找到 2 条结果 · 风电变流技术
风电场在中长期滚动交易中的策略性投标：一种双层多智能体深度强化学习方法
Strategic bidding of wind farms in medium-to-long-term rolling transactions: A bi-level multi-agent deep reinforcement learning approach
Yi Zheng · Jian Wang · Chengmin Wang · Chunyi Huang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 随着可再生能源在电力市场中渗透率的不断提高，边际电价受到抑制，给风电生产商的盈利能力带来了挑战。为此，有效的中长期（MLT）滚动交易能够对冲现货市场价格风险，提升盈利水平。然而，传统的投标方法往往难以捕捉风电出力及交易动态在较长时间跨度内的复杂不确定性。本文提出了一种专为优化风电中长期滚动交易而设计的双层多智能体深度强化学习（DRL）方法。该方法创新性地将Black–Scholes模型与Hamiltonian函数相结合，构建了一个最优决策框架，能够在短期投标效率与长期战略定位之间实现平衡。...
解读: 该深度强化学习竞价策略对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。通过双层多智能体优化框架,可提升风储联合系统在中长期电力市场的收益能力,有效对冲现货价格风险。其时空建模技术可集成至iSolarCloud平台,实现储能参与市场交易的智能决策,优化充放电策略。结合阳光电...
通过风光互补降低气候变化对可再生能源系统的影响：基于CMIP6的全球研究
Reducing the impact of climate change on renewable energy systems through wind–solar blending: A worldwide study with CMIP6
Xiaokang Liu · Hongrong Shi · Dazhi Yang · Xiaolong Chen 等6人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.290
摘要 气候变化缓解迄今仍是全球可持续发展的一项紧迫议题。气候变化可能改变极端天气事件的发生频率和强度，进而影响太阳能和风能发电。本研究采用10个CMIP6模型的数据，估算在全球碳中和关键时期（2040–2064年）三种不同共享社会经济路径（SSPs）下全球风能和光伏发电潜力的潜在变化。结果表明，在中欧地区，光伏发电潜力（PV POT）在SSP245情景下增加8%，极端低光伏发电日数（PV10）减少10天；而在阿拉伯半岛，PV POT下降4%，PV10则增加16天。对于风力发电（WP），在南俄罗斯...
解读: 该研究揭示气候变化下风光出力时空异质性,对阳光电源风光储融合系统具有重要价值。针对极端低出力事件(如阿拉伯半岛PV10增加16天、美国东部风电下降35%),ST系列储能变流器可通过长时储能平抑波动;SG系列光伏逆变器需强化MPPT算法应对辐照变化;PowerTitan系统可基于SSP情景预测优化容量...