找到 9 条结果 · 光伏发电技术
基于自适应特征提取与时间迁移建模的分布式光伏超短期功率预测
Ultra-Short Term Power Forecasting for Distributed PV Based on Adaptive Feature Extraction and Temporal Transfer Modeling
Boyu Liu · Yuqing Wang · Fei Wang · Ziqi Liu 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年8月
准确的分布式光伏发电功率预测对于优化电网运行、提高经济效益以及促进新能源融合至关重要。然而，现有的分布式光伏发电功率预测方法面临着若干挑战：1）卫星云图可为缺乏专业气象测量的分布式光伏提供数据支持，但云图特征建模方法往往会忽略重要特征；2）季节变化和多变的气候条件会导致光伏输出特性在时间分布上产生变化，当数据分布发生变化时，训练好的预测模型表现不佳，导致泛化能力不足。为解决这些问题，本文提出了一种基于自适应特征提取和时间迁移建模的分布式光伏区域超短期功率预测方法。该方法将卷积神经网络的空间特征捕...
解读: 该自适应特征提取与时间迁移建模技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。超短期功率预测可直接集成至云平台的智能诊断模块，通过自适应机制实时提取气象数据与历史出力特征，结合时间迁移学习捕捉不同天气模式下的功率波动规律，为分布式光伏电站提供15分钟至4小时级精...
基于深度强化学习的多模态对抗攻击下鲁棒光伏功率预测
Robust Photovoltaic Power Forecasting Against Multi-Modal Adversarial Attack via Deep Reinforcement Learning
Jingxuan Liu · Haixiang Zang · Lilin Cheng · Tao Ding 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
随着深度学习与多模态外部数据在光伏功率预测中的广泛应用，网络攻击尤其是虚假数据注入可能严重误导预测结果，威胁电网安全经济运行。现有研究尚未充分关注多模态协同攻击的影响，且难以应对隐蔽性攻击。为此，本文提出一种新型鲁棒预测框架，通过构建充分利用多模态相关性的对抗攻击模拟潜在虚假数据注入，并采用深度确定性策略梯度算法动态调整各模态权重，以抑制数据污染并保留有效信息。 actor与环境模块预训练以提升收敛性与泛化能力。实验表明，在输入扰动低于5%时，所提方法均绝对误差仅增加0.053 kW，显著优于无...
解读: 该多模态鲁棒预测技术对阳光电源iSolarCloud云平台和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。针对光伏电站面临的网络安全威胁，可将深度强化学习的动态权重调整机制集成到智能运维平台中，增强气象数据、历史功率等多源信息融合的抗攻击能力。对于ST系列储能变流器的功率预测模块，该方法可有效抵御虚...
中国废弃光伏分布的时空演化及能源-经济-环境-社会可持续效益综合评估
Spatiotemporal evolution of decommissioned photovoltaic distribution and integrated energy-economic-environmental-social sustainable benefit assessment in China
Jianli Zhou · Zihan Xu · Juan He · Dandan Liu 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 准确而详细地掌握中国废弃光伏（PV）系统在时间和空间上的分布特征，并结合对回收再利用这些废弃光伏组件所带来可持续性效益的全面评估，对于有效应对我国即将迎来的大规模光伏退役潮具有重要意义。目前，关于中国废弃光伏在时空分布及其回收利用方面的研究仍显不足。本研究采用随机森林与BP神经网络方法构建预测模型，刻画了2024年至2050年八种情景下废弃光伏的时空演化趋势，并从能源、经济、环境和社会四个维度对其可持续效益进行了综合评估。通过模糊层次分析法（FAHP）、基于指标间相关性的权重确定法（CRI...
解读: 该研究对阳光电源光储回收业务具有战略价值。2050年退役光伏将达670-1600GW,形成万亿级市场。阳光电源可结合iSolarCloud平台建立退役组件全生命周期追踪系统,为山东、河北等重点区域提前布局储能替代方案。ST系列储能系统可利用梯次利用组件降低成本,SG逆变器产品线需考虑模块化设计以延长...
水风光混合系统中现有水电站扩容优化的解析方法：以雅砻江流域为例
Analytical method for optimizing capacity expansion of existing hydropower plants in hydro-wind-photovoltaic hybrid system: A case study in the Yalong River basin
Chen Wu · Pan Liu · Qian Cheng · Zhikai Yang 等11人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 水电可通过构建水-风-光混合能源系统，有效整合具有间歇性的风电和光伏（PV）发电。随着风电和光伏电站规模的不断扩大，扩大水电装机容量变得尤为关键。然而，传统的扩容数值方法需要高时间分辨率的输入数据以及复杂的模拟计算。为解决这一问题，本文提出一种无需高分辨率输入数据的解析方法，用于推导水电站最优扩容规模，便于实际应用并支持敏感性分析。首先，基于历史运行数据，分别采用多项式函数和线性函数对水电出力及风电-光伏弃电率随水电扩容规模的变化关系进行估计；其次，结合净现值法，建立考虑总发电量（包括水电...
解读: 该水风光混合系统容量优化方法对阳光电源具有重要参考价值。研究揭示的弃电率与容量扩展关系,可指导我们ST系列储能系统在水风光互补场景的容量配置策略。文中敏感性分析方法(电价敏感度为运维成本11倍)可应用于PowerTitan储能电站的经济性评估模型。特别是无需高时间分辨率数据的解析法,可集成到iSol...
基于多智能体优化的水电主导型水-风-光供应系统短期发电调度模型
Multiagent optimization for short-term generation scheduling in hydropower-dominated hydro-wind-solar supply systems with spatiotemporal coupling constraints
Hongye Zhao · Shengli Liao · Benxi Liu · Zhou Fang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.382
摘要 随着电力需求的增长以及水电、风电和太阳能的快速发展，以水电为主的水-风-光供应系统（HHWSSSs）联合调度已成为电力系统领域的研究重点。然而，HHWSSSs内部精细的调度要求、复杂的约束条件以及时空耦合关系等独特特征，给短期发电调度（STGS）带来了显著挑战，包括整体优化计算时间过长、模型构建困难以及求解精度低等问题。为此，本文提出一种多智能体优化模型，以高效应对上述问题。首先，基于大系统分解原理，将HHWSSS的集中式优化转化为多智能体系统的协同运行，并利用根植于流域特征的分层分解策略...
解读: 该多智能体优化调度技术对阳光电源具有重要应用价值。针对水风光互补系统的时空耦合约束问题,可直接应用于ST系列储能变流器与SG光伏逆变器的协同调度优化。其分层解耦策略可提升PowerTitan储能系统在多能源场景下的实时响应效率,IADMM算法思想可融入iSolarCloud平台实现分布式能源智能协调...
考虑抽水蓄能变速机组的水-风-光-储短期调度策略
Short-term scheduling strategies for hydro-wind-solar-storage considering variable-speed unit of pumped storage
Huan Wang · Shengli Liao · Chuntian Cheng · Benxi Liu 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 抽水蓄能电站（PSHP）因其独特的双向调节能力，能够有效弥补传统水-风-光互补系统调节能力不足的问题。然而，清洁能源出力的不确定性、传统定速机组的固有缺陷以及对机组启停计划的忽视，给抽水蓄能电站的高效运行带来了显著挑战。为应对上述挑战，本文构建了一种考虑变速机组（VSU）策略及抽水蓄能电站最小启机台数原则的水-风-光-抽水蓄能混合能源系统短期协同调度模型（SHWSSCMM）。首先，提出以最小化启机台数为目标，结合最小化负荷峰谷差和最大化发电收益，共同构成SHWSSCMM的多目标函数，在追求...
解读: 该研究对阳光电源储能系统具有重要价值。变速抽水蓄能机组的实时功率调节策略可借鉴至ST系列PCS的双向变流控制,提升PowerTitan储能系统在风光水储混合场景下的灵活调节能力。多目标优化中的削峰填谷与机组启停最小化思想,可融入iSolarCloud平台的智能调度算法,优化储能系统充放电策略。拉丁超...
用于并网光伏电站选址的分段变异粒子群优化算法
PSO with segmented mutation for site selection in grid-connected photovoltaic power generation system
Xiao Zhang · Yujiang Chen · Linhui Cheng · Shasha Tian 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 本文提出了一种新型的分段变异粒子群优化（SMPSO）算法，用于解决并网光伏发电系统规划阶段中光伏（PV）阵列场址与电力变压器场址的选址问题。光伏阵列和电力变压器的选址过程直接影响系统的发电效率与建设运行成本。然而，该选址任务对优化算法提出了严峻挑战。粒子群优化（PSO）是一种应用广泛的基于种群的优化器，具有众多应用场景。但由于标准PSO在处理选址问题时存在早熟收敛和易陷入局部最优的缺陷，本文提出一种分段变异的PSO算法：在迭代初期采用全局粒子变异操作以增强全局搜索能力；在迭代后期则对较优粒...
解读: 该SMPSO算法对阳光电源光伏电站规划具有重要应用价值。在大型地面电站设计中,可优化SG系列逆变器和箱变布局,降低线损和建设成本。算法的分段变异策略可集成到iSolarCloud平台的智能选址模块,结合地形、辐照和电网接入条件,实现光伏阵列与ST系列储能系统的协同优化配置。其快速收敛特性适用于多场景...
一种基于机器学习的光伏系统在复杂局部遮阴条件下的全局最大功率点跟踪技术
A Machine Learning-Based Global Maximum Power Point Tracking Technique for a Photovoltaic Generation System Under Complicated Partially Shaded Conditions
Yi-Hua Liu · Yu-Shan Cheng · Yu-Chih Huang · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年12月
在局部遮阴条件下，光伏系统输出功率与电压关系呈多峰特性，导致全局最大功率点（GMPP）追踪困难。本文提出一种基于机器学习的两阶段GMPPT方法：第一阶段采用回归树预测GMPP大致位置，第二阶段利用α-扰动观察法精确捕获GMPP。通过建立仿真平台生成训练数据，优化并集成回归树模型。在252种遮阴模式下，平均跟踪损耗为2.13 W，平均响应时间0.11秒，准确识别出244种情况下的GMPP区间。实验结果表明，该方法在追踪精度和速度上均优于五种先进方法。
解读: 该机器学习GMPPT技术对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT算法优化具有重要应用价值。当前SG逆变器在复杂遮阴场景下的多峰功率曲线处理仍依赖传统扰动观察法，易陷入局部最优。该研究提出的回归树+α-扰动观察两阶段方法，可将平均响应时间缩短至0.11秒，跟踪损耗降至2.13W，显著优于现有方案。建议将...
一种具有近零开关损耗的新型零电压转换H6逆变器
A Novel Zero-Voltage-Transition H6 Inverter With Near Zero-Switching-Loss
Yun Liu · Huafeng Xiao · Xin Zheng · Ming Cheng · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年10月
提出了一种用于分布式光伏发电系统的新型零电压转换H6（NZVT-H6）逆变器，可实现近零开关损耗。通过引入谐振单元，所有功率器件均实现软开关，解决了现有ZVT逆变器中辅助开关硬关断的问题。该拓扑采用二极管钳位结构，将共模电压钳位于输入电压的一半，有效抑制漏电流。文中阐述了电路结构与工作原理，分析了软开关条件、谐振参数及功率器件参数的设计方法。最后通过一台100 kHz/1 kW的实验样机验证了理论分析的正确性。
解读: 该NZVT-H6逆变器技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能变流器具有重要应用价值。其近零开关损耗特性可显著提升100kHz以上高频化产品效率，配合阳光现有SiC器件应用可进一步提高功率密度。二极管钳位的共模电压抑制方案可直接应用于户用及工商业光伏系统，解决漏电流问题并满足VDE-AR-N 41...