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一种基于多维相似性博弈融合与ISCSO-XGBoost的可解释光伏发电功率预测方法
An explainable photovoltaic power forecasting method for output based on multi-dimensional similarity game fusion and ISCSO- XGBoost
Qingbin Chen · Lin Zhu · Dechang Yang · Applied Energy · 预计 2026年7月 · Vol.415
本文提出一种融合多维相似性博弈机制与改进型混沌搜索优化算法（ISCSO）协同优化XGBoost的光伏功率可解释预测模型，提升短期功率预测精度与决策透明度。
解读: 该方法高度契合阳光电源iSolarCloud智能运维平台对高精度、可解释性发电预测的需求，可直接集成至ST系列PCS及组串式逆变器的边缘侧预测模块，增强光储协同调度能力；建议在PowerTitan系统中嵌入该模型以优化充放电策略，并面向地面光伏电站和工商业光伏场景开展实证部署。...
面向网络感知的分布式能源资源个性化优化：多时段离线与在线实现
Network-cognizant personalized optimization of distributed energy resources: Multi-period offline and online implementations
Rui Cheng · Tianlong Wang · Ze Chen · Wenxia Liu 等6人 · Applied Energy · 预计 2026年7月 · Vol.415
本文提出一种融合配电网拓扑约束与用户侧资源特性的分布式能源（DER）协同优化框架，支持离线规划与在线滚动优化双模式，提升调度精度与实时响应能力。
解读: 该研究直接支撑阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统的智能能量管理升级。其网络感知建模与多时段MPC算法可嵌入iSolarCloud平台，增强光储系统在工商业微网中的动态协同能力；建议在PowerStack集群控制和组串式逆变器+储能联合调度中集成该算法，提升弱电网下调峰调频响应速度与...
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。...
跨域能量流数字孪生：基于三维能量时空图的低碳系统多能量流协同调控动态共生框架
Cross-Domain Energy Flow Digital Twin: A Dynamic-Symbiosis-Driven Framework for Multi-Energy-Flow Coordinated Regulation in Low-Carbon Systems Based on Three-Dimensional Energy Spatio-Temporal Graph
Chenxi Jia · Longyue Yang · Wei Jin · Jifeng Zhao 等6人 · Applied Energy · 预计 2026年7月 · Vol.414
本文提出一种融合电、热、气多能流的三维时空图建模方法，构建动态共生驱动的跨域能量流数字孪生框架，支持低碳系统中源-网-荷-储多主体协同优化与实时调控。
解读: 该框架高度契合阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列储能系统的多能协同调度需求。可赋能光储充一体化电站实现光伏出力、储能充放电、负荷响应与电网指令的时空耦合闭环调控；建议将三维能量时空图模型嵌入iSolarCloud 3.0，增强对风光储氢多源系统的预测性运维与构...
基于云边协同的多时间尺度分布式控制用于多能源虚拟电厂集群
Multi-timescale distributed control for multi-energy virtual power plant clusters via cloud-edge collaboration
Yang Gao · Yunqi Wang · Nan Yang · Qin Wang 等7人 · Applied Energy · 预计 2026年7月 · Vol.414
本文提出一种云边协同架构下的多时间尺度分布式控制策略，实现多能源虚拟电厂集群的协调优化运行，提升源网荷储动态响应能力与经济性。
解读: 该研究高度契合阳光电源PowerTitan、PowerStack储能系统及iSolarCloud平台在虚拟电厂（VPP）场景下的协同控制需求。其云边协同架构可直接赋能iSolarCloud智能运维平台实现毫秒-分钟级多时间尺度调度，提升ST系列PCS在构网型/跟网型混合模式下的快速调频调峰能力；建议...
分数阶协同式最大功率点跟踪控制器的实验验证
Experimental validation of a fractional synergetic MPPT controller
Arezki Fekik · Malek Ghanes · Mickael Hilairet · Ahmad Taher Azar 等5人 · Solar Energy · 预计 2026年7月 · Vol.312
本文提出并实验验证了一种基于分数阶微积分与协同控制理论融合的MPPT算法，提升了光伏系统在快速变化辐照条件下的跟踪精度与动态响应速度。
解读: 该分数阶协同MPPT算法可直接集成至阳光电源SG系列组串式逆变器及ST系列储能变流器（PCS）的嵌入式控制单元中，显著增强弱光、云遮等动态工况下的发电效率。建议在PowerTitan光储一体系统中开展实证部署，结合iSolarCloud平台进行算法远程迭代优化，提升全场景MPPT效率1.2%-2.5...
面向虚拟电厂调控网络的自适应加权多目标电池储能优化
Adaptive weighted multi-objective battery storage optimization in virtual power plant-controlled networks integrating electric vehicles and photovoltaics
Hui Song · Sajad Koushkbaghi · Alireza Barzegar · M. Imran Azim 等9人 · Applied Energy · 预计 2026年7月 · Vol.414
本文提出一种融合电动汽车与光伏发电的虚拟电厂中电池储能系统的自适应加权多目标优化方法，兼顾经济性、功率平抑、寿命损耗与电网支撑能力，采用改进型模型预测控制框架实现动态权重分配与实时协同调度。
解读: 该研究高度契合阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统在虚拟电厂（VPP）场景下的智能协同控制需求。其自适应多目标优化算法可直接嵌入iSolarCloud平台，提升PowerTitan在光储充一体化项目中的动态响应与寿命管理能力；建议将MPC与VSG策略集成至ST50K/ST250K P...
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...
面向多电芯锂离子储能系统实时运行的可扩展物理信息驱动的荷电状态与健康状态联合估计算法框架
Scalable physics-informed joint state-of-charge and state-of-health estimation framework toward real-time operation of multi-cell lithium-ion energy storage systems
Zhenxing Ren · Yu Wei · Energy Conversion and Management · 预计 2026年6月 · Vol.358
本文提出一种融合电化学机理模型与数据驱动方法的联合SOC/SOH估计算法，支持多电芯系统在线实时运行，具备可扩展性与鲁棒性，适用于高精度电池管理需求。
解读: 该研究直接支撑阳光电源PowerTitan和ST系列PCS内置BMS的智能化升级，尤其提升大型储能系统在复杂工况下的SOC/SOH估算精度与寿命预测能力。建议将该物理信息神经网络框架集成至iSolarCloud平台，增强PowerStack簇级管理和老化预警功能，并为构网型储能提供更可靠的内环状态反...
基于双系统误差建模框架的物理信息驱动SOC估计
Physics-informed SOC estimation without explicit parameter identification via a dual-system error modeling framework
Minghang Zhang · Libin Zhang · Yiduo Li · Yibing Zhao 等6人 · Applied Energy · 预计 2026年6月 · Vol.413
本文提出一种无需显式参数辨识的物理信息驱动SOC估计方法，通过构建主模型与误差校正双系统，融合电化学机理与数据驱动误差补偿，提升锂电SOC估计精度与鲁棒性。
解读: 该方法可直接赋能阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统的BMS功能升级，尤其适用于宽温域、多工况下的电网侧/用户侧储能SOC高精度实时估算。建议将该双系统框架集成至iSolarCloud平台，与ST PCS的嵌入式MCU协同运行，替代传统EKF/UKF算法，提升全生命周期SOC估算误差...
一种面向高比例可再生能源电力系统在常态与飓风条件下的高效分布鲁棒多周期储能规划框架
An efficient distributionally robust framework for multi-period energy storage planning in renewable-dominated power systems under normal and hurricane conditions
Cong Zhang · Huaizhi Yang · Dapeng Wang · Lipeng Zhu 等9人 · Applied Energy · 预计 2026年6月 · Vol.413
本文提出一种分布鲁棒优化框架，用于在不确定性（含极端天气如飓风）下开展多周期储能容量配置与运行策略协同规划，提升可再生能源主导电网的韧性与经济性。
解读: 该研究高度契合阳光电源PowerTitan、ST系列PCS及iSolarCloud平台在光储协同规划与极端场景韧性调度中的实际需求。其分布鲁棒MPC方法可直接赋能PowerTitan的智能能量管理模块，提升飓风等灾害下微网黑启动与负荷保供能力；建议将该算法集成至iSolarCloud的储能规划Saa...
面向大规模电-热-氢耦合可再生能源基地的多能源分布鲁棒优化调度策略
Multi-energy distributionally robust optimisation scheduling strategy for large-scale electricity-heat-hydrogen integrated renewable energy bases
Zebang Shi · Youxin Chen · Hongtao Liu · Peng Wang 等6人 · Applied Energy · 预计 2026年6月 · Vol.413
本文提出一种分布鲁棒优化调度框架，统筹电力、热力与氢能子系统不确定性，提升风光主导的综合能源基地在源荷不确定下的经济性与韧性。
解读: 该研究高度契合阳光电源‘光储氢’一体化战略，尤其支撑PowerTitan大型储能系统与ST系列PCS在电-热-氢多能耦合场景下的协同调度。建议将文中分布鲁棒MPC算法嵌入iSolarCloud平台，赋能PowerTitan参与区域级调峰调频及绿氢制备功率柔性调节；同时为阳光电源拓展风光储氢EPC项目...
面向电-氢-绿证多市场下风险规避型风光耦合电解制氢及储氢系统的优化运行策略
Optimal operation strategy for a risk-averse wind/PV-powered electrolytic hydrogen production and storage system in the electricity, hydrogen, and green certificate markets
Pengfei Xiao · Jizhong Zhu · Kaixin Lin · Yu Guo · Energy Conversion and Management · 预计 2026年6月 · Vol.357
本文提出一种面向电力、氢气和绿色证书三重市场的风险规避型风光制氢系统协同优化运行策略，兼顾经济性、不确定性与政策激励，提升绿氢全生命周期收益。
解读: 该研究高度契合阳光电源在‘光储氢’一体化战略下的PowerTitan储能系统、ST系列PCS及iSolarCloud平台布局。ST系列PCS可作为电解槽与电网/新能源间的双向功率枢纽；PowerTitan支持长时储能与氢系统协同调度；iSolarCloud可扩展绿证溯源与多市场交易模块。建议将MPC...
基于自适应开关状态的并网三电平ANPC逆变器计算高效模型预测控制
Computationally Efficient Model Predictive Control Based on Adaptive Switching States for Grid-Connected Three-Level ANPC Inverters
Euntaek Nam · Suyong Chae · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年6月
有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）是多电平逆变器的高效控制方案，但其迭代计算量大。本文提出了一种基于自适应开关状态的计算高效模型预测控制（CE-MPC）策略，旨在降低三电平有源中点钳位（ANPC）逆变器在并网应用中的计算负担，提升控制实时性。
解读: 该技术直接服务于阳光电源的核心产品线——组串式及集中式光伏逆变器。三电平ANPC拓扑在阳光电源大功率光伏逆变器中应用广泛，而FCS-MPC算法虽性能优越，但计算开销一直是限制其在高性能DSP上大规模部署的瓶颈。本文提出的CE-MPC策略通过优化开关状态选择，显著降低了计算复杂度，有助于提升逆变器在复...
一种用于T型三相四桥臂三电平电压源逆变器的无差拍滑模预测控制策略
A Novel Deadbeat Sliding Mode Predictive Control for T-Type Three-Phase Four-Leg Three-Level Voltage-Source Inverters
Zijian Zhao · Yong Yang · Rong Chen · Jiefeng Hu 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年6月
本文提出了一种针对T型三相四桥臂三电平电压源逆变器的无差拍滑模预测控制（DB-SMPC）策略。该策略在αβγ坐标系下开发，结合了滑模控制（SMC）的鲁棒性与无差拍预测控制（DBPC）的快速动态响应优势，显著提升了逆变器在动态和稳态下的控制性能。
解读: 该技术对阳光电源的组串式逆变器及储能变流器（PCS）产品线具有重要参考价值。T型三电平拓扑是阳光电源中大功率逆变器的主流选择，而四桥臂结构在处理不平衡负载或微电网应用中表现优异。DB-SMPC策略通过融合滑模控制，能有效提升系统在复杂电网环境下的鲁棒性，减少对模型参数的依赖，从而优化输出电流质量。建...
面向三相三电平NPC逆变器的数据驱动定量多目标有限控制集模型预测控制
Data-Driven Quantitative Multiobjective Finite-Control-Set Model Predictive Control for Three-Phase Three-Level NPC Inverters
Xu Zhang · Zhixun Ma · Haichuan Niu · Xiang Wu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年6月
本文提出了一种针对三相三电平中点钳位（NPC）逆变器的数据驱动定量多目标有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）方法。该方法旨在精确控制开关频率和中点电压，通过将开关权重因子和中点电压权重因子作为输入，实现了对系统性能的定量优化。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的核心产品线，特别是大型地面光伏电站及工商业场景中广泛使用的三电平NPC组串式和集中式逆变器。通过数据驱动的定量多目标FCS-MPC算法，可以有效解决传统MPC中权重因子难以整定、开关频率波动大及中点电位不平衡的痛点。建议研发团队将其应用于新一代高功率密度逆变器的控制固件开发...
电力变换器的FCS-MPC：一种数据驱动的无模型强化学习解决方案
FCS-MPC of Power Converters: A Data-Driven Model-Free Reinforcement Learning Solution
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
本文为有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）奠定了理论基础，利用数据驱动的无模型强化学习方法，结合比例积分型数据驱动动态内部模型预测控制与强化学习策略，实现了电力变换器的高效控制。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（光伏逆变器、储能PCS及风电变流器）具有重大应用价值。传统的FCS-MPC高度依赖系统精确模型，而该无模型强化学习方案能显著降低建模难度，提升复杂工况下的动态响应速度与鲁棒性。建议研发团队将其应用于PowerTitan等大功率储能系统及组串式逆变器中，以优化在弱电网环境...
一种用于多相并联LLC-Buck变换器的模型预测电流均流策略
A Current Sharing Strategy With Model Predictive Control for Multiphase Parallel LLC-Buck Converters
Qunfang Wu · Yifan Zhao · Sen Xue · Qin Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
输入串联输出并联（ISOP）LLC-Buck变换器因其高效率和宽电压增益范围，在储能系统中应用广泛。然而，并联模块间的参数不匹配常导致功率失衡和均流性能下降。本文提出了一种基于模型预测控制（MPC）的多相LLC-Buck变换器均流策略，有效解决了上述问题。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的储能业务，特别是PowerTitan和PowerStack系列液冷储能系统。在大规模储能应用中，多模块并联是提升系统容量的主流方案，参数不一致导致的环流和均流问题是影响系统寿命和效率的关键痛点。引入MPC控制策略，能够显著提升多机并联运行的动态响应速度和稳态均流精度，减少因...
无模型I-V曲线重构实现光伏系统全局柔性功率点跟踪
Model-free reconstruction of I-V curve for global flexible power point tracking of photovoltaic systems
Jun Yang · Qiao Peng · Haichuan Zhao · Tianqi Liu 等7人 · Solar Energy · 预计 2026年5月 · Vol.309
本文提出一种无需光伏系统数学模型的I-V曲线实时重构方法，结合在线测量与数据驱动拟合，支持动态阴影、老化等复杂工况下的全局最大功率点跟踪（GMPPT），提升多峰场景下能量捕获效率。
解读: 该技术可直接赋能阳光电源组串式逆变器（如SG系列）及iSolarCloud平台的智能MPPT算法升级，尤其适用于分布式工商业光伏中组件失配严重的场景。建议将该无模型重构方法嵌入ST系列PCS和PowerTitan储能系统的光储协同MPPT模块，增强弱光/局部遮挡下的功率追踪鲁棒性；同时为PowerS...
家庭能源系统优化调度考虑电池老化与二氧化碳排放
Optimal scheduling of home energy systems considering battery aging and CO2 emissions
Tayenne Dias de Lima · Pedro Faria · Zita Vale · Applied Energy · 2026年4月 · Vol.409
本文研究家庭能源系统的多目标优化调度策略，在最小化运行成本的同时，联合建模锂电老化机制与碳排放因子，实现经济性、寿命与低碳性的协同优化。
解读: 该研究高度契合阳光电源户用光储解决方案（如SG系列组串式逆变器+PowerTitan家庭储能系统）。其电池老化感知调度算法可嵌入iSolarCloud平台，提升PowerTitan在用户侧的循环寿命与碳足迹管理能力；模型预测控制（MPC）框架可适配ST系列PCS的实时能量调度模块，支撑光储充一体化智...
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