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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1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,...
基于图特征与深度学习的锂离子电池退化轨迹早期感知
Early perception of Lithium-ion battery degradation trajectory with graphical features and deep learning
Haichuan Zhao · Jinhao Meng · Qiao Peng · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.381
摘要 在电池储能系统（BESS）的全生命周期管理中，早期捕捉锂离子电池（LIB）的退化路径至关重要，然而现有研究主要集中在短期电池健康状态（如健康状态，SOH）诊断。本研究提出一种创新性概念，旨在仅利用少量初始循环数据即可感知锂离子电池的退化轨迹，从而为BESS复杂化的运行与维护策略预留充足的调整空间。本文提出一种新颖的深度学习框架，通过构建基于电池早期使用数据的图特征来获取容量退化轨迹。为了捕获更丰富的容量衰减特征，该框架通过生成增量容量（IC）曲线和容量差分曲线对电压-容量数据进行增强，并将...
解读: 该早期电池退化轨迹预测技术对阳光电源ST系列储能系统及PowerTitan产品具有重要价值。通过少量初始循环数据的图形化特征和深度学习,可在电池全生命周期早期预判容量衰减路径,为储能系统预测性维护提供60个循环内的精准预警。该技术可集成至iSolarCloud平台,结合增量容量曲线分析,优化BMS健...
地下氢气储存：技术进展、挑战与机遇综述
Underground hydrogen storage: A review of technological developments, challenges, and opportunities
Shadfar Davoodi · Mohammed Al-Shargabi · David A. Woo · Promise O.Long 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.381
摘要 氢能（HE）是大规模储能的一种有前景的解决方案，尤其适用于将间歇性可再生能源整合到全球能源系统中。实现这一转型的关键推动因素是地下氢气储存（UHS），该技术具备大规模储存氢气（H₂）的潜力；然而，由于存在技术、运行和工程上的复杂性，其实际部署仍面临重大挑战。针对这些挑战，本文对UHS技术进行了全面分析，重点探讨了其可行性、性能表现以及相关障碍。本文考虑了氢气独特的物理化学性质——如密度、黏度、扩散性、溶解度和吸附能力——及其对地下储存过程的影响。随后评估了将多种地质构造改造用于UHS的可行...
解读: 地下储氢技术为阳光电源储能系统提供长周期、大规模能量存储新思路。ST系列PCS可与氢储能系统协同,实现可再生能源消纳:电解制氢时作整流逆变,燃料电池发电时作并网变流。盐穴、枯竭油气藏等地质储氢方案可作PowerTitan储能站的季节性调峰补充,解决锂电储能时长受限问题。氢能与电化学储能混合配置,需G...
概率性地理参照网格建模：一种融合可用系统测量数据的贝叶斯方法
Probabilistic geo-referenced grid modeling: A Bayesian approach for integrating available system measurements
Domenico Tomaselli · Paul Stursberg · Michael Metzger · Florian Steink · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 随着新气候目标的持续推进，配电网络正日益整合户用光伏（PV）系统、电动汽车（EV）家用充电装置以及热泵（HPs）。这些设备的接入常常导致电网拥塞问题，需要采取适当的缓解措施。然而，在缺乏现有基础设施的数字化且及时更新的模型的情况下，设计此类措施具有挑战性，而这种情况在低压（LV）层级尤为常见。本文提出了一种新颖的两阶段贝叶斯方法，利用现有的系统测量数据建立具有地理参照能力的潮流（PF）就绪型电网模型的概率分布。我们在德国舒特尔瓦尔德的一个居民区展示了所提出方法的应用效果。研究发现，整合现有...
解读: 该贝叶斯电网建模技术对阳光电源配电网解决方案具有重要价值。针对户用光伏、充电桩、热泵等分布式资源接入导致的电网拥塞问题,可与iSolarCloud平台深度融合:利用SG系列逆变器和充电站的实测数据,通过概率建模精准识别过电压风险区域,指导ST储能系统的优化配置。该方法可增强虚拟电厂场景下的电网状态感...
海上风电生产的未来：尾流与气候影响
The future of offshore wind power production: Wake and climate impacts
Simon C.Warde · Matthew D.Piggot · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 预计在未来的几十年中，海上风电将迅速部署，以帮助实现气候目标。由于海上风力涡轮机的寿命为25至30年，且新的海上租赁期长达60年，在风电场规划阶段考虑风能资源长期变化至关重要。此类长期变化可能源于多种因素，包括气候变化以及因风电场密度增加而导致的尾流引起的功率损失。在本研究中，我们针对德国湾内21个风电场组成的案例研究，调查并比较了这两种导致风能发电量长期变化的因素。与以往研究一致，我们发现，在高排放RCP8.5情景下，到21世纪末相对于历史时期，气候变化将导致风能资源出现虽小但显著的减少...
解读: 该研究揭示海上风电面临尾流损失(最高4.3%)和气候变化(2.1%功率衰减)双重挑战,对阳光电源储能系统具有重要价值。ST系列PCS和PowerTitan可通过智能调度补偿风电波动,iSolarCloud平台可集成尾流预测模型实现预测性维护。建议开发针对海上风电场群的GFM控制策略,利用储能系统平抑...
面向发电侧集群式可再生能源-储能电站的小时级容量共享市场
An hourly-resolution capacity sharing market for generation-side clustered renewable-storage plants
Chuan Wang · Wei Wei · Laijun Chen · Yuan Gong 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 随着可再生能源在发电侧渗透率的不断提高，其出力波动性对电网的功率平衡构成了严峻挑战。在风电场、光伏电站以及汇集站部署储能系统，可使可再生能源电站根据电价信号出售电能，从而提高其市场收益。本文考虑了一种典型的发电侧场景：由不同主体运营的风电场和光伏电站通过一个共同的汇集站向市场售电，目标是实现各自利润的最大化。每个可再生能源电站均配备本地电池，用于储存电能并等待更高电价时机出售；同时，它们还可以从位于汇集站的共享储能单元中租赁部分容量，以进一步提升盈利能力。本文为汇集站处的共享储能设计了一个...
解读: 该容量共享市场机制对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan集成方案具有重要应用价值。论文提出的日前容量租赁市场与实时调度策略,可与iSolarCloud平台深度融合,实现源侧新能源场站间储能容量动态共享。通过Stackelberg博弈优化容量分配,结合动态时间规整的核回归调度算法,可提升储...
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1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...
混合光伏-热电系统在可再生能源中的进展与挑战
Advances and challenges in hybrid photovoltaic-thermoelectric systems for renewable energy
Raza Moshwan · Xiao-Lei Shi · Min Zhang · Yicheng Yu 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
将热电发电机（TEGs）与光伏（PV）器件相结合，是一种有效提升光伏电池发电能力的策略，从而显著促进太阳能的广泛应用。通过同时利用太阳光中的光子能量和热能，该集成方式能够最大化能量捕获，提高整个系统的整体效率，进而推动太阳能发电的可行性与规模化发展。本文及时综述了混合光伏-热电发电机（PV-TEG）技术在基础原理、热阻、接触电阻和负载电阻对性能的影响、多种集成方案（如结合光谱分束器、相变材料及热力系统的混合PV-TEG系统）、热管理、可行性分析以及经济与环境影响、长期效率提升等方面的最新进展与面...
解读: 该PV-TEG混合发电技术对阳光电源光伏逆变器产品线具有重要启示价值。热电联合发电可提升组件侧能量利用率,与SG系列逆变器的MPPT优化技术形成协同:通过精准追踪光伏-热电双模式功率点,配合三电平拓扑降低损耗,可进一步提升系统效率。该技术的热管理方案可为PowerTitan储能系统的温控设计提供参考...
光伏发电、电动汽车和热泵对配电网的影响——综述
Grid impact of photovoltaics, electric vehicles and heat pumps on distribution grids — An overview
Nikolaos Damianaki · Gautham Ram Chandra Mouli · Pavol Bauer · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 分布式发电（如光伏发电，PVs）以及采用热泵（HPs）和电动汽车（EVs）实现供暖和交通领域的电气化将在能源转型中发挥重要作用。然而，这些低碳技术（LCTs）的应用并非没有副作用，可能引发电压越限、功率损耗增加、元件过载、能耗升高、功率峰值以及电能质量问题（如谐波和三相不平衡等）。本文对这三种低碳技术并网后可能引发的各类电网影响问题的重要研究成果进行了系统的回顾分析与总结。研究还涵盖了多种研究特征，包括电网拓扑结构、季节变化、不同低碳技术组合下的同时运行情况、渗透率水平等。此外，本文还对最...
解读: 该研究揭示的光伏-储能-充电桩协同效应对阳光电源具有重要战略价值。文中指出PV-EV和PV-HP组合可自然缓解电网冲击,验证了我司ST系列储能变流器与SG逆变器协同控制的技术路线。针对电压越限、不平衡和过载问题,可通过PowerTitan储能系统的GFM控制模式提供电压支撑,结合充电桩智能调度算法削...
波浪能农场中非线性动态响应的多保真度代理建模
Multi-fidelity surrogate modeling of nonlinear dynamic responses in wave energy farms
Charitini Stavropoulou · Eirini Katsidoniotaki · Nicolás Faedo · Malin Goteman · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 在波浪能农场中，准确确定每个波浪能转换器的运动状态对于性能评估、能量产出估算以及实施有效的控制策略至关重要。主要挑战在于真实海洋环境中复杂的非线性水动力现象，使得精确预测每个转换器的运动变得困难。高保真数值模拟方法（如计算流体动力学）能够详细表征波浪农场对入射波的响应，但其计算成本高昂，难以适用于实时应用和多种工况的评估。相比之下，尽管在工业界广泛应用，基于线性势流理论的低保真模型却缺乏足够的精度，仅能提供大致的趋势性结果。实验波浪水槽测试虽能提供接近真实的高保真系统响应，但在灵活性和成本...
解读: 该多保真度代理建模技术对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。波浪能转换器的非线性动态响应预测问题,与储能电站中PowerTitan系统面临的复杂工况预测高度相似。文中采用LSTM机器学习融合高低保真度数据的方法,可应用于ST系列PCS的实时功率响应预测,解决高精度CFD仿真计算成本高、线性模型精度不足...
基于有限数据的分布式区域光伏功率预测：一种鲁棒的自回归迁移学习方法
Distributed-regional photovoltaic power generation prediction with limited data: A robust autoregressive transfer learning method
Wanting Zheng · Hao Xiao · Wei Pei · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 本文提出了一种针对高比例数据缺失场景下的分布式区域光伏发电功率预测方法。该方法通过两个关键策略增强光伏发电信息的可用性。首先，针对区域内具有有限可用光伏发电数据的参考电站，构建了一种基于DSC-LightGBM算法的可解释性预测模型，以提高光伏发电功率预测的准确性。针对这些电站在气象数据获取方面存在的不足，通过物理建模引入太阳高度角和太阳时角等太阳辐射特征，并采用Shapley加性解释（SHAP）可解释算法分析原始特征与增强特征的重要性。其次，为解决区域内大量非参考电站在实际运行中数据匮乏...
解读: 该分布式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。针对区域内大量电站数据缺失场景,其自回归迁移学习方法可显著提升SG系列逆变器集群的发电预测精度(误差降低25.8%-50.3%)。DSC-LightGBM算法结合太阳高度角等物理特征的建模思路,可优化PowerTi...
一种模块化的多步预测方法用于海上风电场群
A modular multi-step forecasting method for offshore wind power clusters
Lei Fang · Bin He · Sheng Yu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 随着规模经济的推动，海上风电场群正逐渐成为一种普遍趋势。然而，由于风资源的不确定性，海上风电出力具有间歇性和波动性，给预测工作带来了显著挑战。目前针对海上风电场群功率预测的研究仍较为有限。本文针对这一研究空白，提出了一种面向海上风电场群的模块化、解耦式的多步预测方法。该方法采用模块化设计，能够适应多种预测场景，特别是有无数值天气预报（NWP）数据的情况，为未来的研究与应用提供了灵活的框架。该方法首先利用信号处理技术（包括快速傅里叶变换FFT和奇异值分解SVD）对集群内各风电场的历史功率输出...
解读: 该海上风电集群多步预测方法对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。通过时空特征提取和多模态数据融合,可显著提升风储协同控制精度,优化iSolarCloud平台的预测性维护能力。模块化架构适配有无NWP数据场景,可集成至GFM/GFL控制策略中,提升电网友好型并网性...
通过特征空间匹配分析解释基于时空相关性的LASSO回归模型用于风电功率预测
Interpreting LASSO regression model by feature space matching analysis for spatio-temporal correlation based wind power forecasting
Yongning Zhao · Yuan Zhao · Haohan Liao · Shiji Pan 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 解释高性能的风电功率预测（WPF）模型对于推动更可信和更精确的预测方法至关重要。当前的研究主要集中在解释黑箱深度学习模型，而忽视了能够直接指示特征重要性的自解释模型，尽管这些模型无法阐明其背后的成因机制。基于最小绝对收缩与选择算子（LASSO）的自解释回归模型在WPF中表现出色。因此，探索其内在决策逻辑及其系数的实际意义，以提取有益的领域知识，具有重要意义。本文提出了一种解释框架，旨在阐明考虑时空相关性的LASSO回归模型在WPF中的决策逻辑。该框架包含四个主要组成部分：首先，建立一个时空...
解读: 该LASSO回归模型解释框架对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)和iSolarCloud平台具有重要应用价值。通过时空相关性量化和特征匹配分析,可优化风储协同预测精度,提升储能系统功率调度策略。特征扰动分析方法可应用于多场站协同控制,识别关键影响因素如特征共线性、参考场站空间分...
近似耦合发电厂与地质储能模拟用于多孔介质中的压缩空气储能
Approximating coupled power plant and geostorage simulations for compressed air energy storage in porous media
Firdovsi Gasanz · Sebastian Bauer · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 多孔介质压缩空气储能（PM-CAES）是未来可再生能源占比达到100%的能源系统中补偿间歇性可再生能源的一种可行方案。然而，PM-CAES的设计与运行条件评估需要一个高效的耦合发电厂—地质储能模型。因此，本研究开发并评估了一种新的地质储能模型半解析解，针对三种现实的能源系统情景进行了分析。所开发的模型能够模拟典型的储能运行过程，包括充气、放气和储存阶段，同时考虑了设施与技术约束、储存气体的物理特性以及储层井的配置。我们通过两个现实的能源系统情景验证了该模型，并证明其提供了自洽的近似结果，所...
解读: 该多孔介质压缩空气储能(PM-CAES)技术为阳光电源大规模储能系统提供重要参考。其半解析模型可缩短运算时间20倍,适用于PowerTitan等大型储能项目的快速选址评估。53%储能效率与50MW功率输出特性,可指导ST系列PCS在长时储能场景的控制策略优化。该耦合模型思路可借鉴至iSolarClo...
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1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...
利用沿海上升流信息改进的海上风能时空预测
Improved spatio-temporal offshore wind forecasting with coastal upwelling information
Feng Ye · Travis Miles · Ahmed Aziz Ezzat · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
准确的短期风速预测对于风能可靠运行及其并入电网至关重要。对于海上风电场而言，海洋环境带来的额外不确定性使得获取高质量预测变得更加复杂。一个典型的例子是沿海上升流这一物理现象，它是一种常见的海洋学过程：持续的沿岸风将较冷、更深的海水向上输送，从而影响垂直风廓线，并进一步影响海上风力涡轮机的发电输出。本文提出了一种时空风速预测模型，该模型利用从卫星影像中提取的上升流信息，以提高海上短期风速和功率预测的精度。该方法基于状态转换建模框架，能够学习海上风场在不同状态下的特有特征，包括相关的海上气象效应以及...
解读: 该海上风电时空预测技术对阳光电源储能系统具有重要价值。通过融合海洋上升流等环境因素,预测精度提升3.76%-27.53%,可显著优化ST系列储能变流器的充放电策略和PowerTitan系统的能量管理。该regime-switching建模思路可借鉴至iSolarCloud平台,结合GFM控制技术实现...
基于可解释对比学习的数据增强趋势-波动表征用于风电功率预测
Data-augmented trend-fluctuation representations by interpretable contrastive learning for wind power forecasting
Yongning Zhao · Haohan Liao · Yuan Zhao · Shiji Pan · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 数据增强可以通过分析风电功率数据的统计特性来扩展数据规模，为预测模型提供更丰富的输入信息，从而提高预测精度。然而，现有的数据增强方法仅学习原始数据的概率分布，难以从数据中捕捉并表征复杂的变化趋势与波动特征。此外，来自不同风电场的异构数据模式会影响预测模型的泛化能力，而深度学习模型的黑箱结构在实际应用中也缺乏可信度。因此，本文提出一种新颖的可解释趋势-波动表征对比学习框架（ICoTF），用于风电功率预测。具体而言，ICoTF包含预训练阶段和回归阶段。首先，在预训练阶段设计了基于对比学习的数据...
解读: 该风电功率预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。ICoTF框架的趋势-波动特征提取能力可应用于ST系列PCS的功率预测模块,通过对比学习增强数据表征,提升PowerTitan储能系统的充放电策略优化精度。其可解释性设计符合iSolarCloud平台的预测性维护需求,特征重要性分析可优化GFM/...
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1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...
基于深度时空相关性挖掘的风电场群短期功率预测方法
Short-term power prediction method of wind farm cluster based on deep spatiotemporal correlation mining
Da Wang · Mao Yang · Wei Zhang · Chenglian Ma 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 本文提出了一种基于时空相关性挖掘的风电场群短期功率预测方法。首先，建立了一种考虑风速和风向的空间相关性量化指标。基于该指标，构建了包含虚拟节点的图结构以表征风电场之间的空间关联关系，其中虚拟节点为输入数据增添了额外的有效信息。随后，采用图注意力网络提取风电场群的空间特征，并构建双向循环残差网络以提取时间特征，同时引入多任务学习算法优化网络输出。最后，提出了一种针对虚假预测分量的评价指标，用于评估由正负误差累积所导致的预测偏差，为发电计划的制定提供了参考依据。利用中国21个风电场群的实际数据...
解读: 该风电集群时空关联预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。通过图注意力网络挖掘风电场空间关联和双向循环网络提取时序特征,可显著提升ST系列PCS的功率预测精度至89.69%,优化PowerTitan储能系统的充放电策略。虚拟节点增强的图结构建模方法可集成至iSolarCloud平台,实现风储协同...
利用SHAP值理解传统与非传统建筑群中乡村形态与光伏发电潜力之间的关系
Understanding the relationship between rural morphology and photovoltaic (PV) potential in traditional and non-traditional building clusters using shapley additive exPlanations (SHAP) values
Jiang Liu · Changhai Peng · Junxue Zhang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 农村地区拥有大量适合安装光伏板的屋顶和立面。然而，乡村形态对光伏发电潜力的影响尚不明确，制约了其有效利用。为应对这一挑战，本研究选取南京市300个传统与非传统农村建筑群作为研究对象，识别出17项形态学指标，涵盖地块形状、建筑密度、建筑形式及地形变化等方面。通过模拟各集群的年光伏发电量和均化度电成本（LCOE），并采用可解释的机器学习框架（XGBoost算法结合SHAP值），探讨了乡村建筑形态与光伏发电潜力之间的关系。结果表明，平均建筑高度（BH）和容积率（FAR）是影响发电量的关键因素，而...
解读: 该研究揭示农村建筑形态对光伏潜力的影响机制,对阳光电源SG系列逆变器在农村分布式光伏市场具有重要指导价值。研究发现建筑高度和容积率是关键因素,可优化我司MPPT算法在复杂遮挡场景下的追踪策略。针对三类技术潜力分区(低高低FAR、高低FAR、高高FAR),可差异化配置1500V系统方案,结合iSola...
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