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一种融合MIC-BOA-TiDE与核密度估计的锂离子电池剩余使用寿命点预测与概率预测新框架
A novel MIC-BOA-TiDE fusion framework with kernel density estimation for point and probabilistic remaining useful life prediction of lithium-ion batteries
Tian Peng · Zhongzheng Mo · Jie Chen · Chenghao Sun 等7人 · Applied Energy · 预计 2026年5月 · Vol.410
本文提出MIC-BOA-TiDE融合框架，结合互信息准则（MIC）、蝴蝶优化算法（BOA）与时间序列深度估计器（TiDE），并引入核密度估计实现锂离子电池剩余使用寿命（RUL）的高精度点预测与不确定性量化。
解读: 该研究聚焦锂电RUL智能预测，直接支撑阳光电源PowerTitan、PowerStack等储能系统中BMS的寿命预警与健康状态管理能力。其概率化RUL输出可增强ST系列PCS在梯次利用、运维调度和质保服务中的决策可靠性。建议将该框架嵌入iSolarCloud平台，与PCS实时数据流对接，构建云端-边...
基于双序动态耦合模型的不对称电网故障下跟网型逆变器同步稳定性分析
Synchronization Stability Analysis Based on Dual-Sequence Dynamic Coupling Model for Grid-Following Inverters Under Asymmetrical Grid Faults
Jingrong Yu · Wenhao Yang · Jiaqi Yu · Chen Peng 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月
针对不对称电网故障，跟网型逆变器需注入正负序电流以调节公共耦合点电压。由于负序电流的引入，双序同步机制变得复杂。本文提出了一种双序动态耦合模型，用于分析不对称故障下的同步稳定性。
解读: 该研究直接关联阳光电源的核心产品——组串式及集中式光伏逆变器。在电网故障（尤其是弱电网或不对称故障）下，逆变器的同步稳定性是确保电站不脱网运行的关键。通过引入双序动态耦合模型，阳光电源的研发团队可优化控制算法，提升逆变器在复杂电网环境下的低电压穿越（LVRT）能力和抗扰动性能，从而增强iSolarC...
基于可迁移知识共享网络的锂离子电池SOH与RUL同步预测
Simultaneous Prediction of SOH and RUL for Lithium-Ion Batteries Using Transferable Knowledge Sharing Network
Kai Zhong · Zhihao Liu · Jiaqiang Tian · Chao Fan 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
锂离子电池的健康状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL）预测对电力系统的安全运行至关重要。针对现有方法在泛化能力、预测精度及多任务协同方面的不足，本文提出了一种可迁移知识共享网络，实现了SOH与RUL的同步预测，有效提升了复杂工况下的预测性能。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS）具有极高价值。通过引入可迁移知识共享网络，BMS系统能够更精准地评估电池衰减状态，提升电池全生命周期的安全性与运维效率。建议将该算法集成至iSolarCloud智能运维平台，通过大数据分析实现电池簇的精细化管理，...
LCC-HVDC输电系统中基于DFIG的风电机组换相失败期间的改进连续故障穿越控制策略
Improved Continuous Fault Ride Through Control Strategy of DFIG-Based Wind Turbine During Commutation Failure in the LCC-HVDC Transmission System
Tian Zhang · Jun Yao · Peng Sun · Jinxin Pei 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年1月
本文针对LCC-HVDC系统换相失败导致的送端交流电压剧烈波动问题，研究了双馈感应发电机（DFIG）风电机组的故障穿越（FRT）控制策略。旨在通过改进控制算法，提升风电机组在电网故障期间的稳定性，防止机组脱网，保障电力系统安全运行。
解读: 该研究聚焦于风电并网中的故障穿越技术，与阳光电源风电变流器业务高度相关。随着高比例可再生能源接入弱电网，LCC-HVDC引起的电压波动对变流器的控制鲁棒性提出了更高要求。阳光电源在风电变流器产品线中，可通过引入此类先进的FRT控制算法，优化变流器在电网故障下的动态响应，提升机组在复杂电网环境下的抗扰...
基于感应功率滤波方法的谐波谐振抑制：中国大型光伏电站案例研究
Harmonic Resonance Suppression With Inductive Power Filtering Method: Case Study of Large-Scale Photovoltaic Plant in China
Shaoyang Wang · Yong Li · Mingmin Zhang · Yanjian Peng 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年5月
本文以实际工程为案例，提出了一种应用感应功率滤波方法（IPFM）解决大型光伏电站谐波谐振问题的新方案。通过利用IPFM的特殊结构和双零阻抗设计，重塑了大型光伏电站的阻抗网络，并提升了功率滤波器的性能，有效抑制了谐振现象。
解读: 该研究直接针对大型地面光伏电站并网中的谐波谐振痛点，对阳光电源的集中式逆变器及大型组串式逆变器（如SG320HX等）具有极高的应用价值。在弱电网环境下，光伏电站易发生谐振导致脱网，通过集成IPFM技术或优化逆变器输出阻抗设计，可显著提升电站并网的稳定性与电能质量。建议研发团队将该滤波方法纳入iSol...
具有暂态稳定性约束的光伏并网逆变器功率备用控制
Power Reserve Control of PV Grid-Tied Inverter With Transient Stability Constraint
Yangjian Ling · Meng Huang · Pan Feng · Minxuan Peng 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
本文针对无储能光伏系统，提出了一种考虑直流母线电压动态的功率备用控制策略。通过协同设计光伏源与并网逆变器的控制逻辑，有效解决了传统控制中忽略直流侧动态导致暂态稳定性不足的问题，为光伏系统参与电网频率调节提供了更稳定的技术方案。
解读: 该研究直接服务于阳光电源组串式及集中式光伏逆变器在电网辅助服务中的应用。随着全球电网对光伏电站调频能力要求的提升，该技术方案能够增强逆变器在频率扰动下的暂态稳定性，无需额外配置储能即可实现功率备用，有效提升阳光电源产品的电网适应性。建议研发团队将该控制算法集成至iSolarCloud智能运维平台及逆...
基于双序动态耦合模型的跟网型逆变器在不对称电网故障下的同步稳定性分析
Synchronization Stability Analysis Based on Dual-Sequence Dynamic Coupling Model for Grid-Following Inverters Under Asymmetrical Grid Faults
Jingrong Yu · Wenhao Yang · Jiaqi Yu · Chen Peng 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
为应对不对称电网故障，需并网逆变器输出正序和负序电流以调节公共耦合点电压。由于注入了负序电流，在不对称情况下双序同步的稳定机制变得更为复杂。本文提出了一种双序动态耦合模型，该模型同时考虑了正序和负序电流耦合以及功角差。基于此模型，不仅确定了正序和负序平衡点的存在条件，还确定了运行点的暂态过程稳定条件，从而为不对称电网故障期间的暂态稳定性判断奠定了完整的基础。研究指出，正序和负序同步过程之间的耦合会导致更多的暂态同步失稳。仿真和实验结果验证，与以往方法相比，基于双序动态耦合模型的同步稳定性分析对于...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项关于跟网型逆变器不对称故障下双序同步稳定性分析的研究具有重要的工程应用价值。随着我司光伏逆变器和储能变流器在全球电网中的大规模部署，电网不对称故障（如单相接地、两相短路等）已成为影响系统稳定运行的关键挑战。 该研究提出的双序动态耦合模型突破了传统分析方法的局限性，首次...
一种面向带宽受限网络控制系统的语义感知多包并行传输方案
A Semantic-Aware Multipacket Parallel Transmission Scheme for Bandwidth-Constrained Networked Control Systems
Hongchenyu Yang · Chen Peng · Engang Tian · Zhiru Cao · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年7月
本文采用基于自编码器的编解码框架，研究了一种用于网络控制系统（NCSs）的语义感知多数据包并行传输（MPPT）方案。首先，基于自编码器技术提出了语义编码和解码方案，旨在有效提高网络控制系统多数据包并行传输过程中数据包的信息密度，降低带宽使用。通过抽象语义表示，将原始数据映射到低维空间进行语义编码。随后，传输这些语义表示并用于语义解码，实现原始数据的重构。综合考虑语义解码误差、延迟和干扰等多种因素，基于李雅普诺夫稳定性理论，探索了语义感知多数据包并行传输方案下网络控制系统的稳定性分析和 $H_\i...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于语义感知的多包并行传输技术对我们在新能源领域的网络化控制系统具有重要应用价值。 在光伏电站和储能系统的集中监控场景中，海量逆变器、储能变流器等设备需要实时上传运行数据并接收控制指令。该技术通过自编码器将原始数据映射到低维语义空间，能够显著降低带宽占用，这对于我们在...
确定寒冷气候下电动汽车最佳电池预热截止温度的系统性方法
A systematic approach for determining the optimal battery preheating cut-off temperature for electric vehicles operating in cold climates
Zhenyi Tao · Cheng Lin · Yu Tian · Peng Xi 等6人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.383
摘要 在寒冷气候下，由于电池在低温条件下性能下降而引发的续航焦虑，严重阻碍了电动汽车（EV）的广泛普及。电池预热被视为解决这一问题的有效手段。然而，由于需要在不同环境条件、电池状态和车辆功率需求之间权衡预热能耗与电池性能恢复效果，确定合理的预热截止温度仍具挑战性。本研究探讨了预热截止温度对电池可用能量的影响，并提出了一种用于确定最佳电池预热截止温度的系统性方法。同时，本文还设计了一种加热策略，旨在最大化电池可利用能量并满足电动汽车冷启动时的功率需求。结果表明，无论采用何种加热系统，所提出的策略均...
解读: 该研究对阳光电源储能系统及充电桩产品具有重要价值。电池预热优化策略可直接应用于ST系列PCS的热管理算法,通过精确控制预热截止温度,在PowerTitan等大型储能系统中平衡加热能耗与性能恢复,提升低温环境下的能量利用率。对充电站业务,可开发智能预热功能,结合iSolarCloud平台实现环境自适应...
HVDC并网海上风电场次同步振荡与中频振荡的交互分析及阻尼控制
Interaction Analysis and Damping Control of Sub-Synchronous Oscillation and Medium-Frequency Oscillation in HVDC-Connected Offshore Wind Farm
Zhihao Zhang · Peng Kou · Mingyang Mei · Runze Tian 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月
随着海上风能的快速发展，高压直流输电系统与基于永磁同步发电机的风能转换系统广泛应用，导致海上风电场可能出现显著的电磁振荡。现有研究多聚焦于单一振荡特性，忽视了不同振荡模式间的潜在交互。本文首次揭示了电网侧变流器可引发次同步振荡与中频振荡之间的相互作用，并产生新的二次振荡。通过模态分析与奈奎斯特稳定判据验证了主振荡与交互诱导的次生振荡共存。此外，提出了适用于运行与规划阶段的两种实用阻尼控制方法，通过附加阻尼控制器或优化变流器参数即可有效抑制多模态振荡，无需新增硬件设备。
解读: 该研究对阳光电源的大型储能系统和海上风电变流器产品线具有重要参考价值。研究揭示的次同步振荡与中频振荡交互机理，可直接应用于ST系列储能变流器和大功率风电变流器的控制系统优化。特别是文中提出的阻尼控制方法，可集成到阳光电源现有的GFM/GFL控制策略中，提升产品在复杂电网环境下的稳定性。这对完善Pow...
基于贝叶斯优化算法与二次分解的误差校正深度Autoformer模型在光伏发电预测中的应用
An error-corrected deep Autoformer model via Bayesian optimization algorithm and secondary decomposition for photovoltaic power prediction
Jie Chen · Tian Peng · Shijie Qian · Yida Ge 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
准确的光伏发电功率预测对于电网的稳定运行和合理调度至关重要。然而，由于光伏发电具有不稳定性，其功率预测仍面临巨大挑战。为此，本文提出一种结合二次分解、贝叶斯优化与误差校正机制的Autoformer模型用于光伏发电功率预测。为降低数据复杂性并充分提取特征，采用了两种分解方法：首先利用经验模态分解（EMD）对光伏功率序列进行初级分解；然后引入样本熵（SE）衡量各分量的复杂度，并对复杂度最高的分量采用变分模态分解（VMD）进行二次分解。其次，构建基于贝叶斯优化算法优化的Autoformer模型，分别预...
解读: 该基于深度学习的光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。通过EMD-VMD二次分解和Autoformer模型可显著提升预测精度,可集成至SG系列逆变器的MPPT优化算法中,实现更精准的发电功率预测。结合ST系列储能PCS,该预测模型能优化储能系统充放电策略,提升...