳能力评估方法。首先，该方法同时考虑了电压幅值（VM）和电压不平衡因子（VUF）的限制。定义了概率性越限风险（PVR）指标，以确定不平衡配电网中光伏接纳能力的区间。然后，开发了一种基于多项式混沌的克里金（PCK）方法来计算光伏...
解读: 该不平衡配电网光伏承载能力概率评估技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和PowerTitan储能系统的电网接入规划具有重要应用价值。多项式混沌克里金模型可高效处理光伏出力不确定性与三相不平衡问题，为iSolarCloud平台提供精准的承载能力预测算法，指导逆变器功率因数调节和有功无功协调控制策略。该方法...
基于深度强化学习的考虑动态风的风电场流动控制
Deep reinforcement learning-driven wind farm flow control considering dynamic wind
Hangyu Wang · Shukai He · Jie Yan · Shuang Han 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.337
摘要 克服由尾流效应引起的功率损失对于提高运行中风电场的效率至关重要。风电场流动控制是实现这一目标的关键方法。然而，包括风速和风向变化在内的动态风况以及环境不确定性，给有效的流动控制带来了重大挑战。为应对这些挑战，本文提出了一种基于深度强化学习并考虑动态风的风电场流动控制方法。首先，从LiDAR测量数据中提取动态风波动特征，构建了全面的数据集。随后，开发了一种以动态风作为输入、通过偏航角调整最大化风电场输出功率的流动控制方法。最后，引入双延迟深度确定性策略梯度（Twin Delayed Deep...
解读: 该深度强化学习风电场流控技术对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。TD3算法的实时优化与在线学习机制可应用于ST系列PCS的动态功率调度,通过经验回放处理新能源波动不确定性。动态风况建模思路可迁移至PowerTitan储能系统,结合iSolarCloud平台实现风光储协同控制,优化多能互补场景下的功率...
一种用于低风力发电预测的自监督预学习方法
A Self-Supervised Pre-Learning Method for Low Wind Power Forecasting
Weiye Song · Jie Yan · Shuang Han · Ning Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
随着风电在电力系统中占比提升，其出力间歇性导致的低功率风险日益突出，准确预测低风力发电对缓解电力短缺至关重要。然而，由于低风速事件稀少，传统方法面临样本不足难题，制约了预测精度提升。为此，本文提出一种自监督预学习方法，通过挖掘低出力样本间的相似性与差异性，分别预测低风力发电事件（LWPE）的发生时段和低风力发电过程（LWPP）的功率序列。针对LWPE预测，设计基于对比学习的孪生残差收缩网络，利用样本对进行特征预学习以缓解样本不平衡；对于LWPP预测，构建基于模式识别的嵌入式预测框架，将典型波动模...
解读: 该自监督预学习方法对阳光电源储能与风电产品线具有重要应用价值。可将其集成至ST系列储能变流器的EMS能量管理系统，提升风储联合运行策略的精准度；应用于PowerTitan大型储能系统的调度优化，实现对低风力时段的精准响应。该技术可优化iSolarCloud平台的预测算法，提高风电场群的运维效率。特别...
多环路构网型变换器的串并联序阻抗模型
Series-parallel Sequence Impedance Models of Multi-loop Grid-forming Converters
Xiaokuan Jin1Jianhua Wang1Han Yan1Xijun Ni2Zhendong Ji3Baojian Ji3Ding Wan2 · 现代电力系统通用与清洁能源学报 · 2025年1月 · Vol.1
随着构网型（GFM）变换器在含可再生能源的新电力系统中渗透率逐步提高，可能出现小信号稳定性问题。序阻抗模型相比dq域阻抗模型和状态空间模型能提供更直观的物理解释。现有研究主要集中于功率环与内环控制对稳定性的影响，但尚未明确揭示GFM变换器内电压环与电流环在电路中的物理意义。本文推导了多环路GFM变换器的串并联序阻抗模型，表明电压环等效为并联阻抗，电流环等效为串联阻抗，从而可通过序阻抗Bode图或串并联阻抗的物理含义分析其小信号稳定性。结果表明，单功率环GFM变换器因控制参数少、低频性能优，尤其适...
解读: 该串并联序阻抗建模技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的构网型控制优化具有重要价值。研究揭示电压环等效并联阻抗、电流环等效串联阻抗的物理本质，可直接指导PowerTitan大型储能系统在弱电网场景下的多环路控制参数整定。单功率环GFM方案因参数少、低频性能优的特点，特别适用于阳光电源...
基于Wind2vec-BERT模型的短期风功率预测
Short-Term Wind Power Prediction Based on Wind2vec-BERT Model
Miao Yu · Jinyang Han · Honghao Wu · Jiaxin Yan 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年11月
在新能源发展背景下，短期风功率预测的精度要求日益提高。针对风电出力受多重因素影响而具有随机性和波动性，且现有神经网络方法多忽略输入变量间交互作用的问题，本文探索BERT算法在风功率预测中的应用。提出Wind2vec变量嵌入方法以更高效拟合时序变量关系，并结合GARCH模型对预测结果进行波动性建模优化。采用自适应计算时间（ACT）方法对BERT主干网络参数进行微调，增强其对电力序列输入的适应性。通过双向注意力机制与Transformer架构捕捉历史风数据中的细粒度时序依赖关系。基于中国南方电网实际...
解读: 该研究的Wind2vec-BERT预测模型对阳光电源的储能与风电产品线具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器的能量调度优化和PowerTitan大型储能系统的容量配置,提升系统经济性。BERT-GARCH-M模型的高精度预测能力可集成到iSolarCloud平台,优化风储联合运行策略,提升...
客座编辑特刊：面向零排放电动交通的电机驱动先进技术
Guest Editorial Special Issue on Advanced Technologies of Motor Drives for Zero-Emission E-Mobility
Yunwei Ryan Li · Wei Hua · Luca Zarri · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月
为实现《巴黎协定》将全球温升控制在2°C以内的目标，电动交通（e-mobility）迅速发展。然而，其电机驱动系统所耗电能仍部分来自化石能源，因此提升驱动系统能效成为实现净零排放的关键。本期特刊聚焦电机驱动在新材料、谐波抑制、电磁干扰抑制、智能控制、故障容错、能量管理及系统设计等方面的前沿进展，收录43篇高质量论文，涵盖提高能效的多种技术路径，推动电动交通可持续发展。
解读: 该特刊聚焦的电机驱动先进技术对阳光电源新能源汽车产品线具有直接应用价值。其中SiC/GaN器件应用、三电平拓扑技术可直接优化车载OBC充电机和电机驱动系统的功率密度与效率；PWM控制、SVPWM及模型预测控制MPC等智能控制算法可提升电机驱动精度和动态响应；谐波抑制与EMI抑制技术可改善充电桩的电能...