找到 2 条结果 · 智能化与AI应用
面向港口能源-物流融合微电网最优调度的多任务可信学习方法
Multi-Task Trustworthy Learning for Optimal Scheduling of Port Energy-Logistics Integrated Microgrids
Junlin Zhu · Feilong Fan · Chuanqing Pu · Nengling Tai 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
针对港口微电网能源-物流联合调度计算开销大、传统学习方法泛化性差与可行性低的问题，本文提出一种支持维度可变参数的可信学习框架，融合注意力神经网络与KNN预测船舶数量，并设计可行域投影修复层。在新加坡裕廊港实测数据中实现最低计算耗时、近优成本与93%可行性。
解读: 该研究对阳光电源PowerTitan和PowerStack储能系统在港口微电网场景的智能调度具有直接参考价值：其可信学习框架可嵌入iSolarCloud平台，提升ST系列PCS在动态负荷（如靠港船舶充放电、岸电切换）下的实时优化能力；建议将修复层算法适配至PowerTitan的EMS边缘控制器，增强...
基于强化学习的自适应事件触发控制在污水处理过程中的应用
Reinforcement Learning-Based Adaptive Event-Triggered Control for Wastewater Treatment Process
Yi-Fan Yan · Dapeng Li · Dongjuan Li · Lei Liu 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年11月 · Vol.22
本文提出一种基于辨识器–评价器–执行器RL框架与事件触发机制的多变量优化控制方案，用于溶解氧和硝酸盐氮浓度控制；采用模糊神经网络估计未知动态，结合切线屏障Lyapunov函数设计控制器，并通过自适应阈值事件触发机制平衡控制性能与能耗。
解读: 该文聚焦污水处理过程控制，与阳光电源核心业务（光伏逆变器、储能PCS、iSolarCloud平台）无直接技术交集。但其强化学习+事件触发的智能控制范式可迁移至光储系统能量管理：例如适配PowerTitan或ST系列PCS的动态充放电调度策略，提升iSolarCloud平台在复杂工况下的自适应运维能力...