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基于机器学习方法的大型光伏电站选址潜力空间评估：以日本爱知县为例
Spatial assessment of utility-scale solar photovoltaic siting potential using machine learning approaches: A case study in Aichi prefecture, Japan
Linwei Taoa · Kiichiro Hayashi · Sangay Gyeltshen · Yuya Shimoyam · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
最优的空间规划对于大型光伏（PV）开发至关重要，有助于实现高效能源利用，并缓解土地利用冲突与环境干扰。传统的多准则决策方法通常存在固有的主观性和较差的可迁移性，而机器学习（ML）技术则为选址潜力评估提供了数据驱动的分析视角。然而，在应对复杂且具有地点特异性的实际情况时，模型预测结果的本地适用性仍是一个挑战。为解决上述问题，本研究提出了一种基于机器学习的比较框架用于选址潜力评估，并整合了分层级的法规限制因素。首先，构建了一个真实世界的数据集，包含数字化的光伏设施位置清单以及来自地形、气候、环境和社...
解读: 该机器学习选址评估框架对阳光电源地面光伏电站系统集成具有重要应用价值。研究揭示的非线性影响因素(日照时长、坡度、土地价格等)可优化SG系列逆变器配置方案和PowerTitan储能系统部署策略。通过整合地形、气候、环境多维数据,可提升iSolarCloud平台的智能选址功能,实现电站前期规划的数据驱动...
一种促进弱势社区储能公平部署的建模框架
A modeling framework for equitable deployment of energy storage in disadvantaged communities
Miguel Heleno · Paul Lesur · Alexandre Moreir · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 本文提出一个分析框架，用于在公平能源政策干预背景下，整合并网后端电表后储能系统与屋顶光伏的联合部署及其相关收益流。我们通过引入储能元件并采用更贴近现实的太阳能补偿机制（例如净计费机制，net-billing），对Justice40优化模型进行了扩展。净计费机制允许不同时段的收益差异，从而提升电表后储能设备的经济可行性。扩展后的模型涵盖了户用级光伏与储能协同部署，并将其与现有干预措施（如房屋节能改造、仅安装屋顶光伏、社区太阳能和社区风电）一并纳入统一框架。我们提出了一种创新的近似方法，能够在...
解读: 该研究为阳光电源ST系列储能变流器和户用光储一体化方案提供重要应用场景。论文提出的净计费机制下储能优化部署模型,可直接应用于PowerTitan等储能系统的能量管理策略优化,通过时序收益差异化实现经济性提升。其创新的储能运行近似算法在保持计算效率的同时捕获收益流,对iSolarCloud平台的智能调...
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...
探究模拟真实条件下单用途与多用途储能系统的盈利能力
Exploring the profitability of single and multi-use energy storage systems mirroring real-world conditions
Tobias Rohre · Nils Reiner · Ricarda Hogl · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 能源储能系统的经济可行性对于推动其在商业和工业领域的应用至关重要。本文通过综合仿真，结合来自德国50家中小企业的实际负荷数据，分别并联合考察了削峰填谷和自用优化两种策略的经济盈利能力。本研究的一项核心创新在于将一个真实的预测模型与一个详细的经济模型相结合，从而提升了研究结果在现实场景中的适用性。我们对削峰填谷和自用优化作为独立策略的分析表明，在所分析的所有企业中，自用优化均无法实现盈利；而削峰填谷若处于基于年使用小时数的合适电价结构下，则具有可观的盈利潜力。与相关研究一致，研究结果表明多用...
解读: 该研究揭示工商业储能多场景应用的盈利挑战,对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan解决方案具有重要启示。研究表明单一削峰或自发自用策略盈利性有限,但多场景协同可提升27.59%净现值,这验证了我司iSolarCloud平台集成精准预测算法的必要性。建议强化ST系列的多用途协调控制策略,结合GF...
半透明光伏建筑一体化/热电联产系统与空气处理协同运行用于发电及冷热互补利用：能量与采光性能评估
Semi-transparent BIPV/T System's synergistic operation with air treatment for electricity generation and complementary cold-heat utilization: Assessment of energy and daylight performance
Yayun Tang · Chengyan Zhang · Jie Ji · Hao Xi · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 将光伏（PV）组件集成到建筑设计中不仅能够提升建筑美学，还有助于实现可持续的电力生产。然而，建筑集成光伏（BIPV）系统仍面临若干挑战，包括效率欠佳、废热未被有效利用、眩光问题以及空调系统高能耗等。本研究通过半透明BIPV/T幕墙（CW）系统与空气处理过程的协同运行，旨在解决上述问题，并提升建筑的热性能、电性能及采光性能。研究方法结合了基于能量平衡方程建立的热学与电学模型，以及采用光线追踪原理的光学模型。这些模型被实现在一个集成了Matlab、TRNSYS和DesignBuilder的动态...
解读: 该BIPV/T协同系统研究对阳光电源光储一体化方案具有重要启示。系统通过主动通风降低组件温度9.03°C、提升发电效率0.26%的技术路径,可与SG系列逆变器的MPPT优化算法协同,实时追踪温度变化调整工作点。建筑侧7.87%的综合能耗削减潜力,为ST系列储能PCS与HVAC系统深度耦合提供应用场景...
酸碱液流电池：能量密度、效率与稳定性之间的权衡
The acid-base flow battery: Tradeoffs between energy density, efficiency, and stability
Nadia Bouli · Renate Evers · Jelle Driegen · Ayesha Nawaz 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 可再生能源的部署不可避免地依赖于环境友好的储能系统。酸碱液流电池（ABFB）利用双极膜（BPM）（逆向）电渗析原理，将多余的电能储存在丰富且无害的材料（氯化钠和水）中。然而，由于离子通过膜的非预期交叉，该技术存在较高的能量损失。在本研究中，我们考察了膜类型以及电池中不同离子的影响，并确定了这种交叉现象及由此导致容量衰减的主要原因。我们还研究了在不同ABFB运行条件下（pH梯度、电流密度和所用离子）的离子交叉行为。主要损失源于质子因尺寸小、迁移率高而促进的扩散驱动型酸穿越双极膜过程。在较高p...
解读: 该酸碱液流电池研究揭示了双极膜储能系统的能量密度与效率权衡机制,对阳光电源PowerTitan液流储能系统优化具有参考价值。研究指出的离子交叉渗透损耗、pH梯度与稳定性矛盾、电流密度对欧姆损耗的影响等关键问题,可指导ST系列PCS在液流电池应用中的充放电策略优化。特别是高电流密度下降低扩散损耗占比的...
利用机器学习对金属-有机框架材料进行从材料到系统的宽范围筛选以用于氢气储存
Broad range material-to-system screening of metal–organic frameworks for hydrogen storage using machine learning
Xinyi Wang · Hanna M.Breunig · Peng Peng · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 氢气在向可持续能源系统转型过程中起着关键作用，在发电和工业应用中具有重要地位。金属-有机框架材料（MOFs）已成为高效氢气储存的有前景的介质。然而，由于目前已合成的MOF种类极为庞大，筛选出具备实际应用潜力的候选材料仍具挑战性。本研究结合分子模拟、机器学习与技术经济分析，评估了MOFs在广泛运行条件下用于氢气储存的综合性能。以往对MOF数据库的筛选主要关注低温条件下高氢吸附容量的材料，而本研究发现，实现成本最小化的最优温度和压力取决于MOF的原材料价格。具体而言，当MOF的价格为15美元/...
解读: 该MOF氢储能研究对阳光电源储能系统具有前瞻价值。研究揭示的机器学习筛选方法可借鉴于ST系列储能系统的热管理优化,特别是170-250K温区的成本最优化思路可应用于PowerTitan液冷系统设计。高比表面积材料特性分析为未来氢储能与光伏耦合系统提供技术路径,iSolarCloud平台可集成氢储能预...
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1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...
热化学储热中粉末床动力学的建模
Modeling of powder bed dynamics in thermochemical heat storage
Torben Prill · Arnulf Latz · Thomas Jahnk · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 在CaO/Ca(OH)₂体系中的热化学储能具有高能量容量和近乎完美的可逆性，是目前最有前景的热能储存技术之一。特别是固定床反应器因其低成本和结构简单而受到广泛关注。然而，由于在反复循环过程中粉末床发生压实和团聚，导致传热和传质性能发生变化，限制了此类反应器的放大应用。为此，我们建立了一个描述热化学反应器中粉末床在气体流动以及反复循环过程中的膨胀与收缩作用下动力学行为的模型。该模型将粉末床内的反应物质传输模型与大应变弹塑性变形及压实模型相耦合。粉末床的本构关系基于改进的Drucker–Pra...
解读: 该热化学储能粉末床动力学建模技术对阳光电源ST系列储能系统和PowerTitan产品具有重要参考价值。CaO/Ca(OH)2体系的高能量密度和可逆性特性,为长时储能技术路线提供新思路。研究中的粉末床压实、团聚等动态行为建模方法,可借鉴应用于电化学储能系统的热管理优化,特别是电池包在循环充放电过程中的...
通过自适应吸水水凝胶蒸发冷却提高光伏效率
Photovoltaic efficiency improved by self-adaptive water uptake hydrogel evaporative cooling
Bing-Lin Bai · Shen Du · Ming-Jia Li · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
蒸发冷却与自吸附-脱附行为的结合在实现沙漠离网应用中淡水与电力联产方面正变得日益关键。本文展示了一种利用自适应吸水水凝胶的自适应光伏冷却系统，该系统可在不同气候条件下实现蒸发冷却。通过数值模拟和实验研究，评估了该系统在蒸发冷却以及太阳能-热能-电能转换方面的能力。自适应吸水水凝胶通过化学交联工艺制备而成，该设计可在加热时促进水分快速蒸发，从而有效耗散产生的热量。本文阐明了温度和湿度对吸附与脱附性能的影响，并研究了脱附和吸附循环过程中的水蒸气传输速率及达到平衡所需的时间。建立了集成系统的太阳能-热...
解读: 该水凝胶蒸发冷却技术对阳光电源SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。研究表明通过被动冷却可降温21.9°C并提升发电效率1.1%,这为我司1500V高功率逆变器的热管理优化提供新思路。可结合iSolarCloud平台的温度监测数据,在沙漠等高温场景下评估该技术与MPPT算法的协同效益。该自适应吸湿-解...
用于小规模压缩气体储能系统的流体流动机械单元——文献综述
A fluid flow machine unit for a small-scale compressed gas energy storage system – Literature review
Piotr Lis · Jaroslaw Milewski · PawełRy · Pavel Shuhay · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 本文讨论了储能对未来能源系统以及可再生能源利用的重要性，特别聚焦于压缩空气储能（CAES）技术。文章综述了当前在开发具有成本效益的储能系统方面的研究进展，尤其关注能源系统的规模问题。本文进行了一项文献综述，旨在利用现有组件开发一种适用于低容量压缩气体储能系统的基于流体流动的工作机械，以最大限度地降低系统成本。文章指出，储能与可再生能源协同利用的研究方向符合欧洲绿色协议（European Green Deal）和《巴黎协定》（Paris Agreement）的目标，这为申请科研资助以及建立工...
解读: 该压缩空气储能技术为阳光电源ST系列储能系统提供重要参考。小型CAES系统的低成本开发思路可应用于PowerTitan分布式储能场景,通过优化流体机械单元与PCS协同控制,提升系统能量密度和循环效率。其模块化设计理念可与iSolarCloud平台结合,实现多元储能技术的智能调度与预测性维护,拓展阳光...
保障公平使用与收益的住宅社区电池储能系统共享策略
Fair access and benefit guaranteed sharing strategy for Battery Energy Storage systems in a residential community
Chaiyoung Lee · Soongeol Kwon · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 随着可再生能源的广泛应用和政府激励政策的推动，住宅用电池储能系统（BES）迅速发展，促使住宅社区中出现了共享型BES模式。尽管共享BES在降低成本和提升电能利用效率方面具有显著优势，但在确保用户之间公平获取资源和分配收益方面仍面临挑战。本文提出了一种可在住宅社区内实现公平使用并保障收益的BES共享策略。该策略的核心是一种基于阈值的控制机制，该机制根据历史数据动态调整充放电阈值，从而同时保障使用的公平性与收益的合理性。为确定这些阈值，本文采用了一个两阶段随机规划模型，并可反复更新以反映电力需...
解读: 该公平共享储能策略对阳光电源ST系列储能变流器及户用ESS解决方案具有重要应用价值。基于历史数据动态调整充放电阈值的两阶段随机规划方法,可集成至iSolarCloud平台实现社区级储能智能调度。结合SG系列户用光伏逆变器的MPPT优化技术,能有效应对间歇性发电与峰谷电价波动,提升PowerTitan...
揭示磁场在电化学储能中的潜力：综述
Unravelling the potential of magnetic field in electrochemical energy storage: A review
Sarita Yadav · Yogesh Sharm · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
储能器件是推动便携式电子设备、固定式储能系统以及电动汽车发展的核心。为了进一步提升这些器件的效率、能量密度和功率容量，亟需可规模化且高效的端到端解决方案。已有大量研究表明，作为非接触式能量源的磁场已成为增强储能器件电化学性能的一种有力工具。在某些情况下，磁场会引起电极材料在结构、形貌和比表面积方面的显著变化；而在其他情况下，磁化电极的局部磁环境则可调节其储能特性。此外，由磁场驱动的作用力能够改变电极材料的本征磁性，并调控电极/电解质界面处的电子传输与离子迁移行为。一些文献还报道了磁场在废弃电极材...
解读: 该磁场调控技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。在ST系列PCS和PowerTitan储能产品中,磁场可优化电极材料形貌与比表面积,提升电池能量密度和功率性能。对于SiC功率器件应用,磁场调控电子输运特性可降低开关损耗。此外,磁场辅助的废旧电极材料回收技术可支撑储能系统全生命周期管理,与iSola...
光伏电站故障检测与分类中符号表达式的综合研究
A comprehensive study on symbolic expressions for fault detection-classification in photovoltaic farms
Nikola Anđelić · Sandi Baressi Šegot · Vedran Mrzljak · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
大型光伏（太阳能）电站通过光伏（PV）技术在利用太阳能发电方面发挥着关键作用。然而，这类系统的控制与管理面临重大挑战，尤其是在故障检测方面。本文提出将遗传编程符号分类器（GPSC）应用于一个公开的光伏电站故障检测数据集。鉴于原始数据集存在类别不平衡问题，本研究需采用过采样技术以实现各类样本的均衡表示。此外，本文还深入研究了缩放与归一化技术对GPSC性能的影响。GPSC被系统地应用于每一种经过缩放或归一化处理后的平衡数据集变体，并采用随机超参数值搜索（RHVS）方法对其超参数进行精细调优。该算法通...
解读: 该遗传编程符号分类器(GPSC)故障检测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。研究中的阈值投票集成(TBVE)方法实现了接近1.0的故障分类准确率,可直接应用于SG系列光伏逆变器和PowerTitan储能系统的预测性维护模块。符号表达式算法的轻量化特性适合边缘计算部署,能...
通过外加磁场调控液态金属电池的放电性能和电极界面
Regulating the discharge performance and electrode interface of liquid metal batteries through external magnetic fields
Xianbo Zhou · Lei Fan · Jing Ning · Hao Zhou 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 液态金属电池（LMBs）因其长循环寿命、高安全性和低成本，在大规模储能领域具有广阔的应用前景。然而，LMBs在放电过程中存在较大的浓差极化以及一定的内部短路风险，严重阻碍了其实际应用。本研究提出采用施加外加磁场的策略来解决上述两个问题。首先，通过数值模型和逻辑推理阐明了外加磁场发挥作用的机理。进一步的实验结果表明，外加磁场显著提升了LMBs的放电性能。在500 mA cm−2的电流密度下，61.9 mT的磁场使放电电压提高了34.64%；在1000 mA cm−2的电流密度下，29.6 m...
解读: 该液态金属电池外磁场调控技术为阳光电源ST系列储能系统提供创新思路。研究揭示的磁场抑制浓差极化机制(500mA/cm²下电压提升34.64%)可启发PowerTitan大容量储能产品的热管理优化和电化学性能提升。磁场快速修复短路故障的能力对储能PCS的故障诊断与自愈合控制策略具有借鉴意义,可集成至i...
抽水蓄能水电的解析调度策略：一种针对不连续多周期优化问题的条件动态规划方法
Analytical dispatch strategies for pumped storage hydro: A conditional dynamic programming approach to discontinuous multi-period optimization problems
Jian Liu · Jianwen Zhang · Zaiwu Gong · Donald C. Wunsch 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 随着风能和太阳能等可再生能源在电力系统中的渗透率不断提高，电网的安全稳定运行面临重大挑战。储能系统，特别是抽水蓄能水电（PSH），在平衡电力供需方面发挥着关键作用。传统的PSH经济调度问题解析研究通常假设发电和抽水速率的下限为零，以简化分析并求解多周期优化问题的解析解。然而，PSH固有的机械设计约束要求存在非零的最小流量以保证高效运行。本文分析了两种场景：仅拥有PSH的商户，以及同时拥有PSH和风电场的商户。在仅含PSH的场景中，四个解析确定的荷电状态（SOC）参考点将SOC范围划分为五个...
解读: 该条件动态规划调度策略对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。研究揭示的非零最小流量约束对调度策略的影响,可直接应用于优化我司储能系统的充放电控制算法。通过SOC分区参考点的解析解方法,能够提升iSolarCloud平台的多时段经济调度能力,特别是在光储联合优化场景中...
基于解聚合策略的虚拟电厂异构柔性资源优化协同调度
A De-aggregation strategy based optimal co-scheduling of heterogeneous flexible resources in virtual power plant
Zixuan Zheng · Jie Li · Xiaoming Liu · Chunjun Huang 等10人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 虚拟电厂（VPP）作为一种有效解决方案，可在包含多种类型柔性资源（FRs）的并网型微电网中维持内部功率平衡，并参与外部削峰辅助服务。然而，随着不同类型柔性资源在响应行为上的特征异质性日益显著，以及其在削峰过程中的耦合关系，给VPP调度指令的精确分解带来了挑战。本文提出一种基于离散选择模型和特征匹配方法的解聚合策略，以动态排序柔性资源的响应顺序，同时优化VPP的削峰能力。首先，对异构特征进行精细化建模，以刻画多类型柔性资源满足并网微电网调度需求（SDGM）的响应能力。随后，构建特征差异量化模...
解读: 该VPP解聚优化策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。通过异构资源特征建模和动态响应排序,可提升储能系统参与电网调峰辅助服务的精准度。结合iSolarCloud平台的预测性维护能力,能够优化多类型柔性资源协同调度,降低70%调峰偏差。该技术可增强阳光电源微网解决...
基于多物理量融合图自编码器网络的质子交换膜燃料电池非均匀反应预测
Prediction of non-uniform reactions in PEMFC based on the multi-physics quantity fusion graph auto-encoder network
Pulin Zhang · Diankai Qiu · Linfa Peng · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 为了满足高功率输出的需求，大面积的质子交换膜燃料电池（PEMFCs）已成为研究的重点。然而，在实际应用中，燃料电池内部的非均匀反应难以避免，这会导致性能下降以及电堆寿命缩短。了解燃料电池内部物理量分布的变化规律，并准确预测其未来的内部状态，对于燃料电池的控制与维护至关重要。本文提出了一种多物理量融合图自编码器网络（MP-GAE），该模型是一种针对燃料电池性能及多物理场分布的瞬态预测模型，重点考虑了反应时间、空间位置以及多个物理场之间的耦合关系。基于图注意力机制和时序网络，构建了分段时序图注...
解读: 该PEMFC多物理场预测技术对阳光电源氢能业务具有重要借鉴价值。论文提出的MP-GAE时空预测模型可应用于我司燃料电池系统的智能运维:1)非均匀反应预测算法可集成至iSolarCloud平台,实现电堆性能衰减的预测性维护;2)多物理场耦合分析方法可优化燃料电池DC/DC变换器的动态响应控制策略;3)...
一种新颖高效的全局最大功率跟踪方法用于在重复性光照条件下的复杂部分遮阴光伏系统
A novel and efficient global maximum power tracking method for photovoltaic systems under complicated partial shading with repeatable irradiance conditions
Shun-Chung Wang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 部分遮阴条件（PSC）显著降低了光伏（PV）发电系统（PVGS）的能量转换效率，给全局最大功率点（GMPP）跟踪（GMPPT）带来了严峻挑战。本文提出了一种新颖且高效的两阶段GMPPT方法以应对这些挑战，并引入多种技术以提升在复杂且可重复光照环境下的跟踪性能。第一阶段，构建基于Lambert W函数（LWF）的建模与估计机制，通过较少的采样次数识别包含GMPP的候选遮阴区域（SR）及其对应的电压工作点（VOP）。第二阶段，采用从第一阶段获得的VOP作为起始点的变步长增量电导法（VSSINC...
解读: 该Lambert W函数建模的两阶段GMPPT方法对阳光电源SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。针对复杂遮挡场景,其快速定位候选阴影区域并结合变步长增量电导法,可显著提升MPPT跟踪精度(93.1%)和速度(86.6%)。该算法可集成至阳光电源1500V高压系统及iSolarCloud平台,通过精准...
符合概率分布的物理约束风力发电预测方法：面向抗噪深度学习
Physics-constrained wind power forecasting aligned with probability distributions for noise-resilient deep learning
Jiaxin Gao · Yuanqi Cheng · Dongxiao Zhang · Yuntian Chen · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 风电作为关键的可再生能源之一，在实现碳中和目标中发挥着重要作用。然而，由于风速预测数据具有高噪声特性，风力发电功率的准确预测面临挑战，这会降低预测的精度与鲁棒性。为解决这一问题，本文提出一种理论引导（即物理约束）的深度学习风力发电预测方法（TgDPF）。TgDPF将表征风电功率概率分布的风电功率曲线领域知识，与长短期记忆网络（LSTM）深度学习模型相结合。该融合机制确保模型输出与风电功率的概率分布保持一致，遵循物理约束条件，从而增强对噪声的抵抗能力。因此，TgDPF是一种典型的物理约束建模...
解读: 该物理约束深度学习风电预测技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。通过融合风电功率曲线概率分布与LSTM模型,在高噪声环境下预测精度提升24.7%-73.9%,可显著优化储能系统的充放电策略与能量管理。该方法的抗噪声特性与物理约束思想可迁移至iSolarClo...
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