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面向多场景泛化的多阶段动态规划在线调度方法：基于通用价值函数学习的配电网调度
Scenario-Generalized Multi-Stage Dynamic Programming for Online Dispatch of Distribution Networks via Universal Value Function Learning
Zhenning Pan · Yukun Deng · Tao Yu · Yufeng Wu 等7人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月 · Vol.41
本文提出场景泛化的多阶段动态规划（S-MSDP）方法，通过学习映射场景上下文到价值函数的通用模型，实现配电网在线调度的零样本适应能力，无需重训练即可应对分布外不确定性，提升调度最优性、泛化性与可扩展性。
解读: 该研究对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列储能PCS的实时协同调度具有重要价值。其通用价值函数框架可嵌入iSolarCloud的AI调度引擎，提升光储系统在负荷/新能源出力突变等未知场景下的自适应决策能力；建议在PowerTitan集群调度中集成S-MSDP算...
基于深紫外光激发的低功耗Ga2O3纳米突触器件用于神经形态计算
Deep-UV-photo-excited synaptic Ga2O3 nano-device with low-energy consumption for neuromorphic computing
Liubin Yang1Xiushuo Gu1Min Zhou2Jianya Zhang3Yonglin Huang4Yukun Zhao5 · 半导体学报 · 2025年2月 · Vol.46
突触纳米器件在逻辑、存储与学习方面具有强大能力，是构建类脑神经形态计算系统的关键组件。本文成功研制了一种基于Ga2O3纳米线的低功耗突触纳米器件，在255 nm光照下可模拟生物突触的多种功能，如脉冲易化、峰时依赖可塑性及记忆学习能力。该器件展现出优异的“学习-遗忘-再学习”特性，其短时至长时记忆的转变及逐步学习后的记忆保持归因于Ga2O3纳米线的强再学习能力。单次突触事件能耗低于2.39×10⁻¹¹ J，并在长期刺激与存储中表现出高稳定性。应用于神经形态计算时，经12轮训练后数字识别准确率超90...
解读: 该Ga2O3纳米突触器件的低功耗神经形态计算技术对阳光电源智能控制系统具有前瞻性启发价值。其2.39×10⁻¹¹J的超低单次事件能耗和自适应学习能力，可应用于iSolarCloud云平台的智能诊断算法优化，通过类脑计算实现光伏/储能系统的故障模式识别与预测性维护。在ST储能变流器和PowerTita...