找到 4 条结果 · 光伏发电技术

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光伏发电技术 ★ 5.0

优化建筑能源系统的电网交互性、舒适性和韧性

Optimizing building energy systems for grid-interactivity, comfort and resilience

Wanfu Zheng · Ziqi Huab · Dan Wang · Zhe Wang · Energy Conversion and Management · 2025年9月 · Vol.340

摘要 随着太阳能光伏等可再生能源的广泛应用,在确保电网稳定、用户舒适度以及应对停电事件的韧性的同时,管理建筑能源系统的复杂性变得日益具有挑战性。为应对这一挑战,本研究提出了一种分层控制框架,能够在多个住宅建筑中对电池储能系统、热泵和生活热水(DHW)系统进行最优协调。本文采用线性回归、k近邻回归和LightGBM方法构建了针对扰动的预测模型。在建筑层级,提出一种数据驱动的模型预测控制(MPC)策略,对热泵运行进行最优调控以保障居住者舒适度,并辅以基于规则的控制器实现生活热水储热调度。在微网层级,...

解读: 该分层控制框架对阳光电源ST系列储能变流器和微网解决方案具有重要应用价值。研究提出的建筑级与微网级双层MPC协调策略,可直接应用于PowerTitan储能系统的削峰填谷和碳减排优化。其数据驱动的预测控制方法可增强iSolarCloud平台的智能调度能力,实现光储热泵多能协同。建筑用电需求预测作为扰动...

光伏发电技术 ★ 5.0

用于储层计算的具有时序动力学的两端口光伏神经形态器件

Two-terminal photovoltaic neuromorphic device with temporal dynamics for reservoir computing

Hong Fang · Jie Wang · Shuanger Ma · Le Zhao 等6人 · Applied Physics Letters · 2025年3月 · Vol.126

提出了一种基于光伏效应的两端口神经形态器件,具备类脑突触的时序动力学特性,可用于储层计算。该器件利用光生载流子的动力学响应模拟神经元的时间依赖行为,无需传统三端结构即可实现非线性激活与记忆功能。实验结果表明,该器件在处理时间序列任务中表现出良好的性能,为低功耗、高集成度的神经形态计算系统提供了新思路。

解读: 该光伏神经形态器件技术为阳光电源智能化产品提供了创新思路。其两端口结构和时序动力学特性可应用于:1)SG系列逆变器的MPPT算法优化,利用储层计算实现更快速的光照变化响应和功率预测;2)ST储能系统的智能能量管理,通过时间序列处理提升负荷预测和充放电策略优化能力;3)iSolarCloud平台的边缘...

光伏发电技术 ★ 5.0

基于贝叶斯优化算法与二次分解的误差校正深度Autoformer模型在光伏发电预测中的应用

An error-corrected deep Autoformer model via Bayesian optimization algorithm and secondary decomposition for photovoltaic power prediction

Jie Chen · Tian Peng · Shijie Qian · Yida Ge 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

准确的光伏发电功率预测对于电网的稳定运行和合理调度至关重要。然而,由于光伏发电具有不稳定性,其功率预测仍面临巨大挑战。为此,本文提出一种结合二次分解、贝叶斯优化与误差校正机制的Autoformer模型用于光伏发电功率预测。为降低数据复杂性并充分提取特征,采用了两种分解方法:首先利用经验模态分解(EMD)对光伏功率序列进行初级分解;然后引入样本熵(SE)衡量各分量的复杂度,并对复杂度最高的分量采用变分模态分解(VMD)进行二次分解。其次,构建基于贝叶斯优化算法优化的Autoformer模型,分别预...

解读: 该基于深度学习的光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。通过EMD-VMD二次分解和Autoformer模型可显著提升预测精度,可集成至SG系列逆变器的MPPT优化算法中,实现更精准的发电功率预测。结合ST系列储能PCS,该预测模型能优化储能系统充放电策略,提升...

光伏发电技术 ★ 5.0

基于多项式混沌克里金模型的不平衡配电网光伏承载能力概率评估

Probabilistic Evaluation of Photovoltaic Hosting Capacity in Unbalanced Distribution Network via Polynomial Chaos Based Kriging Model

Hongyan Ma · Gan Li · Han Wang · Zheng Yan 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年12月

随着分布式光伏(PV)渗透率的不断提高,评估光伏接纳能力(PVHC)对于配电网运行愈发重要。传统评估方法忽略了配电网中电压不平衡的影响,评估结果相对乐观。此外,评估中还需考虑光伏出力的不确定性。因此,本文提出一种考虑不平衡配电网(UDN)运行和光伏可变功率输出的概率性光伏接纳能力评估方法。首先,该方法同时考虑了电压幅值(VM)和电压不平衡因子(VUF)的限制。定义了概率性越限风险(PVR)指标,以确定不平衡配电网中光伏接纳能力的区间。然后,开发了一种基于多项式混沌的克里金(PCK)方法来计算光伏...

解读: 该不平衡配电网光伏承载能力概率评估技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和PowerTitan储能系统的电网接入规划具有重要应用价值。多项式混沌克里金模型可高效处理光伏出力不确定性与三相不平衡问题,为iSolarCloud平台提供精准的承载能力预测算法,指导逆变器功率因数调节和有功无功协调控制策略。该方法...