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理解数据中心液冷对机器学习与人工智能工作负载能效和性能的影响
Understanding the Impact of Data Center Liquid Cooling on Energy and Performance of Machine Learning and Artificial Intelligence Workloads
Bharath Ramakrishnan · Cam Turner · Husam Alissa · Dennis Trieu 等13人 · Journal of Electronic Packaging · 2025年6月 · Vol.147
传统上，数据中心采用风冷方式为IT设备散热，但随着图形处理器（GPU）功耗的持续上升，对冷却技术提出了更高要求。为提升能效，直接液冷（DLC）成为一种有前景的解决方案。本文评估了在执行人工智能/机器学习（AI/ML）任务的微软G50 GPU服务器上，DLC相较于传统风冷的性能表现。实验结果表明，DLC显著提升了GPU计算性能，增强了能效，并有效降低了系统热阻，为高密度计算场景下的散热设计提供了重要参考。
解读: 该液冷技术研究对阳光电源PowerTitan大型储能系统和数据中心储能方案具有重要应用价值。研究证实直接液冷可显著提升GPU高功率密度场景下的能效和性能，这与储能变流器功率模块散热需求高度契合。对于ST系列储能变流器，可借鉴液冷方案优化SiC/GaN功率器件的热管理，降低系统热阻，提升功率密度和转换...
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作者未知 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2026年2月 · Vol.14
本文探讨基于用户社交关系的分布式能源参与激励机制，提出一种融合行为建模与收益分配的MGM方案，用于提升光储系统用户活跃度与微电网协同响应能力。
解读: 该MGM模式虽非电力电子核心技术，但对阳光电源iSolarCloud平台的用户运营和PowerTitan户用储能系统的市场渗透具实践价值。建议将MGM机制嵌入iSolarCloud App，结合PowerStack或ST系列PCS的用电/发电数据，为推荐用户自动匹配储能容量升级权益或虚拟电厂（VPP...
IEEE工业电子学会信息
IEEE Industrial Electronics Society Information
作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2026年2月 · Vol.22
本文为IEEE工业电子学会官方期刊信息通告，介绍IEEE Transactions on Industrial Informatics的办刊宗旨、领域范围及对工业智能化、信息物理系统、工业AI等方向的聚焦，未涉及具体技术方案。
解读: 该刊关注工业智能化、信息物理系统及AI在能源装备中的应用，与阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan储能系统的AI故障预警、功率预测、群控优化等高度契合。建议加强在该刊发表基于组串式逆变器和ST系列PCS的边缘智能控制、构网型储能协同调度等实证研究，提升国际学术影响力，并反哺...
IEEE工业电子学会出版信息
IEEE Industrial Electronics Society Publication Information
作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2026年2月 · Vol.22
本文为IEEE Transactions on Industrial Informatics期刊的出版信息页，无实质研究内容，主要介绍该刊在工业信息物理系统、智能传感、工业AI、边缘计算等方向的学术定位与征稿范围。
解读: 该出版信息本身无技术内容，但所涉期刊聚焦工业智能化与信息物理系统，与阳光电源iSolarCloud智能运维平台的AI故障预警、功率预测及构网型储能协同优化方向存在潜在关联。建议阳光电源研发团队关注该刊在模型预测控制（MPC）和强化学习用于光储联合调度的前沿论文，可赋能PowerTitan和ST系列P...
基于Co₃O₄/PDMS薄膜的阵列式摩擦电触觉传感器
Array-type triboelectric tactile sensor based on Co₃O₄/PDMS film
作者未知 · Journal of Materials Science: Materials in Electronics · 2026年2月
本文报道了一种基于Co₃O₄纳米颗粒掺杂PDMS薄膜的阵列式摩擦电触觉传感器，具备高灵敏度、快速响应和空间分辨能力，适用于柔性人机交互与智能表面状态监测。
解读: 该研究属于柔性传感与微能量采集前沿方向，与阳光电源主营业务无直接关联。其摩擦电传感原理不涉及光伏逆变、储能变流或并网控制等核心环节。但其在设备表面微振动/温度/接触状态感知方面的潜力，可间接支撑iSolarCloud平台的智能运维升级——例如拓展至组串式逆变器外壳异常振动监测或PowerTitan储...
用于低温光学传感的聚苯胺/羟基化蒙脱土微结构复合材料
PANI/HTMT Microstructured Composites for Low-Temperature Optical Sensing
作者未知 · Journal of Materials Science: Materials in Electronics · 2026年2月
本文研究聚苯胺/羟基化蒙脱土（PANI/HTMT）微结构复合材料在低温环境下的光学传感性能，探讨其响应机制、灵敏度及稳定性，适用于新型光电传感器开发。
解读: 该研究聚焦于新型光学传感材料，与阳光电源核心产品（如组串式逆变器、ST系列PCS、PowerTitan）无直接电气或能量转换关联。但其低温响应特性可间接支撑极端气候下智能运维需求，例如iSolarCloud平台中设备状态感知模块的温敏传感扩展。建议关注其在储能系统热管理监测或光伏电站低温运行状态辅助...
基于Transformer的深度学习多时间尺度全球发电量预测
Transformer-based deep learning for multi-horizon global power generation forecasting
Sidique Gawusu · Xiaobing Zhang · Energy Conversion and Management · 2026年4月 · Vol.354
本文提出一种基于Transformer架构的深度学习模型，用于实现跨区域、多时间尺度（小时级至周级）的全球电力生成量预测，支持光伏、风电等可再生能源出力的联合建模与不确定性量化。
解读: 该研究对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan储能系统能量管理具有直接价值：可提升ST系列PCS在光储协同调度中的日前/日内功率预测精度，优化充放电策略；建议将Transformer模型轻量化后嵌入iSolarCloud边缘节点，支撑组串式逆变器集群的动态MPPT与电网侧储...
基于大数据驱动的太阳能电池设计优化框架
Big data-driven optimization framework for solar cell design
Nur Amilya Zainul Asri · Mohammad Shaheer Akhtar · Seung Beop Lee · Energy Conversion and Management · 2026年4月 · Vol.353
本文提出一种融合多源仿真数据与实验数据的大数据驱动优化框架，用于加速高效太阳能电池结构与材料参数协同设计，提升光电转换效率预测精度与设计迭代速度。
解读: 该研究聚焦于太阳能电池层级的材料-结构协同优化，虽不直接涉及阳光电源核心电力电子设备，但其数据驱动建模方法可迁移至光伏逆变器MPPT算法优化、iSolarCloud平台的组件级衰减预测及PowerTitan系统中光储匹配建模。建议将此类电池电性能大数据模型与组串式逆变器实测IV曲线数据联动，增强智能...
地面太阳辐照度预报中天空图像增强技术的系统性综述
A systematic synthesis of sky image enhancement techniques for ground-based solar irradiance forecasting
Mateusz Piechocki · Marek Kraft · Applied Energy · 2026年5月 · Vol.410
本文系统综述了用于提升地面太阳辐照度短期预报精度的天空图像增强方法，涵盖图像去雾、云检测、动态对比度调整及深度学习增强模型等技术路径。
解读: 该研究直接支撑阳光电源iSolarCloud智能运维平台的辐照预测模块升级，可提升组串式逆变器和PowerTitan储能系统的日前/超短期功率预测精度，优化MPPT响应与储能充放电调度。建议将先进图像增强算法嵌入iSolarCloud边缘侧摄像头节点，并与ST系列PCS的本地AI协处理器协同，实现云...
面向天气感知的双分支融合光伏功率预测方法
Weather-aware dual-branch fusion for photovoltaic power forecasting
Bo Liu · Gang Liu · Xinlong Ma · Yisheng Cao 等7人 · Solar Energy · 2026年4月 · Vol.308
本文提出一种融合气象数值预报与历史发电数据的双分支深度学习架构，通过注意力机制协同建模时空特征与天气敏感性，显著提升短期光伏功率预测精度。
解读: 该技术高度契合阳光电源iSolarCloud智能运维平台及组串式逆变器（如SG系列）的功率预测需求，可嵌入ST系列PCS和PowerTitan储能系统的能量管理模块，优化光储协同调度与电网辅助服务响应。建议将模型轻量化后部署于边缘侧逆变器，结合本地气象传感器实现实时滚动预测，提升户用及工商业光伏电站...
基于人工智能与物理模型的智能电网异常检测综述
Artificial Intelligence and Physics-Based Anomaly Detection in the Smart Grid: A Survey
Giovanni Battista Gaggero · Paola Girdinio · Mario Marchese · IEEE Access · 2025年1月
先进通信系统与分布式资源的融合推动了智能电网的发展，提升了控制能力与运行效率。然而，系统复杂性的增加也带来了新的脆弱性，加剧了网络攻击、设备故障等异常风险。机器学习技术作为数据分析的变革性工具，正广泛应用于异常检测。本文综述了结合人工智能与物理模型的智能电网异常检测方法，系统梳理了当前研究现状，评估了各类应用场景、算法性能及验证方式，识别出关键研究缺口，并为该领域的进一步发展提供了学术见解。
解读: 该综述对阳光电源智能运维体系具有重要指导价值。AI与物理模型融合的异常检测方法可直接应用于iSolarCloud平台，提升ST储能系统和SG光伏逆变器的故障预警能力。针对储能系统，可结合电池物理模型与机器学习实现热失控、SOC异常等早期检测；对光伏电站，可融合IV曲线物理特性与AI算法识别组件遮挡、...
面向早期循环的自适应置信度校准半监督集成方法用于电池寿命预测
Adaptive confidence-calibrated semi-supervised ensemble for early-cycle battery lifetime prediction
Jianlong Bi · Zicheng Fei · Jin Wang · Applied Energy · 2026年4月 · Vol.409
本文提出一种自适应置信度校准的半监督集成方法，利用少量标注早期循环电池数据与大量无标签数据，提升电池剩余寿命（RUL）预测精度与可靠性。
解读: 该研究直接支撑阳光电源PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS中嵌入式电池健康状态（SOH）与寿命预测功能升级。结合iSolarCloud平台，可实现储能电站全生命周期智能运维。建议将该算法集成至新一代PCS固件及BMS协同架构中，强化用户侧/电网侧储能项目的质保评估与二手电池梯次...
电力系统Koopman动态等值方法
Koopman-Based Dynamic Equivalencing Method for Power Systems
作者未知 · 电工技术学报 · 2026年1月 · Vol.2026
提出一种基于Koopman算子的数据驱动动态等值方法，实现外部系统高维线性化建模；结合DMD与最小二乘辨识参数，谱分解压缩模态降阶；在多扰动工况下等值精度达97.74%，鲁棒性优于同调法和模态法。
解读: 该Koopman等值方法可提升阳光电源iSolarCloud智能运维平台对大规模光储电站的动态建模精度，尤其适用于构网型PowerTitan、ST系列PCS接入弱电网时的小/大扰动响应仿真与暂态稳定评估。建议将其嵌入iSolarCloud的数字孪生模块，支撑构网型逆变器VSG控制参数在线优化及黑启动...
SAGE：面向物联网联邦学习的可持续绿色能源感知客户端选择方法
SAGE: Sustainable and green energy-aware client selection for federated learning in IoT
Martina Savoia · Ciro Della Bruna · Ciro D’Addio · Francesco Piccialli · Applied Energy · 2026年5月 · Vol.410
本文提出SAGE框架，通过联合优化能量效率与模型精度，在资源受限的IoT设备上实现绿色可持续的联邦学习客户端选择，支持动态能源状态感知与边缘智能协同。
解读: 该研究聚焦于能源感知的联邦学习客户端调度，与阳光电源iSolarCloud智能运维平台的边缘-云协同AI能力高度契合。可赋能ST系列PCS及PowerTitan储能系统在分布式微电网场景中实现低功耗、高能效的本地化模型训练与故障预测；建议将SAGE算法集成至iSolarCloud边缘节点，优化户用光...
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...
动态匹配电源实时运行工况的AGC调节需求分解策略
Dynamic AGC Regulation Demand Decomposition Strategy Matching Real-time Power Supply Operating Conditions
作者未知 · 电力系统自动化 · 2026年1月 · Vol.2026
针对高比例新能源系统中AGC指令与电源工况不匹配导致调频性能不达标问题，提出数据驱动的调频性能感知模型及内嵌适配范围的AGC分配策略，并在燃气/水电机组实证验证。
解读: 该研究聚焦AGC指令动态分解与电源响应能力匹配，对阳光电源ST系列PCS、PowerTitan储能系统参与电网调频服务具有直接指导价值。当前光储电站常作为AGC辅助调节单元，但PCS响应特性受SOC、温度、老化等工况影响显著。建议将文中‘指令适配范围反推’机制嵌入iSolarCloud平台，结合PC...
撤稿通知：基于动态环境感知与自适应多尺度特征提取的交通流预测
Retraction Notice: Traffic Flow Prediction Based on Dynamic Environment-Aware and Adaptive Multi-Scale Feature Extraction
Li Yuan · Xue-Yi Zhao · IEEE Access · 2026年2月 · Vol.14
本文因学术不端被IEEE Access撤稿，原研究提出一种面向交通流预测的AI模型，涉及动态环境建模与多尺度时序特征提取，但未通过期刊复核。
解读: 该文主题为交通流预测AI模型，与阳光电源核心业务无直接技术关联。但其采用的动态环境感知与自适应多尺度特征提取方法，在理论上可迁移至iSolarCloud平台的发电功率预测、储能系统充放电调度优化或构网型PCS的电网扰动响应建模中。建议阳光电源AI团队关注此类时序建模框架在光储协同预测中的轻量化适配，...
MP-Grid：基于拓扑机器学习的电网停电检测
MP-Grid: Detecting power grid outages with topological machine learning
Md Joshem Uddin · Damilola R. Olojede · Roshni Anna Jacob · Baris Coskunuzer 等5人 · Applied Energy · 2026年5月 · Vol.410
本文提出MP-Grid方法，利用电力系统拓扑结构与机器学习结合，实现高精度、实时的电网停电事件检测与定位，提升配电网态势感知能力。
解读: 该研究对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列储能系统的故障预警与电网协同调度具有直接价值。MP-Grid可嵌入iSolarCloud的边缘侧分析模块，增强对并网点电压骤降、孤岛或线路中断等异常的拓扑级识别能力，提升组串式逆变器和PCS在弱电网下的主动支撑响应速度...
SolarFM：基于时间序列基础模型的时空太阳辐照度预测
SolarFM: Spatio-temporal solar irradiance forecasting based on time series foundation model
Shuo Shan · Weijing Dou · Victor Sreeram · Chenxi Li 等7人 · Applied Energy · 2026年5月 · Vol.410
本文提出SolarFM，一种面向太阳能辐照度预测的时间序列基础模型，融合多源时空数据，提升短期至中期辐照度预测精度，支撑光伏功率预测与智能调度。
解读: 该技术可显著提升阳光电源iSolarCloud平台的功率预测精度，增强组串式逆变器和ST系列PCS在光储协同调度中的响应能力；建议将SolarFM嵌入iSolarCloud作为辐照-功率联合预测模块，并适配PowerTitan系统实现日前/日内动态充放电优化，提升光储一体化项目收益率。...
基于广义极值分布增强的傅里叶扩散模型用于日前光伏场景生成中的极端值捕捉
GEV distribution-enhanced Fourier diffusion model for extreme value capture in day-ahead photovoltaic scenario generation
Chunyu Zhang · Xueqian Fu · Dechang Yang · Pei Zhang 等5人 · Applied Energy · 2026年4月 · Vol.409
本文提出一种融合广义极值分布（GEV）与傅里叶增强扩散模型的新方法，提升日前光伏功率场景生成中对极端天气下出力波动的建模精度，增强不确定性量化能力。
解读: 该研究可提升阳光电源iSolarCloud智能运维平台在日前功率预测与多场景风险评估中的精度，尤其利于ST系列PCS和PowerTitan储能系统在光储联合调度中应对极端出力波动。建议将GEV-扩散模型嵌入iSolarCloud的场景生成模块，优化组串式逆变器+储能的协同控制策略，强化弱电网/高波动...
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