Chengguo Su · Li Li · Taiheng Zhang · Quan Sui 等5人 · Applied Energy · 2025年6月 · Vol.392

摘要 光伏（PV）发电与水电的联合运行已成为促进可再生能源消纳的有效途径。在实时调度过程中提升对水电和光伏发电的管理与控制能力，有助于满足电网预期的电力需求。然而，应对光伏发电出力和径流固有的不确定性仍是一项重大挑战。本文提出了一种基于模型预测控制（MPC）的梯级水电-光伏（CH-PVP）互补系统实时调度框架。采用Wasserstein生成对抗网络（WGAN）对径流和光伏发电出力进行预测，在此基础上构建了考虑动态水流滞时和水电机组振动区的CH-PVP互补系统实时调度模型，旨在最小化功率偏差并减少...

解读: 该MPC实时调度框架对阳光电源水光互补系统具有重要价值。WGAN预测模型可集成至iSolarCloud平台,提升光伏出力预测精度;动态水延时建模思路可应用于ST储能系统的充放电调度,优化SG逆变器与水电的协调控制策略。MILP快速求解技术(<1分钟)适配GFM/VSG控制的实时响应需求,降低功率偏差...

Zhirui Tiana1 · Yujie Chenb1 · Guangyu Wangc · Applied Energy · 2025年5月 · Vol.386

准确的短期光伏（PV）功率预测对于优化能源管理以及在快速发展的可再生能源领域中维持电网稳定性至关重要。然而，光伏系统对变化天气条件具有固有的高敏感性，这给实现可靠的预测带来了重大挑战。现有研究主要通过两种途径来提高短期预测精度。一方面，部分研究将气象变量作为输入特征以提升预测精度，但该方法往往难以充分捕捉不同气象因素与光伏输出之间复杂且动态的相互作用。另一方面，大多数修正方法采用误差修正（EC）技术，根据预测的误差对初始光伏预测结果进行调整。然而，误差序列的高度波动性显著限制了EC的有效性，因为...

解读: 该多任务学习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。论文提出的两阶段框架可集成至SG系列逆变器的预测性维护系统:第一阶段MTL模型可解析气象因素与光伏输出的非线性耦合关系,优化MPPT算法的动态响应;第二阶段天气修正模块可提升功率预测精度,增强ST系列储能PCS...

Sankhadeep Bhattacharyy · Quang Truong Dinh · Andrew Mcgordon · Applied Energy · 2025年5月 · Vol.386

电池热管理系统（BTMS）对于提升电动汽车电池的性能和寿命至关重要。由于结构紧凑，轻型电动车辆（LEVs）对BTMS的尺寸和重量存在严格限制。热电冷却器（TECs）以其紧凑性和可靠性著称，有望成为LEVs中BTMS的潜在解决方案。然而，TECs在BTMS中的集成仍缺乏对TEC材料的最优选择、BTMS的最优设计以及运行特性的系统分析，这些正是本研究重点解决的关键问题。首先，本文建立了一种适用于与TECs集成的简化电池模型，能够反映电池内部的温度分布。随后通过仿真和BTMS性能分析，量化了在不同产热...

解读: 该热电冷却器优化技术对阳光电源轻型电动车充电解决方案及储能热管理具有重要参考价值。研究中TEC材料选型、多目标优化方法可应用于ST系列储能PCS的电池热管理系统设计,特别是功率器件散热优化。文中提出的5.89%能耗节省潜力与阳光电源iSolarCloud平台的预测性维护策略结合,可提升充电桩及储能系...

Yang Xi · Jianyong Zheng · Fei Mei · Gareth Taylor 等5人 · Applied Energy · 2025年5月 · Vol.385

准确高效的区域光伏发电功率预测对于提升光伏电力供应的稳定性并扩大其市场份额至关重要。近年来的研究进展已将卫星与地面观测数据的特征相结合，基于混合神经网络的模型展现出优异的预测性能。然而，仍存在若干挑战：直接从卫星图像中提取的空间特征往往缺乏细节，且大多数现有预测方法需要大量电力数据样本。因此，在云量变化速率较高的情况下，预测精度易受相位滞后的影响，同时由于区域光伏装置数量庞大且分布分散，计算负担也显著增加。为解决上述问题，本研究提出一种创新的时空特征，该特征将从卫星图像重构的纹理特征（TFs）与...

解读: 该区域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。通过卫星图像纹理特征与迁移学习结合,可显著提升SG系列逆变器集群的功率预测精度(RMSE提升72%)并降低相位滞后,特别适用于分布式光伏电站管理。该算法计算效率提升10倍,可与ST储能系统协同优化充放电策略,减少云层...

Junhao Li · Qi Guo · Xin Wang · Chunming Tu 等7人 · Applied Energy · 2025年5月 · Vol.385

摘要 构建集成铁路电力调节器（RPC）、储能系统（ESS）和光伏发电（PV）的柔性牵引供电系统（FTPSS），对于实现低碳、经济的铁路运输具有重要意义。然而，现有的基于规则的能量管理策略（EMS）仅关注RPC与ESS，其在接入光伏的FTPSS中适用性和经济性受限。此外，FTPSS的运行优化模型复杂且数据密集，导致现有优化型EMS在可靠性与实时性方面普遍表现不佳。为此，本文提出一种基于并行执行的FTPSS实时能量管理策略，适用于集成光伏与储能的系统。首先，通过改进的基于规则的EMS实现对光伏、储能...

解读: 该轨道交通柔性供电系统的并行执行能量管理策略对阳光电源ST系列储能变流器与SG光伏逆变器的协同控制具有重要参考价值。文中提出的规则与优化算法并行切换机制可应用于PowerTitan储能系统,提升多能源协调的实时性与经济性。三相不平衡治理技术可增强阳光电源在轨道交通场景的RPC产品竞争力。建议将该多目...

Charlotte Cambier van Nooten · Tomvan de Poll · Sonja Füllhas · Jacco Heres 等6人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 随着向可再生能源转型以及传统发电容量的减少，确保电力系统可靠性正变得日益具有挑战性。配电系统运营商（Distribution System Operators, DSOs）通过验证n-1安全准则来实现电网可靠性，即利用开关策略重新配置电网并恢复供电。尽管DSOs通常运行辐射状电网，但政府法规和诸如平均停电分钟数等可靠性指标要求尽可能通过重构实现供电连续性。尽管可靠性评估在电网运行中具有关键作用，但当前的方法（如数学优化方法）往往计算成本高昂，难以适用于大规模电网。本文针对这些局限性，提出了...

解读: 该图神经网络可靠性评估技术对阳光电源储能系统和微电网解决方案具有重要价值。可应用于PowerTitan储能系统的n-1容错设计,通过GNN快速评估ST系列PCS在配电网重构中的可靠性,预测时间提升1000倍。结合iSolarCloud平台可实现实时故障预测和拓扑优化,增强分布式光储系统的供电连续性。...

Mao Liu · Xiangyu Kong · Jijian Lian · Jimin Wang 等5人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 大规模风电和光伏电力的接入给电力系统的运行带来了显著的不确定性。为提升系统的经济性和可靠性，本文研究了包含级联抽水蓄能（CPHES）系统和直流输电的多能源电力系统的协调日前调度问题。本文提出了一种联合优化模型，旨在最小化系统总运行成本及可再生能源弃电惩罚，显式考虑了CPHES的灵活调节能力、直流输电的功率损耗以及各类运行约束。为有效应对风电和光伏发电预测中的不确定性，本文构建了一种基于矩信息的新型两阶段分布鲁棒优化（DRO）调度方法。该方法通过构造包含均值、方差和偏度信息的矩型模糊集，有效...

解读: 该分布式鲁棒优化调度技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。论文中梯级抽水蓄能与直流输电协调调度的思路,可直接应用于ST系列PCS与PowerTitan储能系统的多场站协同控制策略。基于矩信息的两阶段DRO方法能有效处理光伏出力不确定性,可集成到iSolarCloud平台的日前调度模块,提升SG系列...

Morteza Shafiekhan · Meysam Qadrdan · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 英国已设定在2030年前实现清洁电力的目标，并承诺在同一时间段内部署50吉瓦的海上风电装机容量。然而，当前的输电网络尚不具备满足这些雄心勃勃目标的能力，凸显出亟需进行大规模强化，以支持输电层级上日益增长的发电和用电需求。本文研究了将电池储能系统（Battery Energy Storage Systems, BESS）作为非网络化解决方案的应用，提出了一种及时且成本更低的替代方案，用以应对英国（Great Britain, GB）输电瓶颈问题，从而避免传统的电网升级。本研究使用DIgSIL...

解读: 该研究验证了储能系统作为非网络化解决方案缓解输电瓶颈的经济性,年化成本仅为线路改造的38-63%。对阳光电源PowerTitan系列及ST系列PCS具有重要应用价值:1)英国2030年50GW海上风电目标需大规模储能配套,PowerTitan的MW级容量和快速响应特性可有效解决输电阻塞;2)可结合G...

Jiaxin Gao · Yuanqi Cheng · Dongxiao Zhang · Yuntian Chen · Applied Energy · 2025年4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...

Eid Gul · Giorgio Baldinelli · Jinwen Wang · Pietro Bartocci 等5人 · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.382

摘要：集成储热系统的塔式聚光太阳能发电系统为可靠且具有成本效益的能源生产提供了有前景的解决方案。本研究应用人工智能技术，以提高塔式系统的运行效率、可靠性及经济性能。提出了一种全面的实时数据驱动优化模型，该模型结合了基于人工智能的机器学习方法——随机森林回归器，并采用网格搜索交叉验证技术，以精确预测输出功率。此外，进行了相互关联的双参数优化，以优化关键系统参数，包括反射镜角度和传热流体流量。所提出的模型支持能量预测、性能优化和运行决策制定，以及经济性分析、天气影响分析和敏感性分析。通过净现值和均化...

解读: 该AI优化模型对阳光电源ST系列储能变流器与PowerTitan系统具有重要应用价值。随机森林算法的功率预测技术可集成至iSolarCloud平台,实现光热储能系统的智能调度与预测性维护。双参数优化方法可应用于储能系统的充放电策略优化,提升GFM/GFL控制算法在复杂气象条件下的响应能力。经济性评估...

Seyyed Shahabaddin Hosseini Dehshir · Bahar D. Firoozabadi · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.382

摘要 太阳能电站面临的主要挑战之一是积尘问题。在适宜的地点建设太阳能电站可显著降低积尘影响。本研究提出贝叶斯最佳-最劣方法作为概率模型，并结合基于不确定性与可靠性的Z数COCOSO方法，以实现综合评估。为确保评估的稳健性，将结果与其他五种决策方法进行了对比（R² > 0.98）。最后，对所选站点的积尘效应进行了评估，并根据人工、半自动和全自动三种清洗方式确定了最优清洗频率。案例研究选取中东地区受沙尘暴严重影响的胡齐斯坦省进行分析。结果表明，沙尘事件发生频率影响最大，马赫沙赫尔站点是最适合建设太阳...

解读: 该研究针对光伏电站选址中的积灰问题,提出基于不确定性和可靠性的混合决策框架及最优清洁策略,对阳光电源SG系列逆变器部署和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。研究量化了降雨自然清洁效应和不同清洁技术的频次优化(手动2次/年、半自动4次/年、全自动13次/年),可为iSolarCloud...

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...

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...

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/...

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...

Aina Tian · Kailang Dong · Xiao-Guang Yang · Yuqin Wang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

摘要 伪二维（P2D）模型因其基于物理原理的高精度，在电池管理系统中展现出日益广阔的应用前景。然而，由于难以准确辨识多个参数，且常出现求解不收敛的问题，限制了其实际应用效果。传统的数据驱动型P2D模型参数辨识方法虽然先进，但通常需要大量数据，且缺乏必要的物理机理洞察，容易导致过拟合。为应对上述挑战，本研究首先开展参数敏感性分析，以确定各类参数辨识的最佳条件；进而提出一种双种群多目标优化算法，高效地筛选出非劣解参数集。该算法的独特之处在于引入非收敛种群，以增强狼群种群的更新过程，从而提升参数辨识的...

解读: 该P2D模型参数辨识技术对阳光电源储能系统具有重要价值。通过双种群优化算法精确识别23个电池参数,可显著提升ST系列PCS和PowerTitan储能系统的BMS精度,动态工况下电压预测误差控制在9mV以内。该物理驱动方法可增强iSolarCloud平台的电池健康状态评估和预测性维护能力,避免纯数据驱...

Xiaojuan Han · Zuran Wang · Haoyu Li · Muran Liu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

摘要 针对可再生能源出力不确定性以及储能系统单一运行模式的问题，本文提出了一种基于电力市场双结算模式的风-光-共享储能系统合作博弈鲁棒优化控制方法。构建了在电力市场双结算模式下的合作博弈能量管理框架，提取了共享型储能在多种应用场景下与可再生能源之间的利益关系，并建立了相应的收益模型。考虑可再生能源出力与电价的多重不确定性，结合鲁棒优化理论，建立了多层两阶段鲁棒优化模型，以实现对可再生能源与共享储能系统的最优电力交易决策。此外，采用i-C&CG算法对所提出的合作博弈鲁棒优化模型进行求解。通过中国某...

解读: 该风光储协同博弈鲁棒优化技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。双结算模式下的多场景能量管理框架可直接集成至iSolarCloud平台,提升新能源电站收益预测精度。多层两阶段鲁棒优化模型可增强储能系统应对出力波动和电价不确定性的能力,为SG系列光伏逆变器与储能系统...

Farid Moazzen · M.J.Hossain · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 可再生能源发电的间歇性以及负荷需求的波动性给微电网运行带来了持续挑战。为此，利益相关方和运营商已转向将地理位置相邻的微电网进行集群化管理作为解决方案。在此背景下，本文提出了一种新颖的微电网集群双层能源管理策略，利用需求侧灵活性和共享型电池储能系统（SBES）的能力，以最小化运行成本和排放，同时确保各微电网内部具备旋转备用容量，防止发生负荷削减。在底层，所提出的方法制定了最优的日前运行策略；在上层，则采用一种协同策略进一步优化整个集群的运行效率。该能源管理问题被精确建模为一个混合整数二次规划...

解读: 该双层微电网集群能量管理策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。研究中的共享储能系统(SBES)优化调度与阳光电源储能解决方案高度契合,可通过iSolarCloud平台实现多微电网协同控制。论文提出的需求侧灵活性管理和旋转备用策略,可集成到阳光电源GFM/GFL控...

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...

Zhipeng Zhao · Zhihui Yu · Yongxi Kang · Jin Wang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

水电和光伏发电作为中国两大主导的可再生能源，在电力系统中具有显著的互补价值，对实现碳减排和应对气候变化至关重要。然而，大规模光伏并网加剧了负荷波动增大、系统灵活性需求提升以及输电阻塞管理困难等一系列关键问题。为应对上述挑战，本文提出了一种适用于水光互补系统（HPCS）的中短期调度方法，充分利用梯级水电的调节灵活性以及水光之间的互补潜力。首先，构建了一个数学优化模型，以削峰填谷为目标，综合考虑了梯级水电站的水力-电气耦合约束及其在应对光伏出力不确定性时的主动调节约束，旨在优化HPCS的联合运行，利...

解读: 该水光互补调度技术对阳光电源ST储能系统和SG光伏逆变器产品线具有重要应用价值。研究中的主动调节策略可启发我司开发更智能的GFM/GFL控制算法,通过PowerTitan储能系统替代或增强水电灵活性调节功能,应对大规模光伏接入带来的负荷波动。多通道阻塞管理方法可优化iSolarCloud平台的预测性...