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浮体式太阳能发电系统的强化学习基准测试与原型开发：结合棕熊优化算法的实验研究与LSTM建模
Benchmarking reinforcement learning and prototyping development of floating solar power system: Experimental study and LSTM modeling combined with brown-bear optimization algorithm
Mohamed E. Zay · Shafiqur Rehman · Ibrahim A.Elgendy · Ali Al-Shaikhi 等8人 · Energy Conversion and Management · 2025年5月 · Vol.332
摘要 本研究对浮体式太阳能光伏（SFPV）系统与地面安装式太阳能光伏（GSPV）系统进行了全面的对比性实验研究、性能评估分析以及增强型人工智能（AI）建模。两种系统——SFPV与GSPV——均在沙特阿拉伯阿尔-霍巴尔巴林湾地区相同的严苛环境条件下安装、测试并进行比较，详细评估了电功率输出、光伏组件表面温度、光伏直流电压与电流，以及能量产出和效率。此外，本研究还构建了一种混合人工智能框架，该框架融合了轻量梯度提升机（LightGBM）、门控循环单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM）模型，并通过...
解读: 该研究对阳光电源浮式光伏系统集成具有重要价值。SFPV相比地面电站发电量提升59.25%、组件温度降低32.36%,验证了浮式方案的技术优势。LSTM-BBOA混合AI模型(R²达0.9999)可应用于iSolarCloud平台的预测性维护,优化SG系列逆变器的MPPT算法。浮式场景的温度控制特性有...
一种用于太阳能、风能及混合系统的时空决策模型——以沙特阿拉伯为例
A spatio-temporal decision-making model for solar, wind, and hybrid systems – A case study of Saudi Arabia
Mohamed R. Elkadeem · Ali Younes · Jakub Jurasz · Atif S.Al Zahrani 等5人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.383
摘要 本文针对由电力需求增长、电价上涨、环境污染以及能源危机所推动的全球向可再生能源转型的问题展开研究。提出了一种新颖的时空决策模型（STDMM），用于评估 utility-scale 太阳能光伏（PV）、陆上风力涡轮机（WT）以及光伏/风电混合系统的发展潜力，并以沙特阿拉伯为案例进行分析。选址与能源互补性分析整合了ERA5高分辨率气象数据以及二十余项约束和评估准则，技术经济潜力则考虑了特定技术参数与基础设施成本。STDMM的结果表明，由于气候资源和基础设施条件优越，沙特北部地区具有较高的光伏开...
解读: 该时空决策模型对阳光电源中东市场布局具有重要参考价值。研究显示风电LCOE波动大(34.8-125美元/MWh)且光伏北部、风电东部资源分布差异明显,凸显储能系统刚需。阳光电源ST系列PCS和PowerTitan储能方案可有效平抑波动,解决弃电风险。针对混合电站场景,SG系列光伏逆变器结合ESS储能...