找到 2 条结果 · 光伏发电技术
基于预测的风-光互补电解制氢系统的设计与优化调度
Design and optimal scheduling of a forecasting-based wind-and-photovoltaic complementary electrolytic hydrogen production system
Weichao Dong · Hexu Sun · Zheng Li · Huifang Yang · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.392
摘要 氢能可有效缓解能源短缺并减少环境污染。本文首次设计了一个完整的风能与光伏（PV）互补制氢系统，包括高效的发电系统模型、精确的预测模型、优良的优化调度策略以及高效的催化剂。该离网型互补发电系统在直流母线上实现。提出了一种混合预测模型，结合长短期记忆网络（LSTM）、分位数回归（QR）和正则藤copula方法。LSTM与QR相结合可获得边缘概率密度函数（PDF）。利用正则藤copula建立风能与光伏能源之间的相关性，并将边缘PDF与其相关性结构结合，实现对风能和光伏出力的联合预测。提出一种基于...
解读: 该风光制氢系统对阳光电源ST系列储能变流器和SG光伏逆变器具有重要应用价值。文中直流母线离网架构可结合我司1500V系统和三电平拓扑技术,提升功率转换效率。LSTM-DRL多目标优化调度策略可集成至iSolarCloud平台,实现风光出力预测与氢储能协同控制。研究的3.1美元/kg制氢成本为Powe...
基于领域对抗时序网络的跨区域分布式光伏系统功率预测可迁移框架
A Transferable Framework of PV Power Forecasting for Cross-Regional Distributed PV Systems Using Domain Adversarial Temporal Network
Jiaqi Qu · Qiang Sun · Zheng Qian · Hamidreza Zareipour 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年7月
气象预报数据的缺失增加了分布式光伏系统输出功率预测的不准确性。特别是对于跨地区新建的分布式站点而言，基于数据驱动方法的建模受到历史数据不足的限制。因此，本文提出了一种基于迁移学习（TL）的领域对抗性时间网络（DATN）框架，该框架包含两个主要模块，即功率时间预测器和领域分类器。其中，考虑长短期记忆网络隐藏层权重的领域分类器旨在减少源领域和目标领域之间的分布差异。DATN采用了跨领域对抗性预训练与特定目标预测调整的迁移学习策略。在四项跨区域迁移实验中，对领域自适应方法和迁移策略的效果进行了比较。本...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于域对抗时序网络的跨区域光伏功率预测技术具有显著的战略价值。该技术通过迁移学习框架解决了分布式光伏系统中气象数据缺失和新建站点历史数据不足的核心痛点，这与我司在全球范围内快速部署分布式光伏解决方案的业务需求高度契合。 对于我司的智能光伏逆变器和iSolarCloud...