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智能化与AI应用 机器学习 深度学习 强化学习 ★ 4.0

面向智能运行的AIoT赋能建筑能源管理信息物理系统综述

A review of AIoT-enabled cyber-physical systems in building energy management: towards intelligent operation

Qinghua Liu · Xiaoke Li · Kah Hui Tan · Khoon Hwee Ah · Applied Energy · 2026年4月 · Vol.409

本文综述了人工智能物联网(AIoT)驱动的信息物理系统(CPS)在建筑能源管理中的研究进展,涵盖数据感知、边缘智能、云边协同、数字孪生及AI驱动的优化控制等关键技术,旨在推动建筑能源系统向自适应、预测性与协同化智能运行演进。

解读: 该文聚焦AIoT与CPS在建筑级能源管理的应用,与阳光电源iSolarCloud智能运维平台高度契合,可支撑其向楼宇光储充一体化场景延伸。文中强化学习与模型预测控制方法可优化ST系列PCS在用户侧储能中的实时充放电策略,提升PowerTitan在工商业微电网中的动态响应能力。建议将AIoT架构与组串...

控制与算法 构网型GFM 跟网型GFL ★ 5.0

变短路比下GFM与GFL逆变器混合系统的功率振荡分析及双互阻尼控制

Power Oscillation Analysis and Dual Mutual Damping Control for Hybrid System with GFM and GFL Inverters Under Varying Short Circuit Ratio

Xiaoke Liu · Yandong Chen · Zili Wang · Cong Luo 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月

具备构网型(GFM)和跟网型(GFL)逆变器的混合并网系统中的有功功率振荡会威胁其安全运行。本文考虑了GFM和GFL逆变器之间的耦合,建立了该异构系统的小信号模型。基于该模型,定性和定量地揭示了在不同短路比(SCR)下控制参数对功率振荡的影响机制。特别地,与其他参数相比,GFM逆变器的阻尼起主导作用。因此,将包含角频率和有功功率互阻尼的双互阻尼控制(DMDC)集成到GFM逆变器中以增强系统阻尼。文中还给出了其稳定性分析和关键参数设计。最后,实验结果验证了DMDC的有效性,表明在强电网和弱电网条件...

解读: 该双互阻尼控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。在弱电网场景下,阳光电源储能系统常采用GFM构网模式支撑电网,而光伏SG系列逆变器多为GFL跟网模式,两者混合并网时易产生低频功率振荡。该研究揭示的GFM-GFL动态交互机理可指导阳光电源优化混合系统控...