找到 43 条结果 · Applied Energy

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光伏发电技术 ★ 5.0

基于综合模型筛选与多阶段优化任务的光伏发电不确定性量化系统

Photovoltaic power uncertainty quantification system based on comprehensive model screening and multi-stage optimization tasks

Linyue Zhang · Jianzhou Wang · Yuansheng Qian · Zhiwu Li · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.381

准确预测光伏发电功率对于电网调度与能源管理至关重要。然而,在区间预测当前研究中,组合策略中基准模型确定的客观性、确定性预测结果的稳定性、误差分布拟合中参数设置的合理性以及预测区间上下限的有效性已成为主要挑战。为解决上述问题,本文将综合模型评价机制与波动量化理论相结合,提出一种多阶段优化的光伏发电功率区间预测系统。该系统首先利用互信息技术降低由冗余带来的计算复杂度;进而,模型选择模块通过计算综合邻近度,自适应地确定基准模型;最后,设计了三类参数优化任务,以提升预测区间的可靠性与分辨率。该系统采用中...

解读: 该光伏功率区间预测系统对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。通过多阶段优化的不确定性量化方法,可显著提升SG系列逆变器功率预测精度和可靠性,优化MPPT控制策略。其综合模型评估机制可集成至PowerTitan储能系统的能量管理模块,实现光储协同调度优化。预测区间的上下界信息为...

储能系统技术 储能系统 模型预测控制MPC ★ 5.0

基于管状深度Koopman模型预测控制的飞轮储能系统用于风电平滑

Flywheel energy storage system controlled using tube-based deep Koopman model predictive control for wind power smoothing

Jun Zhou · Yubin Ji · Changyin Sun · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.381

摘要 本文提出了一种利用飞轮储能系统(FESS)并结合一种新型管状深度Koopman模型预测控制(MPC)方法实现风电平滑的策略。尽管风能具有减少碳排放的潜力,但由于风速变化引起的功率波动,其应用面临显著挑战。为应对这些波动,本文采用FESS,因其具备快速充放电响应能力。为了控制FESS,采用深度神经网络(DNN)逼近Koopman算子以实现系统线性化,从而能够应用线性MPC控制器。为进一步增强系统的鲁棒性,引入了一种管状MPC方法,该方法由一个标称MPC和一个辅助MPC组成。本文严格建立了标称...

解读: 该飞轮储能平滑控制技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要借鉴价值。基于深度Koopman算子的管式MPC方法可增强储能系统应对风电波动的鲁棒性,其非线性系统线性化思路可优化现有PCS的GFM/GFL控制策略。该技术与阳光电源iSolarCloud平台的预测性维护功能结合,...

风电变流技术 ★ 5.0

基于VSC-HVDC系统的异构PMSG风电场单机等效方法比较分析

Comparative analysis of single-machine equivalent methods for heterogeneous PMSG-based wind farm with the VSC-HVDC system

Qiao Li · Linlin Wu · Xiao Wang · Wenjuan Du 等5人 · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.380

摘要 本文对四种用于简化含多台风电机组(WTG)并网风电场小信号稳定性(SSS)分析的单机等效方法进行了比较研究,重点针对采用电压源换流器高压直流输电(VSC-HVDC)系统的异构永磁同步发电机(PMSG)风电场。所比较的四种方法分别为:(1)动态聚合方法;(2)平均功率或平均控制参数方法;(3)加权平均方法;(4)覆盖定理方法。通过对比分析,揭示了这四种方法之间的联系与差异,有助于更深入理解它们的优势与局限性,具体如下:(1)当各台PMSG的动态特性不同时,动态聚合方法在评估系统小信号稳定性时...

解读: 该研究对阳光电源风电变流器及VSC-HVDC系统具有重要价值。针对异构PMSG风电场小信号稳定性分析,四种等效方法的对比揭示了动态聚合法在个体差异下的局限性,加权平均法在风速差异场景的优势,以及覆盖定理法的保守性。这为阳光电源SG系列风电变流器的控制策略优化提供理论依据:在大规模风电场并网场景,可根...

光伏发电技术 DAB 可靠性分析 强化学习 ★ 5.0

基于多智能体强化学习的社区共享储能-光伏系统用于电动汽车负荷管理

Community shared ES-PV system for managing electric vehicle loads via multi-agent reinforcement learning

Baligen Talihati · Shiyi Fu · Bowen Zhang · Yuqing Zhao 等6人 · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.380

摘要 在全球能源转型背景下,电动汽车(EV)的快速增长已成为不可逆转的趋势。然而,大规模电动汽车的接入对电力系统的稳定性与可靠性带来了严峻挑战。本研究提出通过社区共享的储能与光伏发电(ES-PV)系统来缓解电动汽车负荷带来的压力。在多智能体强化学习(MARL)框架下,多个决策智能体协同工作,共同管理社区内的各类变量与系统,包括储能系统的充放电策略、智能电动汽车充电策略以及ES-PV系统的电价策略。通过MARL实现的协调与优化,使上述策略能够应对各变量之间的相互依赖关系及动态变化,从而提升整体系统...

解读: 该多智能体强化学习框架对阳光电源社区能源解决方案具有重要价值。研究验证了光储系统可承载38.68%电动车负荷,与公司ST系列储能变流器、SG光伏逆变器及充电桩产品形成协同。多智能体协同优化储能充放电、智能充电及电价策略的思路,可融入iSolarCloud平台,提升社区微网的GFM控制性能。光伏自消纳...

储能系统技术 储能系统 深度学习 ★ 5.0

一种基于记忆增强型Elman神经网络的选择性集成系统用于短期风速预测

An innovative memory-enhanced Elman neural network-based selective ensemble system for short-term wind speed prediction

Xueyi Aia · Tao Fenga · Wei Ganb · Shijia Lic · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.380

摘要 风速固有的波动性和不确定性给电网运行带来了巨大压力,因此建立精确的风速预测模型至关重要。目前大多数基于分解-集成的预测研究仍存在一定的局限性,传统的集成策略难以有效协调多个预测模型生成的子序列之间的信息差异。此外,大多数集成模型选择策略仅关注模型的拟合能力,而忽视了预测模型的多样性。为此,本文提出了一种创新的基于记忆增强型Elman神经网络的选择性集成系统,用于短期风速预测。首先,本文首次引入记忆增强型Elman神经网络作为集成策略,该方法能够有效记忆各子序列的预测信息,并识别它们之间的信...

解读: 该记忆增强型风速预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。可集成至ST系列PCS和PowerTitan储能系统的智能调度模块,通过精准预测风电波动提前优化充放电策略,提升电网稳定性。其选择性集成学习机制可借鉴至iSolarCloud平台的预测性维护算法,增强多源数据协同处理能力。自适应预处理技术与...

电动汽车驱动 SiC器件 调峰调频 ★ 5.0

电力系统中的安全频率调节:针对FDI、DoS和延迟网络攻击的综合防御策略

Secure frequency regulation in power system: A comprehensive defense strategy against FDI, DoS, and latency cyber-attacks

Shaohua Yang · Keng-Weng Lao · Hongxun Hui · Jinshuo Su 等5人 · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.379

摘要 维持频率稳定对电力系统的安全至关重要,而深度的信息物理交互使得频率调节易受网络攻击风险的影响。虚假数据注入(FDI)攻击、拒绝服务(DoS)攻击以及延迟攻击是电力系统中常见的典型网络攻击类型,它们各自通过不同的机制恶化系统频率,带来严重的安全威胁。然而,现有针对频率调节的研究在安全性方面缺乏能够全面应对所有这些攻击类型的综合解决方案。为填补这一空白,本文研究了一种保障电力系统频率调节安全的安全策略。首先,在考虑上述各类攻击的前提下,建立了系统频率调节模型,揭示了网络安全问题的严重性,特别是...

解读: 该网络安全防御策略对阳光电源储能系统具有重要价值。ST系列PCS和PowerTitan在参与电网调频服务时,面临FDI、DoS等网络攻击风险。论文提出的网络弹性控制(CRC)策略可集成到iSolarCloud平台,通过安全面和辅助轨迹控制双重机制,保障储能系统在网络攻击下的频率响应能力。特别是在虚拟...

风电变流技术 储能系统 可靠性分析 ★ 5.0

基于回声状态网络的实时误差补偿迁移学习以增强风力发电预测

Real-time Error Compensation Transfer Learning with Echo State Networks for Enhanced Wind Power Prediction

Yingqin Zhua · Yue Liub · Nan Wangc · Zhao Zhao Zhang 等5人 · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.379

准确的风力发电预测对于高效的能源管理和电网稳定至关重要,能够帮助能源供应商平衡供需、优化可再生能源的集成、降低运行成本并提高电力系统的可靠性。回声状态网络(Echo State Network, ESN)由于其结构简单且训练速度快,被广泛应用于非线性动态系统的建模。然而,在处理高阶非线性复杂性时,ESN容易产生系统误差,导致模型精度下降。为克服这一问题,本文提出了误差补偿迁移学习回声状态网络(Error Compensation Transfer Learning Echo State Netw...

解读: 该ETL-ESN风电预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。其2秒快速训练和95%以上精度提升可显著优化ST系列PCS的能量管理策略和PowerTitan储能系统的充放电调度。实时误差补偿机制可增强iSolarCloud平台的预测性维护能力,提升新能源并网稳定性。迁移学习方法为不同机型的GFM/...

控制与算法 微电网 可靠性分析 ★ 5.0

考虑微电网自主性的直流微电网群延迟容忍分层分布式控制

Delay-tolerant hierarchical distributed control for DC microgrid clusters considering microgrid autonomy

Yongpan Chen · Jinghan Zhao · Keting Wan · Miao Yu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

摘要 微电网群(MGC)由地理上相邻且相互连接的微电网(MG)构成,可有效提高供电可靠性。为在实现微电网间协调运行的同时充分发挥各微电网的自主性,本文提出一种适用于直流MGC的、支持微电网自主-协同模式切换的分层分布式控制方法。所提方法不仅能够实现微电网之间的电流比例分配与公共母线电压调节,还可通过建立或断开微电网间的通信链路,使各微电网在自主模式与协同模式之间灵活切换。此外,考虑到微电网间通信链路时延会影响所提控制方法中的多个控制回路,本文提出一种基于Padé逼近和特征值谱比较的时延相关稳定...

解读: 该分层分布式控制技术对阳光电源微电网集群方案具有重要价值。可应用于ST系列储能变流器和PowerTitan系统的多站协同控制,实现微网间功率按比例分配与母线电压稳定。基于Padé近似的时延稳定性分析方法可优化iSolarCloud平台的通信架构设计,提升分散式光储电站的协调可靠性。散射变换增强时延容...

储能系统技术 ★ 5.0

提升模块化重力储能电站:一种优化机组容量配置的混合策略

Enhancing modular gravity energy storage plants: A hybrid strategy for optimal unit capacity configuration

Wenxuan Tongab1 · Zhengang Lubc1 · Yanbo Chen · Guoliang Zhao 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

摘要 间歇性可再生能源的大规模并网给电网的灵活性和稳定性带来了重大挑战。重力储能为高容量、长时长且经济高效的能量存储提供了一种可行的解决方案。模块化重力储能(M-GES)是该技术的一个有前景的分支,然而,关于其机组容量配置的研究匮乏,制约了该技术的广泛应用。本文首次对M-GES电站电机系统的最优容量配置问题展开研究,该问题对于系统稳定运行和成本效益至关重要。我们提出了一种混合容量优化策略,结合了等容量配置(EC)和双倍率容量配置(DR)两种方法。基于MATLAB/Simulink平台,我们验证了...

解读: 该模块化重力储能容量配置优化研究对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要借鉴意义。混合容量配置策略可降低50%-80%电机系统成本,这与我们PCS模块化设计理念高度契合。其功率偏差控制在0.1%以内的精度要求,可应用于我们三电平拓扑及GFM控制技术优化,提升储能系统在高比例新能...

光伏发电技术 ★ 5.0

基于动态线路容量评估与最优输电切换的可再生能源最大消纳研究

Dynamic line rating and optimal transmission switching for maximizing renewable energy sources injection with voltage stability constraint

Ke Wua · Lei Wanga · Hengxu Hab · Zhiyuan Wangc · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

摘要 可再生能源(RES),如风能和光伏,已广泛集成到电力系统中。然而,“弃风”和“弃光”现象仍然是一个关键问题,导致可再生能源利用率显著下降。限制可再生能源注入的因素包括输电线路热容量限制、电压幅值约束以及电压稳定性问题。本文提出了一种考虑电压稳定性约束、交流潮流约束和运行约束的最大化可再生能源注入(MRI)问题。提出了一种新型的动态线路容量评估(DLR)技术,用于动态评估输电线路的传输容量。通过将DLR与最优输电切换(OTS)相结合,所提出模型的解决方案能够最大化电力网络的输电能力,并确保满...

解读: 该动态线路评级与最优传输切换技术对阳光电源具有重要应用价值。针对新能源消纳难题,可与ST系列储能变流器及PowerTitan系统协同,通过动态调整储能充放电策略配合电网线路容量优化,提升光伏接入能力。文中电压稳定性约束方法可应用于SG系列逆变器的电网支撑功能开发,结合VSG虚拟同步机技术增强弱电网适...

光伏发电技术 ★ 5.0

提高光伏系统电网稳定性:一种利用光伏冷却技术的新型爬坡率控制方法

Enhancing grid stability in PV systems: A novel ramp rate control method utilizing PV cooling technology

Koki Iwabuchi · Daichi Watari · Dafang Zhao · Ittetsu Taniguchi 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

摘要 太阳辐照度的快速波动导致光伏发电输出具有显著的波动性。传统的爬坡率控制方法采用电池储能系统来平滑功率输出,从而向电网提供更加稳定的电力供应。然而,这些方法需要较高的初始投资成本和大量的维护工作。在本研究中,我们提出了一种利用冷却技术控制光伏发电爬坡率的新方法,该方法对于稳定电网运行及辅助服务至关重要。所提出的方法通过调控光伏组件温度,利用其热电特性,实时调节发电效率,从而实现对功率输出变化率的控制。基于实际数据的仿真验证了该方法的有效性,结果表明,与传统的电池储能方案相比,平均爬坡率和最大...

解读: 该冷却调控技术为阳光电源光储系统提供创新思路。可与SG系列逆变器的MPPT算法协同,通过温控主动调节组件效率实现爬坡率管理,降低ST系列储能配置需求。建议在PowerTitan系统中集成温控单元,结合iSolarCloud平台的气象预测功能,实现预测性温控策略。相比纯储能方案可减少76.2%峰值爬坡...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

优化储能容量以增强韧性:海上风电场案例

Optimizing energy storage capacity for enhanced resilience: The case of offshore wind farms

Weijie Pan · Ekundayo Shitt · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

摘要 本文研究了在面对导致短期至中期停电的高影响低概率(HILP)事件时,不同海上风电场(OWF)网络配置对电池储能系统(BESS)最优容量的影响。由于占地面积较小且能源产出潜力较高,大规模海上风电场近年来受到投资者越来越多的关注。然而,外部环境、内部安装结构以及距离陆上设施较远等因素给海上风电场的运行和能源供应稳定性带来了重大挑战。这些因素使得系统极易受到HILP突发事件的影响,而灾后及时管理(例如修复海底输电电缆故障)也极为困难。尽管BESS长期以来被视为提升系统韧性的可行策略,但关于确定最...

解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统在海上风电场景具有重要指导意义。论文提出的16%日发电量最优储能容量配置方法,可直接应用于我司海上风电储能解决方案设计。建议结合我司GFM控制技术和iSolarCloud平台的预测性维护功能,针对海上风电HILP事件开发专用储能容量优化算法...

光伏发电技术 ★ 5.0

面向标准化的热光伏电池能量转换效率测量系统

Towards-standardization energy conversion efficiency measuring system for thermophotovoltaic cells

F.Yi · J.M.Xu · B. X. Wang · Changying Zhao · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 热光伏(TPV)技术基于TPV电池的光伏效应,将热辐射直接转化为电能,在废热回收、电网级储能、聚光太阳能热发电等领域具有巨大的应用潜力。目前,由于缺乏统一的TPV电池能量转换效率测量标准方法,导致无法对不同TPV电池进行客观评估与比较,也影响了针对不同应用场景的电池选型。本文从理论和实验上展示了一种面向标准化的TPV电池效率测量系统,该系统在600–1600 °C温度范围内提供接近理想黑体的入射辐射光谱,符合普朗克定律描述,且具有良好的稳定性、可重复性,并接近实际TPV应用中的色温条件。通...

解读: 该热光伏(TPV)效率标准化测量技术对阳光电源储能系统具有重要参考价值。TPV在废热回收和电网级储能的应用场景与ST系列PCS及PowerTitan储能方案高度契合,特别是在工业余热发电与储能耦合领域。文中提出的黑体辐射光谱标准化测试方法可借鉴用于光伏逆变器效率测试体系优化,提升SG系列产品在复杂光...

储能系统技术 深度学习 ★ 5.0

利用聚光太阳能热能储存优化固体氧化物电解池:一种混合深度学习方法

Optimization of solid oxide electrolysis cells using concentrated solar-thermal energy storage: A hybrid deep learning approach

Hongwei Liua1 · Wei Shuaia1 · Zhen Yao · Jin Xuan 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 固体氧化物电解池(SOEC)是一种将CO2和H2O转化为合成气的前沿技术,具有显著的经济与环境效益。然而,该过程需要大量的高温热量输入,传统上依赖电能供给。本研究提出一种创新方法,利用聚光太阳辐射作为SOEC的可再生热源,并通过集成热能储存(TES)系统来应对太阳辐射固有的波动性挑战。我们构建了一种混合模型,将多物理场仿真与深度学习算法相结合,能够在实时直法向辐照度条件下快速优化电解过程。研究结果表明,在系统架构中引入TES后,SOEC入口处的温度变化率显著降低了53%,从而确保了运行的稳...

解读: 该研究将光热储能与固体氧化物电解耦合的深度学习优化方法,对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要借鉴价值。其热能存储系统可降低53%温度波动率的控制策略,可应用于我司储能系统的热管理优化;混合多物理场仿真与深度学习算法的实时优化框架,可增强iSolarCloud平台的预测性维护...

风电变流技术 储能系统 ★ 5.0

基于知识与数据驱动融合Koopman方法的双馈感应发电机风电场频率支撑能力在线评估

Online assessment of frequency support capability of the DFIG-based wind farm using a knowledge and data-driven fusion Koopman method

Yimin Ruan · Wei Yao · Qihang Zong · Hongyu Zhou 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 随着可再生能源在电力系统中渗透率的不断提高,系统的频率稳定性有所下降。因此,风电场(WFs)等可再生能源电站必须具备足够的频率支撑能力。为了最大化风电场的频率支撑能力,准确确定其频率支撑能力边界(FSCB)至关重要。由于风资源分布不均以及风电机组运行状态复杂,精确评估风电场FSCB具有挑战性。针对这一问题,本文提出一种基于知识与数据驱动融合的Koopman方法,用于评估基于双馈感应发电机(DFIG)的风电场的FSCB。本文分析了FSCB的特性,并构建了一个多维指标体系,从理论和实际两个层面...

解读: 该Koopman融合方法对阳光电源风储协同系统具有重要价值。可应用于ST系列储能变流器与风电场的协调调频控制,通过在线评估风电场频率支撑能力边界,动态优化PowerTitan储能系统的调频响应策略。该方法评估误差小于2%且速度提升10倍,可集成至iSolarCloud平台实现预测性调频资源管理。结合...

储能系统技术 储能系统 弱电网并网 可靠性分析 ★ 5.0

电池储能系统的优化配置以提高弱电网的系统可靠性及电压和频率稳定性

Optimal allocation of battery energy storage systems to improve system reliability and voltage and frequency stability in weak grids

Dong Zhang · Gm M. Shafiullah · Choton K.Das · Kok Wai Wong · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 近年来,太阳能和风能等可再生能源在电力网络中的集成显著增加。然而,这些能源本质上具有波动性和间歇性,给电网的稳定性和可靠性维持带来了挑战。应对这些挑战的一个有前景的解决方案是战略性地部署电池储能系统(Battery Energy Storage Systems, BESS)。BESS能够在需要时快速对电网进行充放电,从而支持改善系统的电压和频率稳定性,并提高系统可靠性。为了充分挖掘BESS在电力系统中的优势,确定其最优配置至关重要。因此,本文提出了一种在弱电网中优化配置BESS的技术,旨在...

解读: 该研究针对弱电网中储能系统优化配置的方法,对阳光电源ST系列PCS和PowerTitan储能解决方案具有重要应用价值。论文提出的自适应灰狼优化算法可为阳光电源储能系统的容量规划和选址提供理论支撑,特别是在高比例新能源接入场景下。结合阳光电源GFM/GFL控制技术和VSG虚拟同步机功能,可进一步提升弱...

储能系统技术 储能系统 SiC器件 深度学习 ★ 5.0

基于物理信息的积分神经网络用于溶剂法燃烧后CO2捕集过程的动态建模

Physics informed integral neural network for dynamic modelling of solvent-based post-combustion CO2 capture process

Peng Sh · Cheng Zheng · Xiao Wu · Jiong Shen · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 溶剂法燃烧后碳捕集(PCC)是实现能源和工业领域大规模脱碳最有前景的技术。然而,该过程的复杂特性和高能耗阻碍了PCC在复杂电力市场中的高效灵活运行。PCC系统的成功运行优化高度依赖于对过程的动态建模,而采用先进的数据驱动方法已成为研究热点。目前广泛使用的数据驱动动态建模方法未将PCC过程的物理机理信息融入模型中,导致模型稳定性不足。物理信息神经网络(PINNs)通过融合数据与物理信息,提供了一种创新的建模方法。然而,其在PCC过程动态建模中的应用仍面临重大挑战。为此,本文基于带外生输入的非...

解读: 该物理信息神经网络(PIINN)动态建模技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。碳捕集系统的复杂非线性动态特性与PowerTitan储能系统在电力市场中的灵活调度需求高度相似。PIINN方法通过平衡点稳定性约束保证模型可靠性的思路,可借鉴应用于ST系列PCS的宽工况运行建模,提升GFM/GFL控制策...

风电变流技术 储能系统 ★ 5.0

考虑时空相关性的非交叉分位数集群风电概率预测

Non-crossing quantile probabilistic forecasting of cluster wind power considering spatio-temporal correlation

Yuejiang Chen · Jiangwen Xiao · Yanwu Wang · Yunfeng Luo · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 概率预测在电力系统的安全、稳定与运行中起着重要作用。传统的非参数概率预测分位数回归方法存在分位数交叉问题,此外,当前用于风电场集群功率预测的神经网络方法往往忽略了相关风电场之间的时空相关性。为解决上述问题,本文提出了一种考虑时空相关性的集群功率预测模型(CFM)。该模型采用一种新型的空间模式注意力机制(SPA),结合卷积神经网络与注意力机制的优势,以有效提取空间信息;同时,采用改进的多步分位数循环神经网络(IMQ-RNN)和改进的非交叉分位数回归(INCQR)策略作为CFM的输出模块,以生...

解读: 该非交叉分位数概率预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。论文提出的时空关联集群功率预测模型可直接应用于ST系列PCS和PowerTitan储能系统的智能调度策略优化。通过改进的多时域分位数循环神经网络,能够提升iSolarCloud平台对分布式风光储集群的预测精度,解决传统分位数回归的交叉问题...

储能系统技术 储能系统 微电网 深度学习 ★ 4.0

一种结合数据驱动预测与超 twisting 控制的低碳微电网混合方法

A hybrid approach involving data driven forecasting and super twisting control action for low-carbon microgrids

Naghmash Ali · Xinwei Shen · Hammad Armgha · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.398

摘要 本文提出了一种基于两级密集残差神经网络的优化框架,旨在提升微电网中能量管理系统(EMS)的运行效率。该框架解决了传统数值优化方法在求解经济调度问题时存在的不足,这些传统方法通常优先考虑精度而牺牲了实时性能,并且未能充分最大化可再生能源的发电量。所提出的框架在上层控制中不仅能够求解经济调度问题,还能优化来自可再生能源的功率输出。在本地层面,采用超 twisting 滑模控制策略,以精确跟踪由能量管理系统生成的参考指令,并确保直流母线电压的精准调节。框架的稳定性通过李雅普诺夫稳定性准则进行了理...

解读: 该混合优化框架对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。论文提出的双层密集残差神经网络可优化微电网经济调度,超扭曲滑模控制实现精确直流母线调控,与阳光电源GFM/GFL控制技术高度契合。该方法在600V氢电混合微网的实时验证表明,可提升储能系统EMS响应速度和新能源消纳...

系统并网技术 ★ 4.0

水下超临界CO2循环发电系统原型的性能分析

Performance analysis of a underwater power transcritical CO2 cycle system prototype

Zhi Ling · Xuan Wang · Hua Tian · Gequn Shu 等10人 · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.391

摘要 深海水下设备的能量系统是支撑其运行的核心要素,高能量密度、高安全性和稳定性是衡量该系统性能的关键指标。针对目前水下设备缺乏高度适应性二次循环系统的现状,本文构建了一套100 kW级回热再热型超临界CO2循环水下动力系统原型,并首次在模拟深海冷源(<2 °C)与微型反应堆热源(>500 °C)条件下,完成了从待机到发电全过程的性能测试。结果表明,该系统的实际循环热效率达到22.7%,发电功率为97.6 kW,在冷源温度±1 °C波动范围内均可稳定运行,且当海水温度突变时,系统流量波动仅为0....

解读: 该超临界CO2循环技术对阳光电源海上储能及电力电子系统具有重要借鉴价值。其22.7%循环效率和1MW/m³功率密度为海上风电储能系统(PowerTitan海上版)提供热管理优化思路。密闭自回流冷却技术可应用于ST系列PCS和SG大功率逆变器的液冷散热设计,提升功率密度。±1°C温度波动下0.725%...

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