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基于时变网络的电池储能系统隐私保护分布式能量管理
Privacy-Preserving Distributed Energy Management for Battery Energy Storage Systems Over Time-Varying Networks
Wei Chen · Zidong Wang · Jimmy Chih-Hsien Peng · Guo-Ping Liu · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年12月
本文探讨了电池储能系统(BESS)的隐私保护能量管理问题。针对时变网络,提出了一种自主隐私保护分布式优化(APPDO)方案,旨在调节本地电池储能系统的功率输出,在电池容量约束下以最低经济成本满足总负载需求,同时避免隐私泄露。为此,将梯度下降算法与无领导者和领导者 - 跟随者一致性方案相结合,提出了一种线性收敛的分布式算法。该算法适用于电池储能系统的孤岛和并网两种模式。此外,通过向相邻节点间交换的数据中注入精心设计的扰动序列,构建了一种新颖的隐私保护方法,使其能够有效抵御恶意窃听者。进一步地,建立...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看,这项隐私保护分布式能量管理技术具有重要的战略价值。当前我们的储能解决方案在工商业园区、虚拟电厂等多站点协同场景中,面临着数据安全与优化效率的双重挑战。该论文提出的APPDO算法通过梯度下降与共识机制的结合,能够在不泄露各储能站点敏感信息(如容量、负荷、成本参数)的前提...
基于自适应峰值电压跟踪控制的减少冗余功率处理无频闪LED驱动器
Reduced Redundant Power Processing Flicker-Free LED Driver With Adaptive Peak Voltage Tracking Control
Xueshan Liu · Kun Lei · Yujie Feng · Hongyan Wang 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年8月
单级交流供电LED驱动器存在固有的双倍工频纹波问题,易引发电流频闪。本文提出一种基于减少冗余功率处理(R2P2)原理的无频闪LED驱动器,采用自适应峰值电压跟踪(APVT)控制策略,结合单级功率因数校正(PFC)电路与III型R²P²纹波抵消电路(RCC)。相比传统平均电压控制,APVT控制拓宽了LED负载的工作电压范围,进一步降低RCC单元的处理功率,使其更接近系统纹波功率,从而提升整体效率。实验搭建70W样机验证,结果表明相较传统方法效率提升2.5%,并具备宽LED负载适应能力。
解读: 该R²P²无频闪LED驱动技术对阳光电源储能与充电产品线具有重要借鉴价值。其自适应峰值电压跟踪控制策略可应用于ST储能变流器的直流母线纹波抑制,通过减少冗余功率处理降低辅助电路损耗,提升系统效率2-3%。III型RCC纹波抵消原理可移植到充电桩OBC模块,优化单级PFC架构下的二次纹波抑制,减小电解...
基于对抗性模仿强化学习的混合储能电动汽车能量管理
Imitation reinforcement learning energy management for electric vehicles with hybrid energy storage system
Weirong Liu · Pengfei Yao · Yue Wu · Lijun Duan 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
深度强化学习已成为电动汽车能量管理的一种有前景的方法。然而,深度强化学习依赖大量试错训练才能获得近似最优性能。为此,本文提出一种面向混合储能系统的电动汽车对抗性模仿强化学习能量管理策略,以最小化电池容量损耗成本。首先,利用动态规划在多种标准驾驶条件下生成专家知识,用于引导强化学习的探索过程,该专家知识表示为最优功率分配映射。其次,在早期模仿阶段,通过对抗网络使强化学习智能体的动作快速逼近最优功率分配映射。再次,根据对抗网络中判别器的输出设计动态模仿权重,促使智能体在在线驾驶条件下逐步过渡到自主探...
解读: 该对抗模仿强化学习策略对阳光电源混合储能系统具有重要应用价值。可应用于ST系列PCS的电池-超级电容混合储能优化,通过专家知识引导的强化学习加速训练42.6%,降低电池容量损耗成本5.1%-12.4%。技术可集成至iSolarCloud平台实现在线工况自适应功率分配,延长PowerTitan储能系统...
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...
基于降阶阻抗模型与双层优化的风电场小信号稳定区域在线构建
Online Construction of Small-Signal Stability Region for Wind Farms With Reduced-Order Impedance Model and Two-Layer Optimization
Peng Wang · Tiancheng Liu · Haoran Zhao · Yuexin Ma 等5人 · IEEE Transactions on Energy Conversion · 2025年5月 · Vol.40
针对风电场宽频振荡问题,本文提出基于分段仿射阻抗模型的在线稳定区域构建方法:离线建立风机阻抗与运行点映射关系,线上快速识别;采用动态模态分解辨识电网阻抗;结合增强广义Nyquist判据与复合形状算法实现稳定边界两层优化。经仿真与硬件在环实验验证。
解读: 该研究对阳光电源风电变流器(如SG11400/13600系列)在弱电网下的阻抗交互稳定性分析具有直接参考价值。其分段仿射阻抗建模与在线稳定边界识别方法可迁移至iSolarCloud平台的风电智能诊断模块,提升风储协同系统(如PowerTitan风电侧应用)的实时稳定性评估能力。建议将相关算法集成至风...
考虑分布式光伏特性的配电网虚假数据注入攻击
False Data Injection Attacks in Power Distribution Systems Considering the Characteristics of Distributed Photovoltaic
Yang Liu · Mi Wen · Hong Wen · Ruilong Deng 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2024年12月
随着碳中和及新型电力系统建设的推进,大量信息设备不断接入配电系统,逐渐打破了配电系统原有的不可观测状态,使其更易遭受虚假数据注入攻击(FDIA)。与大多数现有聚焦于不平衡网络的研究不同,目前较少关注分布式光伏(PV)的随机性和波动性对配电系统中实施FDIA的影响。本文针对高比例分布式光伏接入的配电系统场景,同时提出了FDIA的失效机制和改进的FDIA方法。具体而言,基于无功优化过程,利用分布式光伏的随机性和波动性显著降低FDIA的隐蔽性。随后,提出一种基于时变损耗条件生成对抗网络的改进FDIA方...
解读: 从阳光电源的业务视角来看,本文揭示了高渗透率分布式光伏系统面临的网络安全隐患,这对我司光伏逆变器和智慧能源管理系统的安全性设计具有重要指导意义。 论文指出分布式光伏的随机性和波动性会影响虚假数据注入攻击(FDIAs)的隐蔽性,这为我司产品的安全防护提供了新思路。一方面,光伏出力的自然波动特性可作为...
基于降阶阻抗模型与双层优化的风电场小信号稳定域在线构建
Online Construction of Small-Signal Stability Region for Wind Farms With Reduced-Order Impedance Model and Two-Layer Optimization
Peng Wang · Tiancheng Liu · Haoran Zhao · Yuexin Ma 等5人 · IEEE Transactions on Energy Conversion · 2025年5月
风电场中多次发生宽带振荡事件,因此迫切需要进行小信号稳定性评估。风速和输出功率随时间变化,这导致风力发电机组(WTG)的阻抗特性和稳定性表现也随之改变。为实现准确高效的稳定性评估,本文提出一种基于分段仿射阻抗模型的稳定区域在线构建方法。首先,离线构建 WTG 的分段仿射阻抗,将其表示为运行点的函数。在在线应用过程中,利用易于测量的运行点信息快速识别阻抗。这样,阻抗计算效率显著提高,并且可以构建参数未知的 WTG 的阻抗。为了用数据驱动方法处理电网侧问题,引入基于动态模态分解的分段仿射方法来识别电...
解读: 从阳光电源的业务视角来看,该论文提出的风电场小信号稳定域在线构建方法具有显著的技术迁移价值。虽然研究聚焦风电场,但其核心技术路径——基于分段仿射阻抗模型的稳定性评估方法——与我司光伏逆变器和储能系统面临的宽频振荡问题高度相关。 该技术的核心价值在于解决了新能源并网设备因运行工况时变导致的阻抗特性动...
基于加速对偶上升的高比例光伏配电网协调电压控制
Accelerated Dual Ascent-Based Coordinated Voltage Control for PV-Rich Distribution Network
Yong Li · Xiren Zhang · Yanjian Peng · Can Wang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年9月
随着分布式光伏(PV)在配电网中的渗透率不断提高,时变的光伏发电可能会导致严重的电压问题。利用光伏逆变器的无功容量进行电压调节,为缓解传统无功补偿装置的局限性提供了一种可行的解决方案。本文针对高光伏渗透率的配电网,提出了一种基于在线加速对偶上升法(ADAM)的电压控制策略。首先,将电压控制问题表述为一个凸二次优化问题,在考虑电压和无功输出容量运行约束的条件下,维持光伏节点的电压在允许范围内。然后,提出采用ADAM以分布式方式求解该优化问题。通过在传统对偶上升法(DAM)中加入加速算法,所提方法能...
解读: 该加速对偶上升协调电压控制技术对阳光电源SG系列光伏逆变器的无功调节功能具有重要应用价值。研究提出的分布式凸优化求解方法可直接集成到逆变器的本地控制器中,通过快速响应算法实现多台逆变器间的协调无功调控,有效解决高比例光伏接入导致的电压越限问题。该技术可与阳光电源现有MPPT算法协同工作,在保证最大功...
电荷传输层电容对硅太阳能电池光电特性的贡献研究
Charge Transport Layer Capacitance Contribution to Si Solar Cell Optoelectronic Properties Investigated Using Photocarrier Radiometry
Alexander Melnikov · Andreas Mandelis · Peng Song · Junyan Liu · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年7月
本文采用非接触式激光光载流子辐射测温法(PCR),研究了开路条件下硅太阳能电池中主导电容的识别问题。结合理论与实验,分析PCR信号对电荷传输层(CTL)及p-n结基底层电容的依赖性,揭示了由这些电容与串联电阻构成的RC扩散时间常数可通过PCR频率扫描灵敏检测。研究表明,重组寿命及CTL扩散寿命τ_RC主导了三类光伏硅电池中非平衡光生载流子密度波的动力学行为与提取过程。τ_RC与薄上层CTL及其相关复合寿命密切相关,显著影响自由光生载流子穿越p-n结、表面分布及电极收集,因此CTL电容应成为提升太...
解读: 该PCR非接触检测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT算法优化具有重要价值。研究揭示的电荷传输层电容与RC时间常数对载流子收集效率的影响机制,可指导逆变器输入级电容设计与阻抗匹配优化,提升最大功率点追踪精度。CTL电容特性的频域分析方法可应用于iSolarCloud智能运维平台,通过非接触式光...
基于复数节点导纳模型的多变流器系统简化稳定性分析方法
A Simplified Stability Analysis Method for Multi-Converter System Based on Complex-Valued Node Admittance Model
Peng Wang · Junpeng Ma · Shunliang Wang · Weitao Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年3月
节点导纳模型(NAM)行列式零点已被用于分析高渗透率变流器电力系统的稳定性,但传统NAM依赖各变流器动态相位且忽略频率耦合效应。本文提出统一的αβ坐标系下复数NAM,可集成不同变流器与无源元件,构建复杂系统的s域模型,并从物理角度揭示αβ复数NAM、dq域NAM与序域NAM的内在联系。该模型仅依赖节点电压初相位,准确反映频率耦合特性。考虑频率耦合后,验证了αβ复数NAM行列式零点与状态空间模型特征值的一致性。最后通过含多种变流器的三机系统验证了所提建模方法与稳定性判据的有效性,并揭示了构网型变流...
解读: 该复数节点导纳建模方法对阳光电源多变流器并联系统具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中,多台ST系列储能变流器并联运行时,传统分析方法难以准确评估系统稳定性。该方法通过统一αβ坐标系建模,可精确分析构网型GFM与跟网型GFL变流器混合组网的频率耦合特性,为阳光电源优化构网型变流器布点...
基于特征谱与扩张因果卷积及Squeeze-Excitation ShuffleNet轻量级深度学习的区域风电场日前低功率输出事件预测
Prediction of Day-Ahead Low-Power Output Events in Regional Wind Farms Using Feature Spectrums with Dilated Causal Convolution and Squeeze-Excitation ShuffleNet Lightweight Deep Learning
Zimin Yang · Xiaosheng Peng · Xiaobin Zhang · Guoyuan Qin 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
区域风电场低功率输出事件的准确预测对电力系统的电网调度至关重要。然而,传统的风电预测方法主要侧重于提高整体预测精度,因此很少单独讨论风电低功率输出事件。本文提出了一种创新的区域风电场日前低功率输出事件预测方法,该方法利用特征频谱,结合扩张因果卷积(DCC)和挤压 - 激励(SE)改进的ShuffleNet网络。首先,将时间序列区域特征转换为频谱图像,在特征创建和选择后,引入并讨论了三种可能的特征排列方式。其次,提出了DCC - SE - ShuffleNet轻量级深度学习神经网络作为低功率输出事...
解读: 该研究的深度学习预测方法对阳光电源的新能源发电及储能产品具有重要应用价值。特征谱分析与轻量级深度学习模型可集成到ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的控制系统中,提升功率预测精度。具体应用包括:(1)优化储能系统的充放电调度策略,提高PowerTitan等大型储能系统的经济性;(2)改进光伏/风电...
仿生风力涡轮机效率的静态空气动力学分析:基于婆罗洲樟树种子叶片设计及其平行板排列的建模
Static aerodynamic analysis of bio-inspired wind turbine efficiency: Modeling Borneo camphor seed blade designs and their parallel plate arrangements
H.Y.Peng · Y.J.Chu · Heung Fai Lam · Hongjun Liu 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年5月 · Vol.331
摘要 受婆罗洲樟树种子旋转下落方式的启发,本研究采用其具有弯度的翼型截面进行涡轮叶片设计,并通过计算流体动力学模拟来预测功率与扭矩。在第一阶段,对五种类型的种子翼型在不同折叠轴位置和折叠角度配置下进行建模。结果表明,3号翼型表现出最高的峰值功率系数(0.4328)和扭矩(2.1310 Nm),因此被选为第二阶段的研究对象。第二阶段设计了具有不同折叠数量以及不同折叠轴位置和折叠角度的平板叶片,以低成本方式实现种子的天然几何结构。结果表明,四折构型达到了较高的峰值功率系数0.3637,双折构型紧随其...
解读: 该仿生叶片气动优化研究对阳光电源风电变流器产品具有重要参考价值。研究中折叠板设计实现0.3637功率系数,扭矩波动特性为我司风电变流器的MPPT算法优化、扭矩脉动抑制控制策略提供新思路。仿生叶片的非线性功率输出特性可结合我司三电平拓扑技术和先进控制算法,提升低风速段发电效率。该成果可应用于风储一体化...
基于物理信息注意力残差网络的电池智能温度预警模型
Battery intelligent temperature warning model with physically-informed attention residual networks
Xue Ke · Lei Wang · Jun Wang · Anyang Wang 等12人 · Applied Energy · 2025年6月 · Vol.388
摘要 电动汽车的快速发展对锂离子电池的热安全管理提出了更高要求。传统的物理模型需要大量离线参数辨识,在计算效率与模型保真度之间难以平衡;而数据驱动方法虽然精度较高,但缺乏可解释性,且在不同工况下需要大量数据支持。为应对上述挑战,本文提出了一种物理信息引导的注意力残差网络(Physics-Informed Attention Residual Network, PIARN),该模型将改进的非线性双电容模型与热集总模型嵌入到物理引导的循环神经网络框架中,从而提升了模型的可解释性与泛化能力。所设计的残...
解读: 该物理信息引导的电池温度预警技术对阳光电源储能系统具有重要价值。PIARN模型结合物理模型与深度学习,可集成至ST系列PCS和PowerTitan储能系统的BMS热管理模块,实现0.1°C精度的在线温度预测和近100%准确率的热预警。其轻量化物理模型与残差网络架构适合边缘计算部署,可通过iSolar...
理解翻转场效应晶体管
Flip FET, FFET)中的静电耦合及其应对策略
Jiacheng Sun · Haoran Lu · Yu Liu · Wanyue Peng 等6人 · IEEE Transactions on Electron Devices · 2025年1月
翻转场效应晶体管(FFET)是一种新型自对准双面堆叠晶体管结构,但其垂直堆叠特性导致前后器件间存在静电耦合。本文通过TCAD仿真从器件和电路层面系统研究了该耦合效应。结果显示,阈值电压偏移可达135 mV,亚阈值摆幅退化达235 mV/dec,反相器延迟变化高达4.41%,严重影响电路性能。为此,提出一种中间介质隔离(MDI)技术,可有效屏蔽跨侧电场,显著抑制耦合效应。结合Pi栅、Ω栅和全环绕栅等栅结构优化,阈值电压偏移可低至0.12 mV,为FFET的实用化奠定基础。
解读: 该FFET静电耦合抑制技术对阳光电源功率器件设计具有重要借鉴价值。文中提出的中间介质隔离(MDI)技术与多物理场耦合抑制策略,可直接应用于SiC/GaN功率模块的三维集成封装设计,有效解决ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器中功率器件垂直堆叠时的寄生耦合问题。通过优化栅极结构和介质隔离层设计,可将...
利用SHAP值理解传统与非传统建筑群中乡村形态与光伏发电潜力之间的关系
Understanding the relationship between rural morphology and photovoltaic (PV) potential in traditional and non-traditional building clusters using shapley additive exPlanations (SHAP) values
Jiang Liu · Changhai Peng · Junxue Zhang · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.380
摘要 农村地区拥有大量适合安装光伏板的屋顶和立面。然而,乡村形态对光伏发电潜力的影响尚不明确,制约了其有效利用。为应对这一挑战,本研究选取南京市300个传统与非传统农村建筑群作为研究对象,识别出17项形态学指标,涵盖地块形状、建筑密度、建筑形式及地形变化等方面。通过模拟各集群的年光伏发电量和均化度电成本(LCOE),并采用可解释的机器学习框架(XGBoost算法结合SHAP值),探讨了乡村建筑形态与光伏发电潜力之间的关系。结果表明,平均建筑高度(BH)和容积率(FAR)是影响发电量的关键因素,而...
解读: 该研究揭示农村建筑形态对光伏潜力的影响机制,对阳光电源SG系列逆变器在农村分布式光伏市场具有重要指导价值。研究发现建筑高度和容积率是关键因素,可优化我司MPPT算法在复杂遮挡场景下的追踪策略。针对三类技术潜力分区(低高低FAR、高低FAR、高高FAR),可差异化配置1500V系统方案,结合iSola...
基于帽层设计的AlGaN/GaN高电子迁移率晶体管电学性能研究
Study on electrical performance of AlGaN/GaN high electron mobility transistor based on cap layer design
Tieying Zhang · Peng Cui · Xin Luo · Siheng Chen 等11人 · Solid-State Electronics · 2025年2月 · Vol.224
摘要 本研究探讨了不同帽层对AlGaN/GaN高电子迁移率晶体管(HEMTs)电学特性的影响。通过对比制备的具有GaN和AlN帽层的AlGaN/GaN HEMTs,发现AlN帽层由于其优异的钝化效果和极化效应,能够提高二维电子气(2DEG)密度,从而获得更高的饱和电流,并使击穿电压从615 V(GaN帽层)提升至895 V(AlN帽层)。Sentaurus TCAD仿真结果验证了上述实验发现,表明AlN帽层器件中形成了更深的三角形量子势阱,导致2DEG电子密度达到1.19 × 10^13 cm^...
解读: 该AlN帽层GaN HEMT技术对阳光电源功率器件应用具有重要价值。研究显示AlN帽层可将击穿电压提升至895V,梯度帽层结构更达1308V,2DEG密度提升28%。这为我司SG系列光伏逆变器、ST储能PCS及充电桩的GaN功率模块设计提供优化方向:通过改进帽层结构可提升器件耐压等级和导通性能,支持...
基于模型-数据融合方法的锂离子电池储能系统惯性支撑持续功率边界在线估计
Online estimation of inertia-supporting sustaining power boundary of lithium-ion battery energy storage systems based on model-data fusion method
Shaoxin Shi · Qiao Peng · Tianqi Liu · Yunteng Dai 等5人 · Applied Energy · 2025年9月 · Vol.393
摘要 锂离子电池储能系统(BESS)在为电力系统提供惯性支撑方面展现出巨大潜力。然而,如何在实现高效惯性支撑的同时保障电池的安全运行仍面临挑战,这要求对电池的输出边界进行准确估计,尤其是在在线运行条件下。然而,现有的电池输出功率边界评估方法通常忽略了惯性支撑特有的输出特性以及在线应用的需求,从而限制了其准确性与效率。本文提出了一种基于模型-数据融合方法(MDFM)的BESS惯性支撑持续功率边界(SPB)在线估计新方法。首先,开展一系列实验以研究电池在惯性支撑工况下的阻抗特性,并据此构建一种基于负...
解读: 该储能惯量支撑功率边界在线估算技术对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。通过模型-数据融合方法实现锂电池输出边界的实时精准评估,可直接集成至VSG虚拟同步机控制策略中,优化惯量响应过程中的功率调度。负阻抗等效电路模型结合SVM机器学习算法,能有效提升iSolarCl...
揭示青藏高原理论风能潜力:一种针对威布尔双变量分布的新型贝叶斯-蒙特卡洛框架
Revealing the theoretical wind potential of the Qinghai-Tibet Plateau: A novel Bayesian Monte-Carlo framework for the Weibull bivariate distribution
Liting Wang · Renzhi Liu · Weihua Zeng · Lixiao Zhang 等10人 · Energy Conversion and Management · 2025年2月 · Vol.325
摘要 理解区域理论风能潜力对于风电规划与建设至关重要。以往的研究面临诸多挑战,包括风速数据质量不一致、分布参数中的不确定性未被量化,以及估算理论风能潜力的方法存在缺陷。因此,本研究提出了一种分层贝叶斯-蒙特卡洛框架,以概率性和分层方式处理多年期、多来源的风速数据。该框架能够量化风速分布及其参数相关的不确定性,并通过整合历史数据降低预测误差。此外,本研究在传统理论风能潜力估算方法的基础上,进一步考虑了叶片扫掠高度范围内风速和空气密度变化以及最大可能功率系数的影响。结果表明,青藏高原地区的风速分布符...
解读: 该青藏高原风电潜力评估框架对阳光电源风电变流器布局具有重要参考价值。贝叶斯-蒙特卡洛模型可量化风速分布不确定性,为ST储能系统在高原风电场的容量配置提供精准数据支撑。研究揭示的风速-空气密度垂直变化特性,可优化风电场侧储能PCS的功率预测算法和充放电策略。青藏高原60%以上区域具中高风电潜力,结合i...
STE-HOLNet:一种融合时空特征、动态概念漂移检测与自适应校正的风电功率预测新方法
STE-HOLNet: A new method for wind power prediction by integrating spatio-temporal features, dynamic concept drift detection and adaptive correction
Xiongfeng Zhao · Hai Peng Liu · Huaiping Jin · Xueping Shen 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年11月 · Vol.344
摘要 风电具有高度的不确定性和非线性,其时间序列通常表现出多周期性特征和概念漂移现象,这对实现高精度预测构成了重大挑战。本文提出了一种基于时空特征增强并结合动态在线校正机制的混合深度学习预测模型——时空增强型混合在线学习网络(Spatio-temporal Enhanced Hybrid Online Learning Network, STE-HOLNet),该模型通过改进的时间编码机制与深层网络结构紧密集成,实现了实时且高精度的风电功率预测。首先,引入一种改进的Time2Vec模块(E-Ti...
解读: 该风电功率预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。STE-HOLNet模型的概念漂移检测与自适应在线学习机制,可直接应用于ST系列PCS的功率预测模块,提升储能系统对风电波动的响应能力。其时空特征增强方法能优化iSolarCloud平台的预测性维护算法,降低RMSE达36.93%的性能可显著改善...
高频无线电力传输技术特刊主编寄语
Guest Editorial Special Issue on High-Frequency Wireless Power Transfer Technology
Fei Lu · Grant Covic · Shu Yuen Ron Hui · Fernando Briz · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年8月
无线电力传输WPT技术在交通电气化、电网、消费电子、医疗和太空等众多新兴应用中日益关键。其非接触特性在脏污或超洁净、高温、水下、地下和外太空等恶劣环境条件下具有优势。当前WPT系统性能与开关频率、耦合度、初次级磁元件伏安需求和组件质量密切相关,这些是功率容量、功率密度和效率的关键决定因素。为提升WPT技术运行安全性和可靠性,抑制和消除高频磁场引起的电磁干扰EMI和电动势EMF问题至关重要。该特刊从74篇投稿中录用31篇,涵盖高频谐振变换器技术、高频电磁场约束与发射抑制、抗失调与传输距离增强、高频...
解读: 该高频WPT特刊对阳光电源无线充电技术发展有全面指导价值。特刊涵盖的多MHz IPT系统、SiC全桥逆变器和三相高频IPT系统与阳光新能源汽车OBC无线充电模块的技术路线一致。高频电磁场约束和EMI/EMF抑制技术为阳光无线充电产品满足安全标准提供了解决方案。抗失调和传输距离增强技术(圆柱螺线管耦合...
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