找到 3 条结果 · 智能化与AI应用
基于安全增强型多智能体强化学习的网络化微电网协同与电池换电站调度
Networked Microgrid Coordination With Battery Swapping Station Scheduling via Security-Enhanced Multi-Agent Reinforcement Learning
Meng Liu · Xiao Liu · Cuo Zhang · Jianguo Zhu · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
本文提出一种安全增强型多智能体强化学习方法，协调含电池换电站（BSS）的网络化微电网（NMG），兼顾电压安全与经济性。在改进IEEE 33节点系统上验证表明，该方法可提升运行安全性并保留BSS集成的经济收益。
解读: 该研究高度契合阳光电源ST系列储能变流器（PCS）及PowerTitan液冷储能系统的智能协同控制需求。其多智能体强化学习框架可直接赋能iSolarCloud平台对光储充一体化微电网的动态优化调度，尤其适用于含EV换电负荷的工商业/园区级光储充项目。建议将该算法嵌入ST PCS的本地边缘控制器，并与...
港口微电网风险运行状态恢复方法——融合柔性资源
Port Microgrids Risk Operational States Recovery Method Incorporating Flexible Resources
Zhibo Zhang · Bowen Zhou · Juan Zhang · Guangdi Li 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
针对港口微电网中分布式电源投切、孤岛切换及冲击负荷引发的风险运行状态，本文提出基于一致性控制的功率平滑策略和融合柔性资源的多智能体深度强化学习恢复方法，实现频率快速恢复与经济性调度。
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器（PCS）在港口微电网中的构网型（GFM）运行与黑启动能力提升具有直接参考价值；其多智能体强化学习框架可适配iSolarCloud平台进行柔性资源协同优化，建议将相关算法嵌入PowerTitan系统能量管理模块，增强其在孤岛/并网模式切换及冲击负荷下的动态响应与自主...
基于视角与属性的自监督条件生成对抗网络用于少样本螺栓缺陷图像生成与分类
Perspective and Attribute-Based Self-Supervised Conditional GAN for Few-Shot Bolt Defect Image Generation and Classification
Ke Zhang · Yangjie Xiao · Jiacun Wang · Xin Sheng 等7人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年10月 · Vol.41
针对输电线路螺栓缺陷样本稀缺导致的检测与分类困难，本文提出一种视角与属性驱动的自监督条件GAN方法。通过CLIP实现自动视角标注，引入视角/属性条件引导生成，并设计Residual Skip-Layer Excitation与Shape-crop U-Net判别器，显著提升少样本缺陷图像生成质量与分类精度。
解读: 该研究聚焦电力基础设施（如输电塔）的视觉缺陷识别，虽非直接面向光伏/储能设备本体，但其少样本生成与自监督故障诊断技术可迁移至阳光电源iSolarCloud智能运维平台，增强组串式逆变器、ST系列PCS及PowerTitan储能系统在野外复杂环境下的螺栓松动、锈蚀等机械类缺陷的AI识别能力。建议将Sh...