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低频主动声纳系统匹配网络设计与参数优化方法
Matching Network Design and Parameter Optimization Method for Low-Frequency Active Sonar System
Zhangping Chen · Hong Chen · Qiang Wang · Chao Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年1月
针对低频水声换能器在声电转换中存在的窄带宽和低传输效率问题，本文提出了一种可变LC型阻抗匹配（VLCM）网络。该网络旨在提升系统的运行带宽和传输效率，为复杂负载下的功率变换与阻抗匹配提供了新的优化思路。
解读: 该文献探讨的阻抗匹配技术主要应用于水声领域，与阳光电源的核心业务（光伏、储能、风电）存在跨界差异。然而，其核心思想——通过可变阻抗网络优化功率传输效率和带宽，对阳光电源的储能变流器（PCS）及高频功率变换技术具有参考价值。特别是在PowerTitan等大型储能系统中，针对复杂电网阻抗的自适应匹配与谐...
一种端到端集成学习方法以提升风电功率预测精度
An End-to-End Ensemble Learning Approach for Enhancing Wind Power Forecasting
Yun Wang · Houhua Xu · Yaohui Huang · Fan Zhang 等8人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月 · Vol.17
本文提出MG-DS模型，基于Dempster-Shafer证据理论实现端到端集成学习，融合MLP特征提取、GRU与交叉注意力生成多样化基预测，并引入DSSE插件协同RNN与非RNN模型，在5个风电数据集上显著提升预测精度。
解读: 该研究提出的MG-DS端到端集成预测框架可直接赋能阳光电源风电变流器的智能功率预测模块，提升其iSolarCloud平台在风电场侧的短期功率预测精度，支撑ST系列PCS与风电变流器的AGC/AVC协同调度。建议将DSSE插件集成至iSolarCloud风功率预测引擎，适配现有SCADA数据流；同时为...
一种端到端集成学习方法以提升风电功率预测
An End-to-End Ensemble Learning Approach for Enhancing Wind Power Forecasting
Yun Wang · Houhua Xu · Yaohui Huang · Fan Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月
精确的风电功率预测对电网稳定性和可靠高效的电力供应至关重要。针对现有集成模型多阶段建模易导致误差累积、训练低效及基学习器数量有限造成预测多样性不足的问题，本文提出MG-DS模型。该模型基于Dempster-Shafer证据理论，将基模型学习与集成学习统一于端到端框架中，包含全MLP非线性特征提取、GRU与交叉注意力基预测生成，以及基于DS理论的自集成模块，并引入“放大镜”机制增强预测多样性。此外，提出DS自集成（DSSE）插件以融合RNN与非RNN基预测器。在五个风电数据集上的实验验证了MG-D...
解读: 该端到端集成学习预测方法对阳光电源储能与风电产品线具有重要应用价值。MG-DS模型的高精度功率预测可直接应用于ST系列储能变流器的调度优化和PowerTitan储能系统的容量规划。其'放大镜'机制和DS自集成技术可提升iSolarCloud平台对风电场功率预测的准确性,有助于优化储能调度策略。该技术...