找到 3 条结果 · 光伏发电技术
一种基于TKAN的光伏阵列输出功率异常检测方法
An Anomaly Detection Method for the Output Power of Photovoltaic Arrays Based on TKAN
Tingting Pei · Lei Jiang · Wei Chen · Haiyan Zhang 等6人 · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年8月
当今，光伏发电系统面临的最大挑战之一是使其保持在理想的发电效率下运行。为实现这一目标，对光伏阵列输出功率进行异常检测对于确保系统的可靠性和安全性至关重要。本文提出了一种基于时间柯尔莫哥洛夫 - 阿诺尔德网络（TKANs）的光伏阵列输出功率异常检测方法。首先，通过选取光伏阵列输出功率、环境温度、组件温度和辐照度的时间序列作为输入特征，构建光伏阵列参数数据集。其次，通过获取环境信息和运行参数的边界值，并将其缩放到 0 - 1 的范围，对光伏阵列参数数据集进行特征归一化处理。然后，使用 TKAN 神经...
解读: 该TKAN异常检测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有直接应用价值。可集成至SG系列光伏逆变器的智能诊断模块，通过时序特征分析实时监测组串级输出功率异常，提前识别遮挡、热斑、组件失效等故障模式。相比传统阈值法，该方法的动态权重机制能适应不同天气条件下的功率波动特性，显著降低误报率。可...
基于谐波最大似然估计的分布式光伏接入电网承载能力评估新方法
A Novel Hosting Capacity Evaluation Method for Distributed PV Connected in Power System Based on Maximum Likelihood Estimation of Harmonic
Hongtao Shi · Jiahao Zhu · Yuchao Li · Zhenyang Yan 等6人 · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年2月
全面表征分布式光伏并网谐波注入量，并将谐波约束与其他约束相结合以准确评估配电网光伏接纳能力的方法，对于确保配电网的安全稳定运行具有重要意义。因此，本研究提出了一种基于谐波最大似然估计（MLE）的电力系统分布式光伏（PV）接纳能力评估新方法。首先，利用MLE方法中的似然函数，对分布式光伏注入的谐波参数进行最优估计，从而能够准确评估光伏并网时的谐波输出。此外，设计了一种谐波分区方法，该方法表征了并网系统中节点之间的连接程度，并将配电网划分为不同区域，有效减少了接纳能力估计中的场景数量。最后，与传统接...
解读: 该谐波承载能力评估方法对阳光电源SG系列光伏逆变器和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。通过最大似然估计精确量化多台逆变器并网时的谐波叠加效应，可优化SG逆变器的谐波抑制算法和滤波器设计参数，提升高渗透率场景下的电能质量。该方法可集成至iSolarCloud平台，实现分布式光伏接入前的承载...
解锁建筑一体化光伏与电池
BIPVB）系统深度强化学习中的预测洞察力与可解释性
Yuan Gao · Zehuan Hu · Shun Yamat · Junichiro Otomo 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 可再生能源的部署以及智能能源管理策略的实施对于建筑能源系统（BES）的脱碳至关重要。尽管数据驱动的深度强化学习（DRL）在优化BES方面已取得近期进展，但仍存在显著挑战，例如缺乏针对时间序列数据观测空间的研究以及模型可解释性的不足。本文首次将未来预测信息引入DRL算法中，以构建时间序列数据的观测空间，并采用门控循环单元（GRU）和Transformer网络与DRL算法相结合，用于建筑一体化光伏与电池（BIPVB）系统的运行控制。此外，通过将前沿的Shapley加性解释（SHAP）技术与所开...
解读: 该深度强化学习优化技术对阳光电源光储一体化系统具有重要应用价值。研究中的GRU/Transformer时序预测与DRL决策框架可直接应用于ST系列储能变流器的智能调度策略,结合电价预测信息实现成本降低10%以上。SHAP可解释性分析方法可增强iSolarCloud平台的AI决策透明度,为PowerT...