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面向港口能源-物流融合微电网最优调度的多任务可信学习方法
Multi-Task Trustworthy Learning for Optimal Scheduling of Port Energy-Logistics Integrated Microgrids
Junlin Zhu · Feilong Fan · Chuanqing Pu · Nengling Tai 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
针对港口微电网能源-物流联合调度计算开销大、传统学习方法泛化性差与可行性低的问题，本文提出一种支持维度可变参数的可信学习框架，融合注意力神经网络与KNN预测船舶数量，并设计可行域投影修复层。在新加坡裕廊港实测数据中实现最低计算耗时、近优成本与93%可行性。
解读: 该研究对阳光电源PowerTitan和PowerStack储能系统在港口微电网场景的智能调度具有直接参考价值：其可信学习框架可嵌入iSolarCloud平台，提升ST系列PCS在动态负荷（如靠港船舶充放电、岸电切换）下的实时优化能力；建议将修复层算法适配至PowerTitan的EMS边缘控制器，增强...
稳定性约束下的网络化海港微电网鲁棒运行
Stability Constrained Robust Operation of Networked Seaport Microgrids
Feilong Fan · Jun Wang · Chuanqing Pu · Nengling Tai 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
本文针对绿色海港中可再生能源接入引发的微电网稳定性问题，提出两阶段鲁棒优化策略：日前阶段基于RES预测进行微燃机启停与物流设备连接状态决策；日内阶段每小时求解满足稳定性约束的确定性最优潮流。采用自适应C&CG算法求解，验证了其在成本、稳定性和抗不确定性方面的优势。
解读: 该研究高度契合阳光电源在港口光储充一体化系统集成领域的战略布局。其稳定性约束鲁棒优化框架可直接赋能PowerTitan大型储能系统与ST系列PCS在海港微电网中的构网型（GFM）协同控制，提升弱电网/孤岛工况下对冷藏集装箱电热负荷的动态支撑能力。建议将文中提出的自适应C&CG算法嵌入iSolarCl...