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基于端点密集格拉姆特征编码与Mixup增强域对抗网络的多构型光伏阵列跨阵列故障诊断
Cross-array fault diagnosis of photovoltaic arrays with different configurations based on endpoint-dense gram feature encoding and mixup-enhanced domain adversarial network
Jiaqi Qu · Pengyuan Ma · Qiang Sun · Xiaogang Wu 等7人 · Applied Energy · 预计 2026年5月 · Vol.410
本文提出一种融合端点密集格拉姆图编码与Mixup增强域对抗网络的跨阵列故障诊断方法，提升不同拓扑、朝向、遮挡条件下光伏阵列的泛化故障识别能力。
解读: 该研究直接支撑阳光电源组串式逆变器（如SG系列）及iSolarCloud智能运维平台的故障预警升级。其跨配置鲁棒诊断能力可显著提升复杂山地/屋顶电站中多朝向、多倾角阵列的隐性故障识别精度；建议将模型轻量化后嵌入ST系列PCS边缘侧推理模块，并与PowerTitan储能系统联动实现‘光-储-智’协同诊...
基于领域对抗时序网络的跨区域分布式光伏系统功率预测可迁移框架
A Transferable Framework of PV Power Forecasting for Cross-Regional Distributed PV Systems Using Domain Adversarial Temporal Network
Jiaqi Qu · Qiang Sun · Zheng Qian · Hamidreza Zareipour 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年7月
气象预报数据的缺失增加了分布式光伏系统输出功率预测的不准确性。特别是对于跨地区新建的分布式站点而言，基于数据驱动方法的建模受到历史数据不足的限制。因此，本文提出了一种基于迁移学习（TL）的领域对抗性时间网络（DATN）框架，该框架包含两个主要模块，即功率时间预测器和领域分类器。其中，考虑长短期记忆网络隐藏层权重的领域分类器旨在减少源领域和目标领域之间的分布差异。DATN采用了跨领域对抗性预训练与特定目标预测调整的迁移学习策略。在四项跨区域迁移实验中，对领域自适应方法和迁移策略的效果进行了比较。本...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于域对抗时序网络的跨区域光伏功率预测技术具有显著的战略价值。该技术通过迁移学习框架解决了分布式光伏系统中气象数据缺失和新建站点历史数据不足的核心痛点，这与我司在全球范围内快速部署分布式光伏解决方案的业务需求高度契合。 对于我司的智能光伏逆变器和iSolarCloud...