找到 3 条结果

排序:
智能化与AI应用 深度学习 机器学习 光伏逆变器 ★ 4.0

基于广义极值分布增强的傅里叶扩散模型用于日前光伏场景生成中的极端值捕捉

GEV distribution-enhanced Fourier diffusion model for extreme value capture in day-ahead photovoltaic scenario generation

Chunyu Zhang · Xueqian Fu · Dechang Yang · Pei Zhang 等5人 · Applied Energy · 2026年4月 · Vol.409

本文提出一种融合广义极值分布(GEV)与傅里叶增强扩散模型的新方法,提升日前光伏功率场景生成中对极端天气下出力波动的建模精度,增强不确定性量化能力。

解读: 该研究可提升阳光电源iSolarCloud智能运维平台在日前功率预测与多场景风险评估中的精度,尤其利于ST系列PCS和PowerTitan储能系统在光储联合调度中应对极端出力波动。建议将GEV-扩散模型嵌入iSolarCloud的场景生成模块,优化组串式逆变器+储能的协同控制策略,强化弱电网/高波动...

智能化与AI应用 光伏逆变器 故障诊断 机器学习 ★ 5.0

一种基于时频马尔可夫排列转移场的光伏系统串联电弧故障检测方法

A Series Arc Fault Detection Method Based on Time-Frequency Markov Permutation Transition Field for Photovoltaic Systems With Power Electronic Devices

Zhendong Yin · Shuang Peng · Chunyu Xiao · Li Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月

串联电弧故障(SAF)是光伏系统火灾的主要诱因。在电力电子设备干扰下,准确快速地检测SAF仍面临巨大挑战。本文提出了一种基于时频马尔可夫排列转移场(TFMPTF)的SAF检测方法。首先,利用变分模态分解对电流信号进行分解,通过特征提取与分类算法实现对电弧故障的精准识别。

解读: 该研究直接针对光伏系统安全核心痛点,对阳光电源的组串式逆变器及户用逆变器产品线具有极高应用价值。目前阳光电源逆变器已具备AFCI(电弧故障断路器)功能,该方法通过引入时频马尔可夫排列转移场,能有效提升在复杂电力电子干扰环境下的故障识别精度,降低误报率。建议研发团队将该算法集成至iSolarCloud...

系统并网技术 强化学习 ★ 5.0

基于奇异摄动理论与自适应动态规划的强化学习稳定现代交直流电网中并网电压源变换器直流侧动态特性

Reinforcement Learning to Stabilize Singularly Perturbed DC-Side Dynamics of Grid-Connected Voltage-Source Converters in Modern AC–DC Grids Using Singular Perturbation Theory and Adaptive Dynamic Programming

Masoud Davari · Jianguo Zhao · Chunyu Yang · Weinan Gao 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年9月

电网现代化进程中交直流系统的稳定性和性能在很大程度上依赖于并网电压源换流器(GC - VSC)的整流模式。作为系统的核心,其影响十分显著。基于脉宽调制方法的级联控制的电流控制型GC - VSC在智能电网范式中应用广泛。本文探讨了在现代交直流电网中,此类GC - VSC控制结构所引发的动态特性如何被视为奇异摄动系统。为此,本文借助自适应(或近似)动态规划方法和奇异摄动理论(SPT),提出了一种基于强化学习(RL)的、针对具有不确定动态特性的电压控制问题的新型最优控制策略。首先,利用SPT将原最优控...

解读: 从阳光电源的业务视角来看,这项基于强化学习和奇异摄动理论的并网变流器控制技术具有重要的战略价值。该技术直接针对当前级联控制结构中的多时间尺度动态问题,这与我司光伏逆变器和储能变流器面临的核心技术挑战高度契合。 在技术价值层面,该方法通过奇异摄动理论将复杂的全阶系统分解为快慢子系统,有效规避了数值刚...