找到 11 条结果 · 智能化与AI应用
基于大语言模型的家庭能源管理：动态用户偏好识别与分层数据共享
Large language model-enhanced home energy management with dynamic user preference elicitation and hierarchical data-sharing
Xunning Zhang · Yuheng Cheng · Xuanang Gui · Huan Zhao 等6人 · Applied Energy · 2026年5月 · Vol.410
本文提出一种融合大语言模型（LLM）的家庭能源管理系统，通过动态交互式偏好采集和隐私保护的分层数据共享机制，提升用户侧能源调度的个性化与协同优化能力。
解读: 该研究对阳光电源户用光伏+储能系统（如PowerStack户用版、ST5/10K系列PCS及iSolarCloud平台）具有直接应用价值。LLM可嵌入iSolarCloud智能运维平台，实现用户用电习惯自主学习与需求响应策略生成；动态偏好建模有助于优化ST系列PCS的充放电调度逻辑，提升PowerS...
一种面向场景依赖的可信度评估通用框架用于机器学习驱动的电力系统暂态稳定评估
A Generic Scene-Dependent Credibility Evaluation Framework for Machine Learning-Based Transient Stability Assessment of Power Systems
Jiacheng Liu · Jun Liu · Tao Ding · Chao Ren 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年11月 · Vol.41
本文提出场景依赖可信度评估（SCE）框架，通过改进局部泛化误差估计（ILGEE）推导预测误差方差上界，并结合Neumann边界条件建模系统稳定性概率密度，定义基于信息熵的场景依赖可信度指数（SCI）。验证表明SCI=0.93时可实现100%准确暂态稳定评估。
解读: 该框架可增强阳光电源iSolarCloud智能运维平台对光储电站暂态稳定性的实时可信评估能力，尤其适用于构网型PowerTitan和ST系列PCS在弱电网/高比例新能源场景下的动态响应可信度量化。建议将SCI指标嵌入iSolarCloud的AI预警模块，与组串式逆变器的LVRT/HVRT动作逻辑联动...
非侵入式市场竞争对手投标行为估计：面向网络化微电网的数据驱动逆优化方法
Non-Intrusive Estimation of Market Competitor Bidding Behaviors: A Data-Driven Inverse Optimization Method for Networked-Microgrids
Yunyang Zou · Yan Xu · Hongxu Huang · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
本文提出一种非侵入式逆优化方法，使可再生能源丰富的微电网仅利用公开的历史出清数据（如节点电价、中标电量、负荷），估计竞争对手的投标价格与电量，从而支撑其在本地电力市场中制定更优战略报价。
解读: 该研究对阳光电源PowerTitan和ST系列储能变流器（PCS）在微电网及虚拟电厂（VPP）场景下的智能竞价与协同调度具有直接价值。阳光电源iSolarCloud平台可集成此类逆优化模型，提升光储系统在电力现货/辅助服务市场的收益能力。建议在PowerStack多站群协同控制模块中嵌入该算法，强化...
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...
面向暖通空调系统的轻量化自动化故障检测与诊断的对比自监督学习
Contrastive self-supervised learning for lightweight and automated fault detection and diagnosis in HVAC systems
Yuan Gao · Zehuan Hu · Junichiro Otomo · Yan Ke · Applied Energy · 2026年5月 · Vol.410
本文提出一种基于对比自监督学习的轻量化AI框架，无需大量标注数据即可实现HVAC系统故障检测与诊断，提升模型泛化性与部署效率。
解读: 该研究聚焦HVAC领域，与阳光电源核心业务无直接交集；但其对比自监督学习框架可迁移至光伏/储能系统智能运维场景，例如iSolarCloud平台中逆变器或ST系列PCS的早期故障识别。建议探索将该方法适配于组串式逆变器电流/温度时序数据，增强PowerTitan储能系统BMS的异常预警能力，降低现场运...
基于机器学习的露天剧场无线传播测量与建模
Machine-Learning-Empowered Propagation Measurement and Modeling for an Amphitheater
Soo Yong Lim · Chee Ren Ong · Jay Sern Chow · Khee Lee 等11人 · IEEE Access · 2026年2月 · Vol.14
本文提出一种基于机器学习的露天剧场无线电场强建模方法，在马来西亚诺丁汉大学校园 amphitheater 开展900 MHz/2.4 GHz/5.8 GHz实测，经六个月数据采集与可重复性验证，对比线性回归、随机森林与神经网络模型，最终采用性能更优的神经网络；并结合射线追踪仿真验证，拓展至更大尺度几何建模。
解读: 该研究聚焦无线信道建模与ML预测，与阳光电源核心业务（光伏逆变器、储能PCS、iSolarCloud平台）直接关联度低。但其神经网络建模方法论可迁移至iSolarCloud智能运维平台的无线传感器网络覆盖优化、分布式储能站点通信可靠性提升等边缘场景；建议在PowerTitan或ST系列PCS的远程监...
基于YSBE的多波束声呐目标检测方法及其在速度约束AUV港口巡检中的应用
YSBE-Based Target Detection via Multibeam Sonar on Velocity-Constrained AUVs: Toward Port Inspection
Xian Yang · Sijie Yu · Junfeng Zhu · Jing Yan 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年12月 · Vol.22
本文针对港口水下低能见度环境下的目标识别难题，提出YOLO-ShuffleNet-BiFPN-EIOU检测框架，并设计速度约束AUV控制器以提升声呐成像质量。池测与实港实验表明，该方法较YOLOv5m显著提升精度与效率。
解读: 该研究聚焦水下AUV视觉检测与运动控制，与阳光电源主营业务无直接关联。其AI检测框架和约束控制思想可间接启发iSolarCloud平台在光伏电站水体漂浮式系统或近海风电场水下基础设施巡检中的智能诊断模块拓展，但需重构适配光学/红外/声呐多源数据。当前阳光电源暂未布局水下机器人或港口检测业务，建议保持...
基于多模态融合与物体中心感受野的杂乱场景下高效六自由度抓取位姿检测
Efficient Six-Degrees of Freedom (6-DoF) Grasp Pose Detection in Cluttered Scenes via Multimodal Fusion and Object-Centric Receptive Fields
Xiaozheng Liu · Kechen Song · ZhongLei Liu · Zehao Xu 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年11月 · Vol.22
本文提出一种融合点云与图像的多模态6-DoF抓取位姿检测方法，引入Grounded-SAM驱动的物体中心感受野模块，提升杂乱场景下的检测精度与鲁棒性，在GraspNet上显著提升AP，并在Franka机器人验证了高成功率。
解读: 该研究属于通用机器人视觉感知算法，与阳光电源核心业务（光伏逆变器、储能系统、iSolarCloud平台）无直接技术关联。虽其多模态融合与深度学习方法论可间接启发智能运维中的缺陷识别（如iSolarCloud的组件热斑/破损检测），但抓取位姿检测不涉及电力电子、能量转换或电网交互。建议关注其轻量化部署...
面向智能威士忌制造的泥炭酚类化合物高光谱无损检测与机器学习方法
Hyperspectral Imaging and Machine Learning for Non-Destructive Phenolic Compounds Measurement in Peat Toward Smart Whisky Manufacturing
Yijun Yan · Jinchang Ren · Barry Harrison · Oliver Lewis 等8人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年11月 · Vol.22
本文提出一种融合推扫式高光谱成像（HSI）、改进型奇异谱分析（SSA++）与机器学习的无损快速泥炭分析系统，实现酚类化合物含量精准预测（R²达99.31%），支持实时处理，助力威士忌行业智能质量管控。
解读: 该研究在高光谱+AI的工业在线检测范式上具有方法论参考价值，但应用场景（食品酿造）与阳光电源主营业务无直接关联。其轻量化SSA++算法和边缘实时处理思路，可启发iSolarCloud平台在光伏电站组件污渍识别、热斑早期预警等视觉AI场景中优化模型推理效率；建议评估将类似HSI数据融合框架迁移至ST系...
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...
面向车载网络分布式学习的计算卸载方法：一种服务调度与资源分配方案
Computation Offloading for Distributed Learning in Vehicular Networks: A Service Scheduling and Resource Allocation Method
Ning Jiang · Shi Yan · Haoran Liu · Mugen Peng · IEEE Transactions on Vehicular Technology · 2025年9月 · Vol.75
本文提出端-边-云协同计算卸载框架，联合优化接入选择、数据卸载比例、带宽与发射功率分配，以最小化时延与学习损失加权和；通过动态短时公平调度缓解straggler效应，并设计基于分数规划的多智能体强化学习（FP-MARL）算法解决NP难问题。
解读: 该文聚焦车联网分布式AI训练的资源调度与强化学习优化，与阳光电源当前主营业务（光伏逆变器、储能PCS、iSolarCloud平台）无直接技术耦合。但其FP-MARL框架对iSolarCloud智能运维平台的边缘侧故障预测、ST系列PCS的自适应功率调度、PowerTitan系统在微电网中的多主体协同...