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面向智能运行的AIoT赋能建筑能源管理信息物理系统综述
A review of AIoT-enabled cyber-physical systems in building energy management: towards intelligent operation
Qinghua Liu · Xiaoke Li · Kah Hui Tan · Khoon Hwee Ah · Applied Energy · 2026年4月 · Vol.409
本文综述了人工智能物联网（AIoT）驱动的信息物理系统（CPS）在建筑能源管理中的研究进展，涵盖数据感知、边缘智能、云边协同、数字孪生及AI驱动的优化控制等关键技术，旨在推动建筑能源系统向自适应、预测性与协同化智能运行演进。
解读: 该文聚焦AIoT与CPS在建筑级能源管理的应用，与阳光电源iSolarCloud智能运维平台高度契合，可支撑其向楼宇光储充一体化场景延伸。文中强化学习与模型预测控制方法可优化ST系列PCS在用户侧储能中的实时充放电策略，提升PowerTitan在工商业微电网中的动态响应能力。建议将AIoT架构与组串...
一种低计算负担的准Z源逆变器多矢量模型预测功率控制方法
Multivector Model Predictive Power Control With Low Computational Burden for Grid-Tied Quasi-Z-Source Inverter Without Weighting Factors
Xinwei Duan · Longyun Kang · Hailan Zhou · Qinghua Liu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年10月
本文提出了一种针对并网准Z源逆变器（qZSI）的多矢量模型预测功率控制（MV-MPPC）策略。该方法旨在克服传统模型预测控制的缺陷，通过优化算法结构，在无需权重因子的前提下显著降低了计算负担，同时提升了系统的动态响应性能和稳态控制精度。
解读: 准Z源逆变器（qZSI）具有单级升降压能力，在光伏逆变器和储能变流器（PCS）领域具有潜在应用价值。该研究提出的低计算负担多矢量模型预测控制（MV-MPPC）技术，能够有效解决传统MPC计算量大、权重因子难以整定等工程痛点。对于阳光电源的组串式逆变器及PowerStack储能系统，该算法有助于在不增...