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协同分布对齐神经网络用于高性能变流器故障定位
Synergetic Distribution Align Neural Network for High-Performance Power Converters Fault Location
Wu Fan · Qiu Gen · Zhang Gang · Sheng Hanming 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月
基于深度学习的数据驱动方法在变流器故障诊断中表现优异，但普遍存在依赖故障样本、精度与鲁棒性不足的问题，限制了其在工业系统中的应用。本文提出一种小样本学习理论，通过共享特征提取器实现严格的跨域特征分布对齐，以同时获取域不变性与故障判别性特征，从而提升诊断性能。基于该理论，设计了一种具有嵌入式结构和参数分离训练机制的渐近特征分布对齐神经网络。该结构通过多层渐近特征约束实现严格分布对齐，并结合渐近损失函数提升训练稳定性。在多种变流器上的实验表明，即使在零样本条件下，该方法仍能准确识别多个开路故障位置，...
解读: 该协同分布对齐神经网络技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的智能运维具有重要应用价值。其零样本/小样本学习能力可解决工业现场故障数据稀缺问题，直接应用于iSolarCloud云平台的预测性维护模块。针对IGBT/SiC功率模块开路故障的精准定位能力，可显著提升PowerTitan大型...
基于模型优化的可逆固体氧化物电池电化学特性与热管理
Optimal model-based electrochemical characteristics and thermal management of reversible solid oxide cells
Ruhuan Li · Jun Zhou · Zitong Qiu · Haonan Li 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.395
摘要 可逆固体氧化物电池（RSOC）能够实现高效的电-气-热联产，然而在能源系统优化中，如何将RSOC的电化学表征与热管理进行耦合的研究仍较为缺乏。本文提出了一种全面的基于RSOC的联产模型，该模型独特地整合了电化学特性和热管理，并考虑了RSOC的多状态运行模式。所提出的模型在基准电价、波动电价和补贴电价三种场景下，相较于固定模式运行分别实现了3.14%、2.96%和4.55%更高的经济效益，表现出优越的经济性能。此外，该模型在优化过程中有效捕捉了RSOC的动态特性，这通过详细的运行调度结果得以...
解读: 该RSOC电-气-热三联供优化模型对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。其电化学特性与热管理耦合优化思路可应用于ST系列PCS的多模式运行策略,特别是模式切换时的电流平滑过渡和温度自主调控机制,可提升PowerTitan储能系统在日前调度中的经济性3-5%。热备用消除预热时间、增强功率响应的设计理念,...
基于概率语言术语集的体育用品行业供应链风险管理战略决策支持系统：扩展CRADIS方法
Strategic Decision Support System With PLTS: Extended CRADIS for SCR in Sports Industry
Kai Qiu · Jingjing Chen · Shahzaib Ashraf · Tooba Shahid · IEEE Access · 2025年1月
全球体育用品行业以其复杂地理分散的供应链为特征，为企业呈现众多风险因素，从原材料采购中断到地缘政治不稳定。本文探讨该行业内实施有效供应链风险管理SCRM策略相关的挑战和机遇。研究深入探讨企业面临的各类风险并提出缓解策略。其中一种策略是多标准决策MCDM。MCDM赋能企业基于一系列因素客观评估和优先排序风险，促进关于供应商选择和风险缓解方法的数据驱动决策，最终导致更具韧性和竞争力的供应链。论文强调体育用品行业可从应用概率语言术语集PLTS显著受益以增强风险评估和管理。通过将PLTS整合到决策过程，...
解读: 该供应链风险管理技术对阳光电源全球供应链具有重要指导意义。阳光作为全球领先新能源企业，面临原材料价格波动、地缘政治和物流中断等多重供应链风险。该研究的MCDM方法和概率语言术语集可集成到阳光供应链管理系统，量化评估供应商风险，优化采购决策。在功率器件和电池材料采购中，该CRADIS方法可帮助阳光平衡...