找到 194 条结果 · 光伏发电技术
基于生物质气化的太阳能热辅助质子交换膜电解槽与固体氧化物燃料电池系统用于绿色电力和氢气生产：多目标优化与㶲经济分析
Solar thermal assisted proton exchange membrane electrolyzer and solid oxide fuel cell system based on biomass gasification for green power and hydrogen production: Multi-objective optimization and exergoeconomic analysis
Shayan Sharafi Laleh · Haniyeh Sadat Rezaei Mousavi · Shayan Rabet · Farnaz Nojavan 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.337
摘要 工业革命推动了技术进步，但也加剧了环境问题，尤其是碳排放的显著增加。本研究提出一种新型混合系统，将光伏-热能（PVT）、质子交换膜电解槽（PEME）、气化、固体氧化物燃料电池（SOFC）以及朗肯循环相结合，以应对上述挑战。该系统采用太阳能辅助气化技术，通过预热空气和水提高合成气品质，从而增加氢气含量并提升燃烧效率。PEME单元利用过剩的太阳能电力进行绿色氢气生产，确保提供灵活的清洁燃料来源；同时，PEME产生的氧气被注入SOFC阴极，改善其电化学性能。该集成系统完全以生物质衍生的合成气为运...
解读: 该光伏-电解制氢-燃料电池混合系统对阳光电源ST储能系统和SG光伏逆变器产品线具有重要参考价值。系统通过PEM电解槽消纳光伏余电制氢,与阳光电源能量管理策略高度契合。74.88%能效和0.24kg/kWh碳排放指标验证了多能互补架构的优越性。可启发iSolarCloud平台集成氢储能模块,优化工商业...
基于阴影适应性的铁路廊道沿线条带式光伏阵列布置优化
Arrangement optimization based on shadow adaptation for strip PV arrays along electrified railways corridors
Fangyi Wei · Yan Li · Yaqing Fan · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.336
摘要 在铁路廊道沿线路堤边坡表面布置光伏（PV）模块，可有效利用廊道沿线闲置土地获取太阳能，对推动铁路系统的绿色低碳发展具有重要意义。由于铁路廊道长度长、跨度大，光伏模块通常以条带式光伏（SPV）阵列的线性布局形式进行安装。此外，长距离铁路廊道沿线复杂的气候与光照条件导致SPV阵列存在显著的失配损失。这些在传统光伏电站中不存在的独特挑战，使得传统的光伏阵列连接方式和优化方法难以适用于SPV阵列。为此，本研究提出了一种通用的任意光伏阵列输出特性建模方法，并引入一种新参数——阴影适应性，用于量化光伏...
解读: 该铁路沿线带状光伏阵列优化技术对阳光电源SG系列逆变器及iSolarCloud平台具有重要应用价值。研究提出的阴影适应性参数与SAGA优化算法,可直接应用于我司多路MPPT技术优化,在复杂遮挡场景下提升发电量达17%。特别适配铁路光储充一体化场景:结合ST系列储能PCS应对列车负荷波动,通过iSol...
通过多角度云层三维重建优化区域太阳辐照度的时空预测精度
Optimizing spatiotemporal prediction accuracy of regional solar irradiance through multi-angle cloud layer 3D reconstruction
Wenwen Maab · Hai Zhou · Ji Wua · Fan Yang 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.334
准确的实时区域太阳辐照度估算是优化光伏发电系统和电网管理的关键。然而，传统方法在动态响应能力、空间分辨率和经济可行性方面存在显著局限性，难以满足复杂天气条件下的高精度应用需求。为应对这些挑战，本研究提出了一种基于全天空成像网络的高分辨率实时辐照度估算方法。通过部署十台鱼眼全天空相机，利用多视角三维云层重建技术构建区域全景云图。此外，引入一种创新的辐照度分离建模策略：直接辐照度通过云影模型计算，散射辐照度则通过时空卷积Transformer进行预测。该方法全面考虑了云层遮挡和散射效应，从而提升了辐...
解读: 该多角度云层3D重建辐照度预测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能系统具有重要应用价值。通过高精度区域辐照度实时预测(空间分辨率达4.39-19.45米),可显著优化MPPT算法动态响应速度,提升逆变器在复杂云层遮挡场景下的发电效率。结合iSolarCloud平台,该技术可实现分布式光伏电站群...
利用相变材料作为光谱分束滤光片的聚光光伏/热系统提升能量转换效率
Enhanced energy conversion in a concentrated photovoltaic/thermal system using phase change material as a spectral beam filter
Yue Yang · Mostafa M.Abd El-Samiebca1 · Ahmed M.I.Abutali · Mohamed I.Hassan Ali 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.332
摘要 聚光光伏/热系统的热稳定性和光谱吸收问题仍然制约着其效率的提升。本研究提出了一种新型聚光光伏/热系统，采用集成选择性液体滤光器与相变材料的混合光谱滤光装置。创新的数值方法被应用于实现三维多物理场建模，独特地考虑了相变材料在相变过程及不同波长下的光学行为变化。在完成模型验证后，性能分析探讨了运行条件和设计参数对产出、效率以及市场可行性的具体影响。研究结果表明，将相变材料与选择性液体滤光器相结合可有效增强热管理能力，稳定光伏组件温度，并改善光谱吸收特性，从而提高整体产出。所提出的系统设计实现了...
解读: 该CPV/T混合光谱滤波技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及储能系统具有重要启示。相变材料的光谱调控与热管理机制可优化我司1500V系统的温度稳定性,提升MPPT算法在高温工况下的追踪精度。研究中的多物理场耦合建模方法可应用于PowerTitan储能系统的热管理优化,特别是SiC器件在高功率密度场景下...
用于光伏输出预测的混合机器学习模型：结合随机森林与LSTM-RNN实现鱼菜共生系统的可持续能源管理
Hybrid Machine learning models for PV output prediction: Harnessing Random Forest and LSTM-RNN for sustainable energy management in aquaponic system
Tresna Dewi · Elsa Nurul Mardiyat · Pola Risma · Yurni Oktarin · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.330
准确预测光伏发电（PV）系统输出对于优化可持续鱼菜共生系统中的能源管理至关重要，其中太阳辐照度的波动带来了重大挑战。本研究提出了一种结合长短期记忆循环神经网络（LSTM-RNN）与随机森林（RF）的混合模型，以有效应对这些挑战。该模型融合了LSTM-RNN在建模时间依赖性方面的优势以及RF在特征选择和处理非线性数据方面的能力，从而在电压、电流、功率和辐照度等参数上展现出优越的预测精度。通过采用包括归一化和序列转换在内的先进预处理步骤，使数据集与时间模式对齐，提升了模型的学习效率。评估指标如均方根...
解读: 该混合机器学习模型对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。LSTM-RNN与随机森林结合的预测方法可集成至SG系列光伏逆变器的MPPT优化算法,提升发电预测精度(RMSE<0.08)。模型对辐照度和温度的特征优先级分析(贡献度45%和22%)可优化ST系列储能PCS的充放电策略...
基于新型混合元启发式算法的风能/光伏/电池混合系统的多目标优化
Multi-objective optimization of a Wind/Photovoltaic/Battery hybrid system using a novel hybrid _meta_-heuristic algorithm
Pascalin Tiam Kapen · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.327
混合可再生能源系统为传统能源提供了可持续且环境友好的替代方案。然而，高昂的能源成本以及可再生资源的间歇性等问题阻碍了这些系统的广泛应用。本研究的主要创新在于开发了一种结合灰狼优化器和鲸鱼优化器的混合元启发式算法。该新型算法被用于优化一个风能/光伏/电池混合系统的容量配置，该系统旨在满足喀麦隆班焦市福措·维克多理工大学学院行政办公室的能源需求，当地频繁的停电严重干扰了学术活动。为了实现系统性能的最优化，本文构建了一个数学框架，以最小化三个关键目标函数：平准化能源成本、净现值成本以及电力供应缺失概率...
解读: 该混合元启发式算法对阳光电源风光储系统优化具有重要价值。研究针对风电/光伏/储能混合系统的容量配置优化,可直接应用于ST系列储能变流器与SG系列光伏逆变器的系统集成方案设计。算法在平准化度电成本、净现值成本和缺电概率三目标优化方面表现优异,为iSolarCloud平台的智能容量规划模块提供算法创新思...
物理信息机器学习在太阳能热能系统中的应用
Physics-Informed machine learning for solar-thermal power systems
Julian D.Osorioa1 · Mario De Florioab1 · Rob Hovsapian · Chrys Chryssostomidis 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.327
摘要 传统的热能系统建模依赖于实验关联式，通过无量纲数和热物理性质来估算传热系数。针对不同的流动状态、系统几何结构和边界条件，已提出了多种关联式；然而，尽管这些关联式被广泛使用，它们在精度、适用流动状态范围以及对复杂系统几何结构的适应性方面仍存在显著局限性。此外，由间歇性可再生能源（如太阳能）驱动的系统由于传热系数和系统变量的剧烈波动，面临更大的挑战。在本研究中，我们从根本上改变了这一传统范式。我们展示了一种经过实验验证的、基于物理信息的机器学习方法，能够准确估计在能量输入、边界条件和负载具有高...
解读: 该物理信息机器学习技术对阳光电源光储系统具有重要价值。针对光伏间歇性导致的热管理波动问题,可应用于PowerTitan储能系统和ST系列PCS的热设计优化,实时预测功率器件温度场分布,替代传统经验公式。结合iSolarCloud平台,可实现SiC/GaN器件的预测性热管理,提升系统可靠性。该方法突破...
提高光伏效率的创新技术：性能增强方法综述
Innovations in improving photovoltaic efficiency: A review of performance enhancement techniques
Moataz M.Abdel-Azi · Asmaa A.El Bahlou · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.327
摘要 环境问题引发的对清洁能源日益增长的需求，使可再生能源技术特别是光伏（PV）系统成为可持续发电领域的前沿。光伏技术利用太阳能这一近乎无限的资源，以满足全球电力需求。尽管光伏系统具有安装便捷、维护成本低和快速发展等优势，但转换效率仍然是最大化能源输出的关键因素。本文对当前最先进的光伏效率提升技术进行了全面评述，涵盖冷却方法、移动式光伏系统、集成式光伏系统、材料创新以及优化策略等方面。通过分析面板温度、灰尘积聚和阴影等环境因素对系统性能的影响，本文识别出关键挑战，并探讨了改善光伏性能的前沿解决方...
解读: 该综合性光伏效率提升研究对阳光电源SG系列逆变器及储能系统具有重要参考价值。文中提及的液冷技术(效率83%)与阳光电源PowerTitan液冷储能系统技术路线高度契合;温度控制优化可直接应用于PV逆变器热管理设计,提升MPPT算法在高温环境下的追踪精度;纳米流体冷却(效率提升13.5%)为ST系列P...
用于住宅应用中热电综合管理的卡诺电池：技术经济性分析
Carnot batteries for integrated heat and power management in residential applications: A techno-economic analysis
Antoine Laterr · Guido Francesco Frat · Vincent Lemort · Francesco Contino · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.325
摘要 在住宅系统中，光伏（PV）能源的日益广泛应用带来了诸多挑战，尤其是应对日间和季节性的间歇性问题。为了减少弃电并最大化自发自用率，分布式灵活性方案至关重要。在此背景下，卡诺电池——结合热泵、储热系统和热机的技术——在与光伏发电协同实现热电综合管理方面展现出良好前景。然而，目前尚未明确实现最大成本效益所需的经济模型（投资成本、电价体系）和控制策略（热能/电能释放、季节性影响）。因此，本研究探讨了将卡诺电池集成至一个配备光伏系统的20户住宅区的可行性。通过采用二次约束线性规划模型，识别出在不同投...
解读: 该卡诺电池技术为阳光电源户用储能系统提供重要启示。研究证实热泵+储热+发电机组合在零上网电价场景下经济性最优,与公司ST系列PCS及PowerTitan储能方案形成互补。可探索将热电联供功能集成到户用光储系统中,通过iSolarCloud平台实现热电协同优化控制。动态电价下储能容量需求增加,验证了阳...
高纬度地区双面光伏组件的实证分析：来自挪威实地实验室的性能洞察
Empirical analysis of bifacial photovoltaic modules in high-latitude regions: Performance insights from a field laboratory in Norway
Berhane Darsene Dimd · Alfredo Sanchez Garci · Martin Bellman · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.325
摘要 本文基于在挪威特隆赫姆一个户外实地实验室收集的数据，对高纬度地区双面光伏（bPV）组件的性能进行了全面的实证分析。研究探讨了bPV系统在低辐照、短日照时间、低太阳高度角以及极端天气条件等高纬度地区常见环境挑战下的运行动态。该研究评估了多种bPV配置的性能，包括东西（E–W）和南北（S–N）朝向的垂直安装组件、固定南倾安装方式，以及配备双轴跟踪系统的安装方式。主要研究结果表明，bPV系统采用混合朝向具有显著优势，可产生多个日发电峰值，更贴近实际用电负荷曲线。研究还表明，与单面光伏组件相比，b...
解读: 该研究揭示双面组件在高纬度地区的性能优势,对阳光电源SG系列逆变器的MPPT算法优化具有重要价值。垂直安装双面组件对漫射辐照度响应更强,需要逆变器具备更快速的功率跟踪能力和更宽的电压范围适应性。研究中多峰发电特性与负荷曲线匹配的发现,可指导PowerTitan储能系统在高纬度地区的容量配置策略。建议...
一种用于高比例可再生能源电力系统频率调节的创新协调控制策略
An innovative coordinated control strategy for frequency regulation in power systems with high renewable penetration
Tengxi Zhang · Ruifeng Shi · Limin Jia · Kwang Y.Leed · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 随着太阳能和风能在电力系统中所占比例的增加，传统频率调节资源的减少导致低惯量系统的频率稳定性下降。依赖同步发电机（SGs）的传统方法在提供充分频率响应方面面临挑战，因此需要采用先进的控制技术，使异步单元能够参与频率稳定。本文旨在改善系统频率动态特性，提出一种改进的动态调度控制策略（DSCS），并结合深度强化学习（DRL）框架，以优化混合电力系统（HyPS）中同步发电机与电力电子接口异步资源之间的频率响应协调性。首先，建立了考虑高比例可再生能源（RES）接入的混合电力系统可扩展系统频率模型，...
解读: 该深度强化学习协调控制策略对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。论文提出的动态调度控制可直接应用于PowerTitan储能系统的一次调频功能优化,通过DRL框架实现同步机与新能源异步资源的智能协调。结合阳光电源VSG虚拟同步机技术和GFM构网型控制,可在高渗透率场景下将频...
基于成本效益数据的分布式光伏系统故障检测与诊断方法学综述
A methodological review of cost-effective data-driven fault detection and diagnosis in distributed photovoltaic systems
Yinyan Liua · Earl Duran · Anna Bruce · Baran Yildiz 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 光伏（PV）技术的快速发展以及光伏系统的广泛应用，凸显了对更高效、更具成本效益的监测策略日益增长的需求，以确保系统可靠运行和最优的能源性能。本文综述提出了一种方法论框架，并结合基于案例的实测数据，用于分布式光伏系统的性能监测。该框架聚焦于具有成本效益的数据，例如时间序列电气参数，这些数据对于实现精确的故障检测与诊断至关重要，同时识别出限制当前性能监测算法有效性的各种约束条件。本文首先采用两种分类方式对光伏系统中的系统性故障进行归类：直流侧与交流侧故障，以及软故障与硬故障。随后讨论了数据的可...
解读: 该综述对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud平台具有重要指导意义。文章强调基于时序电气参数的成本有效型故障诊断方法,与我司逆变器内置监测系统和云平台架构高度契合。DC/AC侧故障分类框架可优化MPPT算法的异常检测能力,机器学习与边缘计算结合方案可增强逆变器本地诊断功能,减少云端通信依赖。...
多相关性联合驱动的高维水-风-光场景生成方法
High-dimensional scenario generation method joint-driven by multiple correlations for hydro-wind-photovoltaic
Zixuan Liua · Li Moa · Mi Zhanga · Jiangrui Kangd 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 随着清洁能源在电网中占比不断提高，准确刻画其不确定性已成为规划与优化水-风-光（HWP）多能互补系统的关键挑战。为应对HWP能源在高维变量及时空随机依赖关系方面的复杂建模需求，本文提出一种由多种相关性联合驱动的新型高维场景生成方法。首先，基于高斯混合模型（GMM）构建时间自相关模型，并结合Copula函数建立空间互相关模型，通过累积分布函数实现多种相关性的协同建模。其次，通过评估经验数据分布与理论模型分布之间的均方根误差，并辅以Kolmogorov-Smirnov拟合优度检验，验证所构建模...
解读: 该高维场景生成方法对阳光电源水风光储多能互补系统具有重要价值。通过GMM-Copula联合建模精准刻画时空相关性,可显著提升ST系列储能变流器和PowerTitan系统的调度优化精度。该方法生成的日尺度场景集能为iSolarCloud平台提供更准确的不确定性预测数据支撑,优化GFM/GFL控制策略在...
一种用于源-荷双重不确定性下水-风-光混合可再生能源系统短期削峰的随机优化框架
A stochastic optimization framework for short-term peak shaving in hydro-wind-solar hybrid renewable energy systems under source-load dual uncertainties
Feilin Zhua · Lingqi Zhaoa · Weifeng Liub · Ou Zhua 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 全球电力需求在工业化和城市化推动下的快速增长，给电力系统运行带来了严峻挑战，尤其是用电高峰与低谷之间的负荷差距日益扩大，加剧了电网稳定性问题。为应对这些挑战并推动可持续能源系统的转型，水-风-光混合可再生能源系统为实现高效、经济且环境友好的能源生产提供了有前景的解决方案。本研究提出了一种新颖的随机优化框架，用于包含水电、风电和光伏的混合可再生能源系统的短期负荷削峰调度。该框架明确考虑了能源供给（水文径流、风能和太阳能）与电力需求两方面的双重不确定性，这些不确定性增加了混合系统中电网稳定性和...
解读: 该水风光多能互补调峰框架对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。研究中的源荷双重不确定性优化与我司GFM/VSG控制技术高度契合,可提升储能系统在新能源消纳场景下的调峰响应能力。DCGAN深度学习模型对光伏出力预测的2%误差率,为iSolarCloud平台的预测性维护...
识别建筑光伏系统成本效益分析中影响因素的框架
A framework for identifying influential factors in cost-benefit analysis of building-applied photovoltaics systems
Sara A.Sharbaf · Nicola Lolli · Inger Andresen · Patricia Schneider-Marin · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 光伏（PV）系统在全球范围内被广泛用于实现建筑能源系统的脱碳。然而，经济和社会方面的挑战阻碍了其更广泛的部署，引发了对该技术可行性的担忧。本研究通过成本效益分析（CBA）、敏感性分析和不确定性分析，探讨影响建筑中光伏系统经济盈利能力的关键因素。为了突出利益相关者的视角，并评估成本与效益分配对成本效益分析结果的影响，本文考察了两种商业模式。研究结果表明，业主独享的商业模式通过使成本与收益相匹配，提高了财务可行性；而业主与租户共享的模式则可能不成比例地加重租户负担。研究以挪威一座典型的办公建筑...
解读: 该研究对阳光电源建筑光伏系统经济性优化具有重要指导意义。研究强调的系统成本、维护成本、组件寿命和可用面积等关键参数,与SG系列逆变器的高效率、低维护设计及iSolarCloud智能运维平台的预测性维护功能高度契合。针对业主-租户成本收益分配问题,可结合PowerTitan储能系统和智慧能源管理方案,...
基于变分自编码器的光伏功率预测无监督域自适应框架
Unsupervised domain adaptation framework for photovoltaic power forecasting using variational auto-encoders
Atit Bashya · Chidambar Prabhakar Bangr · Tina Boroukhia · Hendro Wicakson · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 全球向可再生能源的转型迫切需要对这类能源进行准确预测，以实现高效的电网管理。尽管深度学习模型为间歇性可再生能源的预测提供了有效的解决方案，但由于其本身对数据的高度依赖，仍面临诸多挑战。迁移学习方法因此成为应对这些挑战的重要工具。然而，目前在可再生能源预测中使用的迁移学习框架通常需要大量带标签的训练数据来进行微调和知识迁移，这限制了其在数据匮乏场景下的适用性。本文提出了一种域自适应框架，能够将从拥有丰富数据的源域训练得到的预测模型中的知识，无缝迁移到目标域中无需带标签数据的模型训练过程。所提...
解读: 该无监督域自适应光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台及储能系统具有重要应用价值。通过变分自编码器实现跨场站知识迁移,可在缺乏标注数据的新建光伏电站快速部署高精度预测模型,显著降低SG系列逆变器接入的分布式电站调试成本。该技术可与PowerTitan储能系统的能量管理策略深度融...
结合连续学习与多数字孪生机制的物理编码光伏功率预测方法
The physical-encoded Photovoltaic forecasting method combined with continuous learning and multi-digital twins mechanisms
Shuwei Liua · Jianyan Tian · Yuanyuan Daia · Zhengxiong Jia 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.399
摘要 端到端神经网络模型通常被视为黑箱模型，已被广泛应用于光伏（PV）功率预测中。然而，这类模型在模型适应性、可迁移性和可解释性方面仍面临挑战。为解决上述问题，本文提出了一种物理编码的光伏功率预测模型，该模型将端到端网络分解为数据驱动的外部参数预测模型和物理驱动的功率计算模型。其中，具有明确物理意义的功率计算模型增强了模型的可解释性。本文设计了一种连续学习机制，使模型能够快速适应环境变化，缓解模型漂移的影响，从而提升模型的适应性与可迁移性。同时，引入多数字孪生协同运行机制，融合其他模型的优势，进...
解读: 该物理编码光伏预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。其物理驱动+数据驱动的混合架构可显著提升SG系列逆变器功率预测精度,概念漂移场景下nMAE提升30.5%,跨电站迁移时准确率提升45.8%。持续学习机制能有效应对环境变化导致的模型漂移,增强ST储能系统的充放电策略优...
基于改进EMPC并考虑混沌特性的海上双面漂浮光伏系统动态跟踪MPP控制
Dynamic tracking MPP control of offshore bifacial floating photovoltaic systems with improved EMPC accounting for chaotic properties
Minan Tanga · Jinping Lia · Hua Gengb · Tong Yanga 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.398
摘要 海上漂浮式双面光伏（FBPV）系统的部署受到恶劣海洋环境所带来固有挑战的制约，此类环境会引发系统混沌运动和功率输出波动。为解决这一问题，本文提出一种改进的经济模型预测控制（EMPC）策略，并结合改进正弦算法引导的蜣螂优化（MSADBO）算法，以实现最大功率点（MPP）的精确跟踪。该方法首先建立FBPV系统纵向倾角的动态方程，随后通过分岔图和相图分析验证其混沌特性。在此基础上，构建了考虑辐照度与组件倾角之间关系的动态数学模型，进而建立一个时变非线性模型，用于设计以发电功率和开关损耗为主要性能...
解读: 该海上双面浮式光伏动态MPPT技术对阳光电源SG系列逆变器及海洋光伏应用具有重要价值。改进型EMPC结合MSADBO算法可提升1.5%-2%追踪精度并降低30%功率波动,可直接应用于SG逆变器的MPPT优化算法升级,特别适合海上漂浮电站等复杂工况。该非线性预测控制策略与阳光现有GFM/VSG控制技术...
基于智能暂态分析的不确定并网光伏系统可靠性与安全性提升
Enhancing reliability and safety of uncertain grid-connected photovoltaic systems based on intelligent transient regime analysis
Amal Hichri · Mansour Hajji · Majdi Mansouri · Kais Bouzrar 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.397
摘要 确保并网光伏（GCPV）系统的持续运行至关重要，因为这些系统极易受到多种因素引起的故障和停机影响，可能导致严重的系统损坏。为应对这些挑战，故障检测与诊断（FDD）方法对于维持GCPV系统的可靠性与安全性必不可少。本文提出一种基于暂态过程的FDD方法，用于不确定的GCPV系统，采用深度学习技术实现故障的有效检测与分类。此外，该方法利用可再生能源系统中健康状态与故障状态之间的过渡阶段，通过识别性能信号中的异常，实现早期故障检测。通过将暂态过程分析与深度学习技术相结合，该方法能够快速而准确地检测...
解读: 该瞬态故障诊断技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及ST储能变流器具有重要应用价值。通过深度学习捕捉健康-故障转换期的异常信号,可实现早期故障预警,显著提升系统可靠性。建议将区间值数据处理与遗传算法优化集成至iSolarCloud平台,增强预测性维护能力。该方法对1500V高压系统及PowerTitan...
PVMTF：基于块技术与信息融合编码的端到端长序列时间序列预测框架用于中期光伏发电预测
PVMTF: End-to-end long-sequence time-series forecasting frameworks based on patch technique and information fusion coding for mid-term photovoltaic power forecasting
Zhirui Tiana · Bingjie Liang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.396
准确的光伏发电功率预测能够缓解其对电网稳定性的不利影响。目前大多数光伏发电预测模型依赖于增加模型复杂度或扩大回溯窗口尺寸以提升所提取信息的量，但这往往导致已学习信息的灾难性遗忘或引入过多冗余噪声。此外，一些模型通过分解数据并采用非端到端的学习方式进行预测，可能导致信息不一致和误差累积，从而限制了预测精度的进一步提升。为应对上述挑战，本文提出了一种端到端的PVMTF预测框架，包含PatchGRU和PatchGRU_h两种模型。本研究分为两个模块：在数据预处理模块中，采用孤立森林（Isolation...
解读: 该PVMTF端到端光伏功率预测框架对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。其基于patch技术的长序列预测能力可显著提升4-7天中期功率预测精度,有效支撑SG系列逆变器集群的发电调度优化。通过灰色关联分析的特征选择可降低计算复杂度,适配边缘侧部署。该技术可与ST系列储能PCS协...
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