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动态热定值对高风电渗透率及频率安全约束下电力系统可靠性的影响
Reliability impact of dynamic thermal rating on power system under high wind penetration and frequency security constraints
Xi Hea · Jiashen Teha · Bader Alharbi · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 随着风能越来越多地并入现代电力系统，与频率安全、输电拥堵以及整体系统可靠性相关的问题日益突出。本文研究了动态热定值（DTR）技术的应用，作为一种应对高风电渗透率和频率安全约束所带来的挑战的潜在解决方案。本文建立了一种改进的低阶聚合系统频率响应（ASFR）模型，用于分析在不同风电渗透水平下的频率动态特性。风电的接入受到系统频率约束的限制，进而影响系统的可靠性。为解决这些问题，首先评估了集成DTR技术的改进型IEEE 24节点测试系统的可靠性表现，并随后在一个扩展的IEEE RTS-96系统上...
解读: 该研究对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)和风电变流器产品具有重要指导意义。文中提出的动态热定额(DTR)技术与频率安全约束分析,可优化我司VSG虚拟同步机控制策略,提升高风电渗透率场景下的电网支撑能力。研究中的合成惯量、降额运行及储能集成方案,与我司GFM构网型控制技术高度契...
基于实时TRNSYS-Python耦合的电池与热能储能太阳能区域能源系统多方法优化
Multi-method optimization of solar district energy systems with battery and thermal energy storage via real-time TRNSYS-Python coupling
Ruslan Kotegov · Mohamed Abokersh · Carles Mateu · Adedamola Shobo 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
向可持续能源转型对于实现能源系统的脱碳至关重要。太阳能区域能源系统（SDES）为替代化石燃料提供了可行方案，但在成本、间歇性以及优化方面仍面临挑战。本研究提出了一种高保真度、完全自动化的SDES优化框架，该框架将TRNSYS仿真与基于Python的动态控制器相结合，协同最小化生命周期成本和环境影响。其核心创新在于采用混合多方法策略——结合元启发式、启发式与随机算法——在无需依赖代理模型或人工干预的情况下，实现仿真与优化之间的无缝实时耦合。一个特征重要性评分（FIS）模块自适应地优先处理关键变量，...
解读: 该研究的TRNSYS-Python实时耦合优化框架对阳光电源ST系列储能变流器与SG系列光伏逆变器的协同控制具有重要参考价值。其多算法混合优化策略可应用于PowerTitan储能系统的容量配置与能量管理,通过特征重要性评分模块实现光储系统全生命周期成本优化。研究中90%以上太阳能利用率的案例验证了光...
一种物理增强型动态耦合混合Kolmogorov–Arnold网络用于可解释的电池荷电状态估计
A physics-enhanced hybrid Kolmogorov–Arnold network with dynamic coupling for interpretable battery state-of-charge estimation
Yuqian Fan · Yi Lia · Chong Yana · Yaqi Liang 等12人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
准确估计锂离子电池的荷电状态（SOC）是电池管理系统中的核心任务。然而，SOC估计在复杂工况下面临着精度不足、鲁棒性差以及可解释性弱等挑战。本文提出了一种物理增强型混合Kolmogorov–Arnold网络（PEHKAN）方法，这是首个将机械应力特性与电化学–热力学多物理场建模相结合的方法。构建了改进的Butler–Volmer方程电化学势能模块，以及具有协同控制的温度–压力耦合扩散动力学模块；这些模块显式地刻画了电化学、热力学与机械应力之间的协同作用。此外，设计了一种动态门控融合机制，以实现物...
解读: 该物理增强混合神经网络SOC估算技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统的电池管理具有重要价值。其电化学-热力学-机械应力多物理场耦合建模可直接应用于BMS优化,在复杂工况下MAE低至0.00312,显著提升储能系统全生命周期安全性与经济性。动态门控融合机制可增强iSolarClo...
多相关性联合驱动的高维水-风-光场景生成方法
High-dimensional scenario generation method joint-driven by multiple correlations for hydro-wind-photovoltaic
Zixuan Liua · Li Moa · Mi Zhanga · Jiangrui Kangd 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 随着清洁能源在电网中占比不断提高，准确刻画其不确定性已成为规划与优化水-风-光（HWP）多能互补系统的关键挑战。为应对HWP能源在高维变量及时空随机依赖关系方面的复杂建模需求，本文提出一种由多种相关性联合驱动的新型高维场景生成方法。首先，基于高斯混合模型（GMM）构建时间自相关模型，并结合Copula函数建立空间互相关模型，通过累积分布函数实现多种相关性的协同建模。其次，通过评估经验数据分布与理论模型分布之间的均方根误差，并辅以Kolmogorov-Smirnov拟合优度检验，验证所构建模...
解读: 该高维场景生成方法对阳光电源水风光储多能互补系统具有重要价值。通过GMM-Copula联合建模精准刻画时空相关性,可显著提升ST系列储能变流器和PowerTitan系统的调度优化精度。该方法生成的日尺度场景集能为iSolarCloud平台提供更准确的不确定性预测数据支撑,优化GFM/GFL控制策略在...
一种用于源-荷双重不确定性下水-风-光混合可再生能源系统短期削峰的随机优化框架
A stochastic optimization framework for short-term peak shaving in hydro-wind-solar hybrid renewable energy systems under source-load dual uncertainties
Feilin Zhua · Lingqi Zhaoa · Weifeng Liub · Ou Zhua 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 全球电力需求在工业化和城市化推动下的快速增长，给电力系统运行带来了严峻挑战，尤其是用电高峰与低谷之间的负荷差距日益扩大，加剧了电网稳定性问题。为应对这些挑战并推动可持续能源系统的转型，水-风-光混合可再生能源系统为实现高效、经济且环境友好的能源生产提供了有前景的解决方案。本研究提出了一种新颖的随机优化框架，用于包含水电、风电和光伏的混合可再生能源系统的短期负荷削峰调度。该框架明确考虑了能源供给（水文径流、风能和太阳能）与电力需求两方面的双重不确定性，这些不确定性增加了混合系统中电网稳定性和...
解读: 该水风光多能互补调峰框架对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。研究中的源荷双重不确定性优化与我司GFM/VSG控制技术高度契合,可提升储能系统在新能源消纳场景下的调峰响应能力。DCGAN深度学习模型对光伏出力预测的2%误差率,为iSolarCloud平台的预测性维护...
纳米技术和人工智能在优化热能系统中的作用
The role of nanotechnology and artificial intelligence in optimizing thermal energy systems
Hayder I.Mohammed · Farhan Lafta Rashid · Hussein Togun · Ephraim Bonah Agyekumde 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 随着对清洁能源需求的不断增长以及传统热力系统的局限性日益凸显，亟需整合先进技术以提升热能系统的效率、适应性和可持续性。本文综述了近年来纳米技术和人工智能在太阳能集热器、换热器及潜热储能装置等热能系统优化中的应用进展。研究表明，纳米技术（特别是采用纳米增强型相变材料以及Al₂O₃和CuO等纳米流体）可使热导率提高达28.8%，显著加快能量吸收与储存速率。与此同时，人工智能算法（尤其是人工神经网络和粒子群优化算法）能够实现预测建模、实时系统控制和故障检测，在复杂运行条件下部分模型的预测准确率超...
解读: 该纳米技术与AI优化热管理研究对阳光电源储能系统具有重要价值。纳米流体可提升ST系列PCS及PowerTitan液冷系统散热效率达28%,延长功率器件寿命。AI预测算法可集成至iSolarCloud平台,实现储能柜温度预测性维护和故障诊断,准确率超97%。纳米相变材料可优化集装箱式储能热管理,降低H...
时空特征增强的多类型可再生能源与负荷不确定性功率跟踪预测框架
Spatio-temporal feature amplified forecasting framework for uncertain power tracking of multitype renewable energy and loads
Yanli Liu · Ziwen Jia · Liqi Liu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 多类型可再生能源与负荷（如光伏、风电和电动汽车）的集成显著增加了电力供需两侧的不确定性，因此需要精确的预测技术以维持电网的安全稳定运行。然而，复杂的时空特征给现有预测方法带来了挑战，使其难以准确、及时地跟踪不确定性功率的瞬时变化。为此，本文提出了一种时空特征增强（STFA）预测框架，该框架可无缝嵌入当前先进的深度学习算法中。首先，构建了一个时空特征融合模块，逐步结合相空间重构、位置编码和掩码机制，通过一系列重组步骤增强时空特征，提升模型对不确定性波动的理解能力，从而支持训练过程。其次，在深...
解读: 该时空特征增强预测框架对阳光电源多条产品线具有重要应用价值。针对光伏SG系列逆变器,可通过精准预测辐照波动优化MPPT算法响应速度;对ST系列储能变流器和PowerTitan系统,能提升功率调度精度,降低电池循环损耗;在充电桩业务中可预测EV负荷峰谷,优化充电策略。该框架的自适应动态加权损失函数特别...
废弃物衍生纳米催化剂在锌-空气电池中的研究进展：提升能源存储中的析氧反应效率与可持续性
Advances in waste-derived nano-catalysts for zinc–air batteries: Enhancing OER efficiency and sustainability in energy storage
D.Christopher Selvam · Yuvarajan Devarajan · T.Raj · S.Vickram · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
锌–空气电池（ZABs）因其高能量密度、固有的安全性以及依赖地壳中丰富材料的特性，正日益被视为先进的储能系统。然而，其广泛应用受到与析氧反应（OER）相关动力学限制的制约，该反应通常依赖铂和铱等稀有且昂贵的贵金属进行催化。为克服这一障碍，近期研究进展集中于开发源自工业废弃物、电子废弃物及生物质废弃物的经济高效电催化剂。本综述全面探讨了专为锌–空气电池应用设计的废弃物衍生纳米催化剂的合成方法、结构优化技术及其电化学性能。这些催化剂通过热解、水热合成以及杂原子掺杂等工艺制备，在析氧反应过电位方面降低...
解读: 废弃物衍生纳米催化剂技术对阳光电源储能系统具有重要战略价值。锌空气电池的高能量密度特性可为PowerTitan等大规模储能方案提供技术补充路径,其OER催化剂优化降低50mV过电位的突破,可启发ST系列PCS在电化学储能系统中的能效管理策略。废弃物催化剂降低50-70%成本及35%碳排放的循环经济模...
识别建筑光伏系统成本效益分析中影响因素的框架
A framework for identifying influential factors in cost-benefit analysis of building-applied photovoltaics systems
Sara A.Sharbaf · Nicola Lolli · Inger Andresen · Patricia Schneider-Marin · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 光伏（PV）系统在全球范围内被广泛用于实现建筑能源系统的脱碳。然而，经济和社会方面的挑战阻碍了其更广泛的部署，引发了对该技术可行性的担忧。本研究通过成本效益分析（CBA）、敏感性分析和不确定性分析，探讨影响建筑中光伏系统经济盈利能力的关键因素。为了突出利益相关者的视角，并评估成本与效益分配对成本效益分析结果的影响，本文考察了两种商业模式。研究结果表明，业主独享的商业模式通过使成本与收益相匹配，提高了财务可行性；而业主与租户共享的模式则可能不成比例地加重租户负担。研究以挪威一座典型的办公建筑...
解读: 该研究对阳光电源建筑光伏系统经济性优化具有重要指导意义。研究强调的系统成本、维护成本、组件寿命和可用面积等关键参数,与SG系列逆变器的高效率、低维护设计及iSolarCloud智能运维平台的预测性维护功能高度契合。针对业主-租户成本收益分配问题,可结合PowerTitan储能系统和智慧能源管理方案,...
MFFDM-WLS：一种基于多粒度特征的时序分层风速时间序列一致性预测方法
MFFDM-WLS: A multi-granularity feature-based coherent forecasting method for temporal hierarchical wind speed time series
Yun Wang · Xiaocong Duana · Fan Zhang · Guang Wua 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 风能因其清洁和可持续的特性，已成为全球能源系统的重要组成部分。然而，风速的间歇性和波动性给风电出力带来了显著的不确定性，对电网并网造成了挑战。此外，与单一粒度预测相比，多粒度风速预测能够提供更丰富的信息，更有利于风电场的运行与规划。因此，为进一步提高风速预测的准确性与可靠性，并获得满足分层一致性的多粒度预测结果，本文提出了一种针对时序分层风速时间序列的基于多粒度特征的一致性预测方法MFFDM-WLS。首先，提出一种基于多粒度特征融合的深度模型（MFFDM），用于生成基础预测值。MFFDM采...
解读: 该多粒度风速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。通过时间层级一致性预测,可优化iSolarCloud平台的预测性维护算法,提升风储协同控制精度。多粒度特征融合方法可应用于GFM/GFL控制策略的自适应切换决策,增强电网友好型并网能力。概率预测结果可为E...
基于变分自编码器的光伏功率预测无监督域自适应框架
Unsupervised domain adaptation framework for photovoltaic power forecasting using variational auto-encoders
Atit Bashya · Chidambar Prabhakar Bangr · Tina Boroukhia · Hendro Wicakson · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 全球向可再生能源的转型迫切需要对这类能源进行准确预测，以实现高效的电网管理。尽管深度学习模型为间歇性可再生能源的预测提供了有效的解决方案，但由于其本身对数据的高度依赖，仍面临诸多挑战。迁移学习方法因此成为应对这些挑战的重要工具。然而，目前在可再生能源预测中使用的迁移学习框架通常需要大量带标签的训练数据来进行微调和知识迁移，这限制了其在数据匮乏场景下的适用性。本文提出了一种域自适应框架，能够将从拥有丰富数据的源域训练得到的预测模型中的知识，无缝迁移到目标域中无需带标签数据的模型训练过程。所提...
解读: 该无监督域自适应光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台及储能系统具有重要应用价值。通过变分自编码器实现跨场站知识迁移,可在缺乏标注数据的新建光伏电站快速部署高精度预测模型,显著降低SG系列逆变器接入的分布式电站调试成本。该技术可与PowerTitan储能系统的能量管理策略深度融...
结合连续学习与多数字孪生机制的物理编码光伏功率预测方法
The physical-encoded Photovoltaic forecasting method combined with continuous learning and multi-digital twins mechanisms
Shuwei Liua · Jianyan Tian · Yuanyuan Daia · Zhengxiong Jia 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.399
摘要 端到端神经网络模型通常被视为黑箱模型，已被广泛应用于光伏（PV）功率预测中。然而，这类模型在模型适应性、可迁移性和可解释性方面仍面临挑战。为解决上述问题，本文提出了一种物理编码的光伏功率预测模型，该模型将端到端网络分解为数据驱动的外部参数预测模型和物理驱动的功率计算模型。其中，具有明确物理意义的功率计算模型增强了模型的可解释性。本文设计了一种连续学习机制，使模型能够快速适应环境变化，缓解模型漂移的影响，从而提升模型的适应性与可迁移性。同时，引入多数字孪生协同运行机制，融合其他模型的优势，进...
解读: 该物理编码光伏预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。其物理驱动+数据驱动的混合架构可显著提升SG系列逆变器功率预测精度,概念漂移场景下nMAE提升30.5%,跨电站迁移时准确率提升45.8%。持续学习机制能有效应对环境变化导致的模型漂移,增强ST储能系统的充放电策略优...
固体氧化物电解池堆塔的主动平衡：电路设计与控制策略
Active balance of a solid oxide electrolysis cell stack tower: Circuit design and control strategy
Yingtian Chi · Peiyang Lia · Zexin Zhaoa · Zhipeng Yua 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.399
摘要 固体氧化物电解池（SOEC）技术具有高效率和可逆性的特点，但在规模化过程中面临显著挑战。一种常见的规模化方法是将多个电堆堆叠形成堆塔结构，以提高电压并降低电力转换器损耗。然而，随着电堆数量的增加，确保堆塔内部均匀性变得愈发困难。气体分布不均和电阻不一致等问题可能引发局部热点和反应物匮乏，从而加速性能衰退，凸显了对在线平衡方法的迫切需求。受电池系统中主动平衡技术的启发，本研究引入了一种主动平衡电路以增强SOEC堆塔的均匀性。针对该电路设计了电流跟踪控制器，实现对串联连接电堆的独立电流调控，S...
解读: 该SOEC堆栈主动均衡技术对阳光电源ST系列储能变流器和EV充电桩产品具有重要借鉴价值。文中提出的串联单元独立电流控制方案(响应时间0.2s)与电压均衡策略,可直接应用于PowerTitan储能系统的电池簇管理,解决模组不一致性导致的热失控风险。其多物理场建模方法可优化阳光三电平拓扑的热管理设计,通...
车辆电网集成规划工具：以东京为例的创新方法
Vehicle grid integration planning tool: Novel approach in case of Tokyo
Reza Nadim · Mika Goto · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.399
大规模将纯电动汽车（BEVs）接入电力系统在电力需求预测、基础设施规划和能源管理方面带来了重大挑战。本研究开发了一款开源的车辆电网集成（VGI）工具，旨在模拟纯电动汽车的驾驶与充电行为，特别针对2035年东京都市区部署58,900辆纯电动汽车的情景进行分析。不同于以往研究仅关注电网到车辆（G2V）服务或单一充电系统，本研究同时考察了G2V和车辆到电网（V2G）服务，并对公共充电基础设施进行了优化。研究分析了三种充电策略（慢速、中速和快速），并采用基于IF-THEN规则的引擎，确保在V2G放电操作...
解读: 该VGI工具对阳光电源V2G双向充电桩及储能系统具有重要参考价值。研究显示每1000辆电动车需配置2个快充和59个中速充电桩,为充电站布局提供量化依据。V2G场景下单车年充放电量达3630/3528kWh,验证了双向能量管理的商业价值。建议结合iSolarCloud平台开发类似规划工具,整合ST系列...
提升高速公路太阳能发电利用效率：优化电动汽车充换电方案与移动储能系统调度
Enhancing solar energy generation utilization along highways: optimizing electric vehicle charging-swapping schemes and scheduling mobile energy storage systems
Dawei Wanga · Jingwei Guob · Yongxiang Zhang · Tao Fengc 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.399
摘要 利用太阳能资源为电动汽车（EV）补充电能，在低碳高速公路建设中正受到越来越多关注。目前，电动汽车补电的主要方式包括充电和电池更换。然而，上述两种方式之间的差异以及太阳能资源在时空分布上的不均衡性，给太阳能高效利用带来了挑战。此外，采用移动式储能系统（MESSs）为电动汽车提供能量补给已成为一个重要的研究方向。因此，本文提出一种两层次优化方法，协同优化电动汽车的充电与换电方案，并调度移动储能系统，以实现高速公路沿线太阳能发电的高效分配。所提出的模型引入时空网络概念，刻画充电型电动汽车、换电型...
解读: 该研究对阳光电源高速公路光储充一体化解决方案具有重要价值。ST系列储能变流器和PowerTitan系统可作为固定式储能支撑光伏波动,移动储能调度思路可启发我们开发车载储能系统与充电站协同控制策略。SG系列光伏逆变器的MPPT优化技术能最大化高速公路沿线光伏发电效率,结合iSolarCloud平台可实...
一种基于实时频繁项集图像编码的锂离子电池健康状态数据高效估计方法
A data-efficient method for lithium-ion battery state-of-health estimation based on real-time frequent itemset image encoding
Zhen Wangac · Li Zhaob · Yiding Liacd · Wenwei Wangac · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.398
摘要 下一代智能电池管理系统（BMS）需要对电池健康状态（SOH）进行精确的实时估计。然而，现有研究常常低估了由大量质量不一的在线数据所带来的挑战，以及由此引发的数据存储、传输和计算压力。本文提出了一种基于有损计数的门控双注意力Transformer（LC-GDAT）框架，在保持SOH估计高精度的同时，显著降低了历史数据的存储需求。为克服因数据压缩导致的信息丢失所引起的误差，本文引入了两个关键模块。第一个是并行时空有损计数特征提取模块（PTS-LC），该模块利用频繁项提取技术识别电池运行过程中重...
解读: 该锂电池SOH实时估算技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。LC-GDAT框架通过有损计数算法大幅降低历史数据存储需求(实验室误差0.46%,实况误差2.23%),可直接应用于PowerTitan储能系统和ST系列PCS的BMS优化。双注意力Transformer机制能精准捕捉电池衰减特征,与iS...
基于改进EMPC并考虑混沌特性的海上双面漂浮光伏系统动态跟踪MPP控制
Dynamic tracking MPP control of offshore bifacial floating photovoltaic systems with improved EMPC accounting for chaotic properties
Minan Tanga · Jinping Lia · Hua Gengb · Tong Yanga 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.398
摘要 海上漂浮式双面光伏（FBPV）系统的部署受到恶劣海洋环境所带来固有挑战的制约，此类环境会引发系统混沌运动和功率输出波动。为解决这一问题，本文提出一种改进的经济模型预测控制（EMPC）策略，并结合改进正弦算法引导的蜣螂优化（MSADBO）算法，以实现最大功率点（MPP）的精确跟踪。该方法首先建立FBPV系统纵向倾角的动态方程，随后通过分岔图和相图分析验证其混沌特性。在此基础上，构建了考虑辐照度与组件倾角之间关系的动态数学模型，进而建立一个时变非线性模型，用于设计以发电功率和开关损耗为主要性能...
解读: 该海上双面浮式光伏动态MPPT技术对阳光电源SG系列逆变器及海洋光伏应用具有重要价值。改进型EMPC结合MSADBO算法可提升1.5%-2%追踪精度并降低30%功率波动,可直接应用于SG逆变器的MPPT优化算法升级,特别适合海上漂浮电站等复杂工况。该非线性预测控制策略与阳光现有GFM/VSG控制技术...
优化的氢-电池混合储能规划用于海岛微电网：一种应对多时间尺度不平衡的TSA-THC方法
Optimized hybrid hydrogen-battery storage planning for Island microgrids: A TSA-THC approach for addressing multi-time-scale imbalances
Qingzhu Zhang · Yunfei Mu · Hongjie Jia · Xiaodan Yu 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.398
摘要 离网型海岛微电网（OGIM）中可再生能源的高度波动性在多个时间尺度上对电力平衡构成了重大挑战。氢-电池混合储能（HHBS）能够在不同时间尺度上有效缓解电力不平衡问题。然而，HHBS的规划通常需要考虑全年运行情况，导致因变量数量庞大而带来显著的计算复杂性。为应对这一挑战，本文提出一种新颖的规划方法，通过融合时间序列聚合（TSA）和时间尺度压缩（THC），在不牺牲规划精度的前提下优化计算效率。该方法在保留氢储能（HS）长运行周期特性的同时，最大限度减少与电池相关的变量数量，从而确保计算可行性与...
解读: 该氢-电混合储能规划方法对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。TSA-THC算法可集成至iSolarCloud平台,实现海岛微电网多时间尺度能量管理优化,将计算效率提升50%以上。氢储能长周期特性与电池短周期响应的协同配置,可指导阳光电源开发GFM控制策略下的混合储...
基于特征提取的超高渗透率分布式电源配电网中SOP与多级电-氢混合储能两阶段时空解耦配置
Two-stage spatiotemporal decoupling configuration of SOP and multi-level electric-hydrogen hybrid energy storage based on feature extraction for distribution networks with ultra-high DG penetration
Shengyuan Wanga · Fengzhang Luoa · Jiacheng Foa · Yunqiang Lvb 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.398
摘要 在“双碳”目标驱动下，中国部分县级配电网（DN）已呈现出超高渗透率的分布式电源（DG）接入，导致功率与能量不平衡、电压越限等运行问题。这些问题对跨馈线灵活性资源的协调利用与优化配置提出了更高要求。此外，这些资源强烈的时空耦合特性显著增加了系统建模与求解的复杂性。为应对上述挑战，本文提出一种基于特征提取的多级电-氢混合储能与多端口软常开点（MEH-SOP）系统的两阶段时空解耦配置方法。首先，构建MEH-SOP系统，以实现从日内至周际时间尺度的能量协调以及馈线间的资源共享；其次，建立MEH-S...
解读: 该多级电氢混合储能与柔性互联技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。论文提出的时空解耦配置方法可优化我司多端口SOP产品在高比例分布式光伏场景下的协调控制策略,特别是结合iSolarCloud平台的STL特征提取算法,能显著提升多时间尺度能量管理效率。电氢混合储能...
增强智慧城市中智能电网的安全性：传统方法与新兴技术的综述
Enhancing smart grid security in smart cities: A review of traditional approaches and emerging technologies
Lahcen Hassine · Nordine Quadar · Younes Ledmaoui · Hasna Chaibi 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.398
摘要 智能电网代表了城市基础设施的重大演进，能够实现能源管理和服务的优化。然而，这些基础设施极易受到安全挑战的影响，可能导致其运行中断并损害系统的可靠性。这些安全挑战包括日益增长的网络威胁，以及与互联系统相关的特定漏洞，例如监控与数据采集系统（SCADA）、物联网（IoT）和能源管理系统，攻击形式涵盖勒索软件、网络钓鱼到拒绝服务（DoS）攻击等，使这些网络面临重大风险。因此，本研究采用基于科学文献系统性回顾的结构化方法，并对当前智慧城市电力系统安全防护方法进行深入分析。研究步骤包括筛选相关学术文...
解读: 该智能电网安全研究对阳光电源多条产品线具有重要价值。针对SCADA、IoT等互联系统的网络安全威胁,可直接应用于iSolarCloud平台和ST储能系统的防护升级。文中提出的AI入侵检测、区块链加密及边缘计算方案,可增强PowerTitan储能系统和充电站网络的抗DoS攻击能力。建议将传统防火墙与新...
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