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通过时空学习与物理驱动的异常检测提升太阳能功率预测精度
Enhancing solar power forecasts through spatiotemporal learning and physics-based anomaly detection
Yutian Hou · Jiangjiang Xia · Hongrong Shi · Chunlin Huang 等13人 · Solar Energy · 预计 2026年7月 · Vol.312
本文提出融合时空深度学习模型与基于物理约束的异常检测机制的光伏功率预测框架，提升短期至超短期预测精度与鲁棒性，尤其在云层突变、设备异常等场景下显著降低预测误差。
解读: 该研究高度契合阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列储能系统的功率预测与协同调度需求。时空学习模型可嵌入组串式逆变器边缘侧实现本地化超短期辐照-发电联合预测；物理异常检测模块可增强对MPPT失效、组串遮挡、PID衰减等典型故障的早期识别能力，直接提升电站LCOE。...
基于几何-电气模型融合特征的光伏阵列新型定量健康评估方法
A novel quantitative health evaluation for PV arrays based on geometric-electrical-model fusion features
Jian Dang · Yiren Ma · Yunxiang Zhang · Shaopeng Zhang 等6人 · Solar Energy · 预计 2026年7月 · Vol.312
本文提出一种融合光伏阵列几何布局与电气特性的多维特征建模方法，结合机器学习实现组件级健康状态量化评估，提升早期隐性故障识别精度与定位能力。
解读: 该技术可深度集成至阳光电源iSolarCloud智能运维平台，增强组串式逆变器（如SG系列）的故障预警能力；建议将融合特征模型嵌入ST系列PCS及PowerTitan储能系统的光储协同诊断模块，提升户用与工商业场景下光储电站的主动运维水平和LCOE竞争力。...
一种基于电压微分传感法的光伏阵列新型故障检测技术
A novel fault detection technique for solar photovoltaic array using voltage-differential sensing approach method
Kavitha Suresh Kumar · Prince Winston David · Devakirubakaran Samithas · Suriyakala Shakthivel · Solar Energy · 预计 2026年7月 · Vol.312
本文提出一种基于电压微分传感的光伏阵列故障检测方法，通过实时监测组串级电压变化率识别热斑、断路、旁路二极管失效等典型故障，具有高灵敏度、低硬件成本和无需额外传感器的特点。
解读: 该技术可直接集成于阳光电源SG系列组串式逆变器及iSolarCloud平台，增强其内置IV曲线扫描与智能诊断能力；尤其适用于大型地面电站和工商业屋顶场景中隐性故障的早期预警。建议在ST系列PCS的光储协同运行模式下扩展应用，结合PowerTitan系统的边缘计算模块实现本地化实时诊断，提升全生命周期...
通过集成先进故障定位与粒子群优化提升光伏实时功率输出
Improving real-time photovoltaic power delivery through integrated advanced fault localization and particle swarm optimization
Kamel Djermouni · Salah Tamalouzt · Ali Berboucha · Karim Fathi Sayeh 等7人 · Applied Energy · 预计 2026年7月 · Vol.414
本文提出一种融合故障精确定位与粒子群优化（PSO）的协同控制方法，提升光伏系统在动态遮挡、组件失配及局部故障下的实时功率输出稳定性与响应速度。
解读: 该研究高度契合阳光电源组串式逆变器（如SG系列）和iSolarCloud智能运维平台的技术演进方向。故障定位算法可嵌入逆变器边缘侧实现毫秒级IV曲线异常识别，PSO优化可增强MPPT动态跟踪性能，尤其适用于复杂山地或工商业屋顶场景；建议将该算法模块化集成至ST系列PCS的光储协同控制逻辑中，并在Po...
面向工业电池集群管理的数字孪生框架：一种融合多信号集成与不确定性量化的统一方法
A digital twin framework for industrial battery fleet management: A unified multi-signal ensemble approach with uncertainty quantification
M.B. Rasheed · Á. Llamazares · R. Gutiérrez-Moreno · M. Ocaña 等5人 · Applied Energy · 预计 2026年6月 · Vol.413
本文提出一种面向工业级电池集群的数字孪生管理框架，通过融合电压、电流、温度、阻抗等多源信号构建动态健康模型，并引入不确定性量化提升状态估计鲁棒性，支持预测性维护与寿命优化。
解读: 该研究高度契合阳光电源PowerTitan和ST系列储能PCS的智能运维升级需求。其多信号融合与不确定性量化能力可直接赋能iSolarCloud平台的电池健康评估模块，提升PowerStack梯次利用精度及电网侧储能项目的LCOE竞争力。建议在下一代PCS固件中嵌入轻量化孪生推理引擎，并与BMS深度...
可解释的锂离子电池退化轨迹预测：基于多任务关键点检测与符号化构建
Interpretable lithium-ion battery degradation trajectory prediction via multi-task critical point detection and symbolic construction
Haiyan Jin · Rui Gao · Lei Cai · Bin Wang 等9人 · Applied Energy · 预计 2026年6月 · Vol.413
该文提出一种融合多任务学习与符号化建模的方法，精准识别电池老化关键节点并构建可解释退化轨迹，提升寿命预测透明度与可靠性。
解读: 该研究直接支撑阳光电源PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS中电池健康状态（SOH）在线评估与寿命预测功能升级。其可解释性建模能力有助于增强BMS算法在光储一体化项目中的故障预警精度与用户信任度，建议将关键点检测模块嵌入iSolarCloud平台，实现电站级电池退化趋势可视化管理...
基于可解释不确定性量化机制的光伏阵列故障诊断及未知故障增量建模
An interpretable uncertainty quantification mechanism based photovoltaic array fault diagnosis and unknown fault incremental model
Peijie Lin · Zexing Ma · Jie Zhang · Yaohai Lin 等9人 · Solar Energy · 预计 2026年6月 · Vol.311
本文提出一种可解释的不确定性量化机制，用于提升光伏阵列故障诊断精度，并支持未知故障类型的增量学习建模，增强模型泛化能力与工业部署可信度。
解读: 该研究直接支撑阳光电源组串式逆变器（如SG系列）和iSolarCloud智能运维平台的故障预诊与自进化能力。其可解释不确定性量化机制可嵌入逆变器边缘AI模块，提升ST系列PCS在复杂工况下的异常识别鲁棒性；增量模型适配PowerTitan等光储系统中多源故障演化场景，建议在下一代智能逆变器固件中集成...
基于电致发光成像的功率模块典型工艺缺陷视觉检测与智能质量评估
Visual Detection of Typical Process Defects in Power Modules and Intelligent Quality Assessment via Electroluminescence Imaging
Kai Wang · Ming Ren · Qinyu Zhou · Chongxing Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年6月
电力电子系统对可靠性要求极高，但直接键合铜（DBC）基板的工艺缺陷会严重损害电热耦合应力下的绝缘完整性。本文提出了一种基于电致发光（EL）效应的视觉智能检测方法，采用“工况分离策略”对缺陷风险进行定量评估。
解读: 功率模块是阳光电源组串式/集中式光伏逆变器、PowerTitan储能变流器及风电变流器的核心组件。该技术通过EL成像与AI算法实现功率模块内部缺陷的非破坏性检测，能显著提升公司在生产制造环节的质量管控水平，降低现场运行中的早期失效风险。建议将其引入iSolarCloud智能运维平台，通过积累的模块老...
用于DC-DC变换器中在线电池阻抗测量的误差受限混合FFT-Hilbert正交混合法
Error-Bounded Hybrid FFT-Hilbert Quadrature Mixing for Online Battery Impedance Measurement in DC–DC Converter
Jung-Hoon Ahn · Hwa-Pyeong Park · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年6月
在线电池阻抗测量对提升锂电池安全与健康状态至关重要。针对数字控制器中FFT帧长受限导致的频率分辨率不足，以及非相干采样引起的确定性偏差和频谱泄露问题，本文提出了一种误差受限的混合阻抗估计方法，有效提升了测量精度。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS）具有极高的应用价值。通过在DC-DC变换器中集成在线阻抗测量算法，可实现对电池组SOH（健康状态）的实时高精度监测，无需额外硬件成本。建议研发团队将其集成至iSolarCloud智能运维平台及BMS控制策略中，以...
克服构网型逆变器限流后故障恢复问题的简单方案
Simple Solution to Overcome Fault Recovery Issues of Grid-Forming Inverter With Current Limiter
Shimiao Chen · Yao Sun · Xiaochao Hou · Mingxin Hu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年6月
针对构网型逆变器在限流模式下故障清除后难以退出的问题，本文提出了一种虚拟功率PIVS反馈方法。该方法利用内部电压源的虚拟功率作为反馈信号，而非依赖实际输出功率，有效解决了故障恢复期间的控制逻辑冲突，提升了逆变器在弱电网或故障工况下的稳定性。
解读: 该技术对阳光电源的构网型（GFM）产品线具有重要价值。随着PowerTitan系列储能系统及大型集中式光伏逆变器在弱电网场景下的应用增多，逆变器在故障清除后的快速恢复能力直接影响电网稳定性。该方案提出的虚拟功率反馈机制，可优化现有控制算法，解决限流模式下的逻辑死锁，提升产品在复杂电网环境下的低电压穿...
基于双通道主动扰动注入的构网型变流器孤岛检测方法
Dual-Channel Active Disturbance Injection-Based Islanding Detection Approach for Grid-Forming Converters
Bingtao Zhang · Jinwei He · Lucheng Hong · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年6月
针对构网型变流器在孤岛检测中存在的检测盲区大及性能评估不准问题，本文提出了一种基于双通道有功功率-电压幅值及频率扰动注入的增强型孤岛检测与评估方法。该方法通过电压幅值与频率的同时变化来判定孤岛故障，有效提升了检测精度与可靠性。
解读: 该研究直接针对构网型（GFM）变流器的并网安全核心痛点，与阳光电源的PowerTitan系列储能变流器及组串式光伏逆变器业务高度契合。随着高比例新能源接入，电网对构网型技术的需求日益增长，孤岛检测是保障微电网及弱电网下系统安全运行的关键。该双通道主动扰动注入技术可有效优化阳光电源GFM产品的并网控制...
高倍率锂离子电池早期内部短路电阻识别的电流曲线优化
Current Profile Optimization for Accurate Early-Stage Internal Short Circuit Resistance Identification of High-Rate Lithium-ion Batteries
Guanzheng Li · Bin Li · Guirong Lu · Shuai Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
高倍率锂离子电池广泛应用于电动汽车及调频储能电站，但易产生锂枝晶引发内部短路（ISC），导致热失控。本文提出一种电流曲线优化方法，旨在实现早期ISC电阻的精确识别，为电池安全预警提供关键指标，对提升储能系统安全性具有重要意义。
解读: 该研究对于阳光电源PowerTitan和PowerStack等大型储能系统至关重要。作为全球储能领先企业，电池安全是核心竞争力。通过优化电流激励曲线实现ISC早期精准识别，可直接集成于阳光电源的BMS（电池管理系统）算法中，显著提升系统在调频等高倍率工况下的故障预警能力，降低热失控风险。建议研发团队...
一种基于自适应滑动窗口的WRSM驱动系统逆变器开路故障在线数据驱动诊断方法
An Adaptive Sliding Window-Based Online Data-Driven Diagnosis Method for Inverter Open-Circuit Fault in WRSM Drive Systems
Chenyun Wu · Rabia Sehab · Javier Ojeda · Ahmad Akrad 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
本文提出了一种针对三相逆变器的实时开路故障诊断策略，结合自适应滑动窗口（ASWIN）方法与机器学习算法，实现了22种状态分类。该方法不仅涵盖了静态单故障，还针对现有文献中较少涉及的非平稳故障模式进行了有效诊断。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（组串式/集中式光伏逆变器、储能PCS）具有极高的应用价值。逆变器开路故障是影响系统可靠性的关键因素，该方法通过机器学习实现快速诊断，可显著提升iSolarCloud智能运维平台的故障预警与定位精度，降低运维成本。建议研发团队将其集成至逆变器底层控制固件中，利用ASWIN...
SiC MOSFET导通电压测量电路中的集成短路保护方法
Integrated Short-Circuit Protection Method in On-State Voltage Measurement Circuit for SiC MOSFETs
Jiahong Liu · Xing Wei · Bo Yao · Yichi Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
本文提出了一种SiC MOSFET状态监测与短路保护的集成方案。通过改进导通电压测量电路，将状态监测与短路保护功能整合在单一电路中，有效提升了系统的紧凑性，并实现了对SiC器件的高效保护与健康管理。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线至关重要。随着公司组串式逆变器及PowerTitan储能系统向高功率密度、高效率方向演进，SiC MOSFET的应用日益广泛。该集成保护方案能显著提升功率模块的可靠性，缩短短路故障响应时间，降低驱动电路复杂度。建议在下一代高压储能PCS及组串式逆变器研发中引入该集成监测技...
一种用于串联SiC MOSFET的通用短路检测与保护方案
A Universal Short-Circuit Detection and Protection Scheme for Series-Connected SiC MOSFETs
Ye Zhou · Liang Xian · Xu Wang · Dan Yang · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
在高功率变换器中，通过串联SiC MOSFET以提升电压等级并简化拓扑结构是一种有效方案。然而，除了正常开关过程中的动态电压均衡外，短路检测与保护同样至关重要。由于驱动时序偏差及器件间I-V特性的固有失配，串联器件的短路保护面临巨大挑战。本文提出了一种通用的短路检测与保护方案，旨在解决串联SiC MOSFET在故障工况下的可靠性问题。
解读: 该技术对阳光电源的高压组串式逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。随着光伏与储能系统向更高直流侧电压（1500V及以上）演进，SiC器件的应用日益广泛。串联技术能有效降低对单管耐压等级的极端要求，但其带来的动态均压与短路保护难题是工程落地的瓶颈。该方案提出的保护机制可提...
面向多模态逆变系统早期故障检测的通道注意力共享-独占解耦表征学习
Shared-Exclusive Disentangled Representation Learning With Channel Attention for Incipient Fault Detection in Multimode Power Inverter Systems
Shuihui Rao · Yu Shuai · Zhihua Xiong · Min Wang · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
逆变系统在复杂多模态下运行，数据分布差异大，导致故障检测困难。本文提出了一种基于通道注意力的共享-独占解耦表征学习方法，旨在有效区分模态不变特征与模态特异性特征，从而提升多工作场景下的逆变器早期故障检测精度。
解读: 该技术对阳光电源的iSolarCloud智能运维平台具有极高的应用价值。阳光电源的组串式及集中式逆变器在不同光照、温度及电网环境下运行，属于典型的多模态系统。该研究提出的解耦表征学习方法，能有效解决传统算法在多工况下误报率高的问题，显著提升逆变器早期故障的预警准确性。建议将此算法集成至iSolarC...
基于端点密集格拉姆特征编码与Mixup增强域对抗网络的多构型光伏阵列跨阵列故障诊断
Cross-array fault diagnosis of photovoltaic arrays with different configurations based on endpoint-dense gram feature encoding and mixup-enhanced domain adversarial network
Jiaqi Qu · Pengyuan Ma · Qiang Sun · Xiaogang Wu 等7人 · Applied Energy · 预计 2026年5月 · Vol.410
本文提出一种融合端点密集格拉姆图编码与Mixup增强域对抗网络的跨阵列故障诊断方法，提升不同拓扑、朝向、遮挡条件下光伏阵列的泛化故障识别能力。
解读: 该研究直接支撑阳光电源组串式逆变器（如SG系列）及iSolarCloud智能运维平台的故障预警升级。其跨配置鲁棒诊断能力可显著提升复杂山地/屋顶电站中多朝向、多倾角阵列的隐性故障识别精度；建议将模型轻量化后嵌入ST系列PCS边缘侧推理模块，并与PowerTitan储能系统联动实现‘光-储-智’协同诊...
一种基于鲁棒规则的利用逆变器数据检测与分类光伏系统性能低下的方法
A robust rule-based method for detecting and classifying underperformance in photovoltaic systems using inverter data
Bernardo Mendonca Severiano · Earl Duran · Jonathan Rispler · Jaysson Guerrero Orbe 等10人 · Solar Energy · 2026年4月 · Vol.308
本文提出一种基于规则的鲁棒方法，利用光伏逆变器运行数据（如功率、电压、电流、温度等）自动识别和分类系统性能低下原因（如遮挡、污秽、组件失效、通信故障等），无需依赖高精度物理模型或大量标注数据。
解读: 该研究高度契合阳光电源iSolarCloud智能运维平台及SG系列组串式逆变器的故障预警能力升级需求。其规则驱动的轻量化诊断方法可嵌入逆变器边缘侧固件，提升ST系列PCS和PowerTitan在光储电站中的实时健康评估能力，降低对云端AI算力依赖。建议将该方法集成至iSolarCloud 3.0故障...
面向并网光伏系统的可持续非侵入式监测框架开发
Development of a sustainable non-intrusive monitoring framework for grid-connected photovoltaic systems
J.L. Sánchez-Jiménez · G. Jiménez-Castillo · F.J. Muñoz-Rodríguez · J.I. Fernández-Carrasco 等5人 · Solar Energy · 2026年4月 · Vol.308
本文提出一种可持续的非侵入式监测框架，用于实时识别并网光伏系统中的性能退化与潜在故障，无需额外传感器或硬件改造，融合信号处理与轻量化机器学习模型，提升运维效率与系统可靠性。
解读: 该研究高度契合阳光电源iSolarCloud智能运维平台及组串式逆变器（如SG系列）、ST系列PCS的远程诊断与预测性维护需求。非侵入式监测可降低现场部署成本，增强PowerTitan等大型储能电站中光储协同运行的可观可控性。建议将轻量级模型嵌入逆变器边缘计算单元，并与iSolarCloud云端AI...
光伏发电子系统局部阴影检测性能评估：阵列构型对比研究
Performance Evaluation of Partial Shading Detection for Photovoltaic Generation Systems: A Comparative Study of Array Configurations
Jen-Hao Teng · Han-Cheng Wu · Chun-Wei Cheng · IEEE Access · 2026年4月 · Vol.14
本文提出一种基于参数估计与阴影因子判定的增强型局部阴影检测（PSD）方法，针对SP、TCT及SP-TCT等典型光伏阵列构型，在多种阴影模式和辐照条件下验证其高正确率，并保障全局最大功率点跟踪（GMPP）鲁棒性。
解读: 该研究直接支撑阳光电源组串式逆变器（如SG系列）和iSolarCloud智能平台的阴影识别与自适应MPPT优化能力。增强PSD算法可集成至逆变器嵌入式控制单元，提升复杂遮挡下MPPT效率；亦可赋能PowerTitan光储系统实现更精准的光伏侧功率预测与储能协同调度。建议在下一代组串式逆变器固件升级中...
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