• 基于物理信息深度算子网络的无线电能传输系统快速参数化建模方法

  摘要：对无线电能传输系统的设计进行效率与安全性的评估是一项重要的要求。有限元方法等数值方法具有很高的精度，但计算成本高昂，且难以用于实时优化和大规模设计；此外，系统几何构型中的不确定性因素（例如横向偏移和垂直偏移）将需要专门的参数化设计。在本研究中，提出了一种基于物理信息深度

  来源：IEEE Transactions on Magnetics

  时间：2026-10-13

• 基于多目标堆叠集成方法的风电机组故障检测与诊断框架

  摘要：风能是现代电力系统脱碳的核心力量，然而风电机组的快速扩张也带来了长期可靠性、运行安全和经济性能方面的持续挑战。因此，有效的状态监测对于最大化发电产出、降低运行成本以及防止非计划停机至关重要。传统的基于监控与数据采集（SCADA）的正常行为模型（NBMs）通常被构建为单

  来源：IEEE Transactions on Industrial Informatics

  时间：2026-10-13

• 三相N电平中性点钳位逆变器的统一建模与电流限幅控制方法

  摘要：本文提出了一种适用于三相N电平中性点钳位（NPC）逆变器的统一建模与控制方法。平均占空比模型能够在不改变指令输出电压的情况下实现直流母线电容器电压的调节。文中推导了调制可行性的必要条件与充分条件，并引入了保守限幅器和精确在线限幅器，通过均匀缩放来约束内部电流参考值。该

  来源：IEEE Transactions on Industrial Electronics

  时间：2026-10-13

• 时间融合变压器与深度学习方法在多步短期负荷预测中的比较及偏差校正研究

  摘要：短期负荷预测（STLF）对于维护住宅、商业、工业、交通和公共部门稳定、可负担且可持续的电力供应至关重要。深度学习与集成方法，如长短期记忆网络（LSTM）和极端梯度提升（XGBoost），已成为领先的短期负荷预测算法。近期，时间融合变压器（TFT）通过结合用于基于注意力预

  来源：IEEE Open Journal of Industry Applications

  时间：2026-10-13

• 基于主成分分析的全光谱太阳诱导叶绿素荧光重建方法及其在冠层与叶片尺度的验证

  摘要：太阳诱导叶绿素荧光（SIF）提供了光合活性的直接光学指标。然而，从植被中反演全光谱SIF（640–850 nm）仍然是一项方法论挑战，因为标准的反演方法仅限于窄的O2A（760 nm）和O2B（687 nm）大气吸收波段。基于主成分分析（PCrec）的重建方法可以将双波

  来源：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters

  时间：2026-10-13

• 面向下一代科学仪器的垂直集成异构架构协同设计方法论

  摘要：高能物理、X射线成像、聚变诊断及其他数据密集型领域中的新一代科学仪器所产生的数据速率，正日益超出实际通信带宽和功耗预算的限制，使得将原始数据传送到远程计算系统的传统方式难以为继。本文提出了面向传感与高性能计算的垂直集成人工智能项目（VIAS，Vertically Int

  来源：IEEE Journal on Exploratory Solid-State Computational Devices and Circuits

  时间：2026-10-13

• 利用单极化重建结果优化极化 Capon TomoSAR 重建方法

  摘要：使用Capon算法在森林场景中进行合成孔径雷达断层成像（TomoSAR）重建时，可以更精确地分离不同高度的散射信号，并且产生的旁瓣歧义比傅里叶算法更少。然而，Capon重建方法存在辐射度测量不准确的问题，这影响了散射特性的分析。在单极化情况下，提高辐射度测量精度最常见的方法

  来源：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters

  时间：2026-10-13

• 面向室内宽带电力线通信的家用电器噪声建模与随机过程生成方法

  摘要：噪声通常是室内宽带电力线通信（PLC）的主要限制因素。因此，对该干扰的真实性建模对于推进该技术至关重要。PLC 噪声可以在接收端或其源头（即连接到家庭电力网络的电器设备所产生的噪声）进行研究。后一种方法有一个重要优势：单个电器设备发出的噪声更容易表征，这使得我们能够识

  来源：IEEE Open Journal of the Communications Society

  时间：2026-10-13

• 基于掩码感知深度学习的多用户可见光通信动态预编码方法

  摘要：在多用户可见光通信（VLC）系统中，干扰管理仍是一个主要挑战，尤其是在活跃用户数量动态变化的室内多输入单输出（MISO）场景中。在现有方法中，基于优化的线性预编码技术能够实现较强的性能，但存在计算复杂度高和难以适应用户配置变化的问题。本文提出了一种基于深度学习（DL）的

  来源：IEEE Open Journal of the Communications Society

  时间：2026-10-13

• 分布式发电锁相环同步技术综述：复杂电网适应性、人工智能辅助及未来展望

  摘要：由于分布式发电（DG）和可再生能源渗透率的不断提高，现代电力系统需要准确可靠的同步。在弱电网条件、电压扰动、谐波畸变和频率变化的情况下，常规锁相环（PLL）的同步性能通常会下降，这促使了更先进同步技术的发展。本文全面综述了并网分布式发电系统的基于锁相环的同步方法，涵盖同

  来源：IEEE Access

  时间：2026-10-13

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