找到 524 条结果 · Applied Energy
软开放点与储能系统的协调鲁棒配置以提升港口综合多能系统的韧性
Coordinated robust configuration of soft open point and energy storage systems for resilience enhancement of integrated multi-energy system at ports
Weiming Mac · Daogui Tanga · Mingwang Dongc · Hamidreza Arasteh 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 极端天气事件对港口电力系统的稳定性和韧性构成严重威胁，可能导致关键负荷中断和大规模故障。为应对这些挑战，本文提出了一种针对港口综合多能系统（PIMES）中软开放点（SOP）与储能系统（ESS）的协调配置框架。该框架通过一个两阶段鲁棒优化模型，联合优化设备容量配置与运行策略，有效处理风能与太阳能发电中的不确定性，从而在经济性与电网韧性之间实现平衡。在第一阶段，框架确定SOP与ESS的容量，以提升电网灵活性和能量储备能力，进而构建灾前防御策略。在第二阶段，根据港口区域内负荷的重要性进行分类，并...
解读: 该港口多能源系统韧性增强研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。论文提出的SOP与ESS协同配置框架,可指导我司储能产品在港口场景的容量优化和分级调度策略。其两阶段鲁棒优化模型可融入iSolarCloud平台,实现极端天气下关键负荷100%供电保障。宁波舟山港...
考虑多重不确定性的海上风电驱动零碳港口微电网电-氢耦合储能双层优化
Electricity-hydrogen coupled energy storage bilevel optimization for offshore wind-powered zero‑carbon port microgrids considering multiple uncertainties
Mengshu Shia · Peilin Xieb · Lujin Yaoc · Hongye Guoa 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 零碳港口微电网（ZCPMGs）是海运交通系统中的关键能源枢纽，可保障能源供应安全并推动低碳发展。ZCPMGs通常依赖海上风力发电，并辅以储能系统，实现离网孤岛模式运行。以往的ZCPMGs主要关注电力供应，而随着船载微电网（SMGs）对氢气需求的增长，电-氢协同已成为不可或缺的趋势，这对电-氢耦合储能系统（EHCESs）的配置提出了更高要求。此外，海上风电、船舶负荷以及电价的不确定性显著增加了EHCES配置优化的复杂性。为应对上述挑战，本文提出一种双层优化模型：上层聚焦于EHCES的容量配置...
解读: 该零碳港口微电网电氢耦合储能技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。研究中的双层优化模型可为我司海上风电储能配置提供决策支持,特别是在应对可再生能源波动性方面,可结合GFM控制技术增强离网海岛模式稳定性。电氢耦合架构与我司充电桩业务形成协同,为船舶微电网供能场景提...
可再生能源驱动的膜技术：集成太阳辐照度预测用于光伏驱动苦咸水淡化系统的预测控制
Renewable energy powered membrane technology: Integration of solar irradiance forecasting for predictive control of photovoltaic-powered brackish water desalination system
Martin Ansong · Emmanuel O.Ogunniyi · Blanca Pérez Jiméneza1 · Bryce S.Richards · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 太阳辐照度（SI）的波动会扰乱光伏（PV）发电系统的输出功率，导致直接耦合的光伏驱动膜法脱盐系统出现运行不稳定和非预期停机，从而降低产水率、水质和能源效率。传统的基于储能的缓解策略会增加系统成本和复杂性。基于天空成像的SI预测技术能够分析天空状况，并提供长达15分钟的SI预测，为减少功率波动影响提供了替代方案，且无需过度依赖储能系统。本研究将一种基于图像的太阳辐照度预测系统（SIFS）集成至一套光伏驱动的苦咸水脱盐系统中。该SIFS采用卷积神经网络-长短期记忆（CNN-LSTM）模型，利用...
解读: 该光伏预测控制技术对阳光电源SG系列逆变器与ST储能系统集成具有重要价值。研究通过CNN-LSTM模型实现15分钟光照预测,可与我司MPPT优化算法协同,提升直驱式光伏系统稳定性。建议将天空成像预测技术集成到iSolarCloud平台,结合VSG虚拟同步发电机控制策略,在减少储能配置的同时优化功率波...
结合数据校正的模型预测控制在LHTES功率调控中的应用：数据中心部署与案例研究
Model predictive control incorporating data correction for LHTES power controlling: Deployment and case study in data center
Jiacheng Gaoa · Yanlong Lva · Lejun Feng · Jun Sui 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 相变潜热储能（LHTES）技术可通过利用可再生能源和实现削峰填谷，有效降低数据中心的冷却能耗。然而，由于缺乏适用于实际工程应用的放电功率控制方法，该技术的大规模推广应用受到限制。为应对这一挑战，本研究采用结合数据校正的模型预测控制（MPC）策略，解决LHTES系统的功率控制难题，并在中国某数据中心冷却系统改造项目中进行了验证。首先设计了一种高效的LHTES装置，并通过一系列充/放热实验表征其储热特性。基于装置结构建立了温度场模型，利用传热流体与相变材料（PCM）温度的实验数据进行复合参数辨...
解读: 该LHTES相变储能MPC控制技术对阳光电源ST系列储能系统和数据中心解决方案具有重要参考价值。研究中采用的模型预测控制结合卡尔曼滤波数据校正方法,可借鉴应用于PowerTitan液冷储能系统的热管理优化,将功率控制误差降至3%以内。特别是在数据中心场景实现21.5%节能和60.3%成本削减的案例,...
基于不平衡配电节点边际电价驱动的配电网与智能充电枢纽分布式协同调度
Distributed cooperative scheduling for distribution network and smart charging hubs driven by unbalanced distribution locational marginal price
Tiange Lia · Menglin Zhang · Zhijian Hua · Xiaofei Wangc 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 低碳能源转型为配电网（PDN）的运行带来了新的挑战。特别是单相负荷和分布式可再生能源的不断增长，加剧了配电网内的三相不平衡问题。智能充电枢纽作为交通电气化的低碳单元，集成了光伏发电（PV）、储能（ES）和电动汽车（EV）充电设施，能够通过调节三相功率实现相间平衡能力。然而，现有的配电市场缺乏有效机制来激励光伏-储能-电动汽车一体化智能充电枢纽（PEV-Hubs）参与缓解三相不平衡。本文提出了一种由三相配电节点边际电价（DLMP）驱动的分布式优化框架，用于协调配电网与PEV-Hubs主动抑制...
解读: 该三相不平衡DLMP调度技术对阳光电源光储充一体化解决方案具有重要价值。可应用于ST系列PCS的三相功率动态分配优化,结合充电桩产品实现相间负荷主动平衡控制。论文提出的分布式优化框架可融入iSolarCloud平台,通过实时电价信号驱动储能系统和充电站协同调度,在降低配网电压不平衡度的同时提升系统经...
基于成本效益数据的分布式光伏系统故障检测与诊断方法学综述
A methodological review of cost-effective data-driven fault detection and diagnosis in distributed photovoltaic systems
Yinyan Liua · Earl Duran · Anna Bruce · Baran Yildiz 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 光伏（PV）技术的快速发展以及光伏系统的广泛应用，凸显了对更高效、更具成本效益的监测策略日益增长的需求，以确保系统可靠运行和最优的能源性能。本文综述提出了一种方法论框架，并结合基于案例的实测数据，用于分布式光伏系统的性能监测。该框架聚焦于具有成本效益的数据，例如时间序列电气参数，这些数据对于实现精确的故障检测与诊断至关重要，同时识别出限制当前性能监测算法有效性的各种约束条件。本文首先采用两种分类方式对光伏系统中的系统性故障进行归类：直流侧与交流侧故障，以及软故障与硬故障。随后讨论了数据的可...
解读: 该综述对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud平台具有重要指导意义。文章强调基于时序电气参数的成本有效型故障诊断方法,与我司逆变器内置监测系统和云平台架构高度契合。DC/AC侧故障分类框架可优化MPPT算法的异常检测能力,机器学习与边缘计算结合方案可增强逆变器本地诊断功能,减少云端通信依赖。...
通过混合整数非线性规划进行氢气网络拓扑优化：改造与新建设计情景的比较
Hydrogen network topology optimization by MINLP: Comparing retrofit with new-built design scenarios
D.H.Jamali · C.Ganzer · K.Sundmacher · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 实现从当前以化石能源为基础的能源供应体系向完全基于可再生能源的体系转型，快速且具有成本效益地发展氢气输送基础设施是不可或缺的一环。除了通过水电解、沼气重整或生物质气化等可持续方式生产氢气外，还必须建立并针对特定净零排放路径调整完善的绿色氢气输送、储存和分配系统。现有文献中，对管道网络中氢气输送的数学建模与优化问题常常被忽视或过度简化。此类简化可能导致能量和/或经济评估结果不准确，甚至危及基于模型的网络设计的可行性。在本研究中，我们提出了一种混合整数非线性规划（MINLP）方法，用于氢气管道...
解读: 该氢能管网拓扑优化研究对阳光电源绿氢制储系统具有重要参考价值。文中MINLP优化方法可应用于光伏制氢系统的能量管理:ST系列储能PCS可与电解槽协同优化,在管网压力约束下动态调节制氢功率;iSolarCloud平台可集成管网hydraulics模型,实现源-网-荷协调控制。研究揭示的既有管网改造经济...
家庭电池储能系统在配电网中控制的机器学习与MPC方法比较
Comparison of machine learning and MPC methods for control of home battery storage systems in distribution grids
Felicitas Mueller · Stevende Jongh · Claudio A.Cañizares · Thomas Leibfried 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
本文在主动配电网的影响及其交互作用背景下，提出并比较了采用传统优化技术与最先进的机器学习方法实现的家庭能源管理系统控制策略。首先介绍了基于模型预测控制算法的模型驱动方法，并将其在不同预测精度条件下与基于模仿学习和强化学习的无模型方法进行对比。以一种实用的、当前最先进的启发式规则控制器作为基准。通过目标函数值、电网约束违反情况以及计算时间等指标进行了深入比较。讨论了将这些家庭能源管理系统应用于一个包含13个连接住户的真实德国低压基准电网时的结果，每个住户均配备光伏发电、电池储能系统及电力负荷。结果...
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统的能量管理优化具有重要参考价值。文章对比了MPC模型预测控制与机器学习方法在家庭储能系统中的应用效果,验证了模仿学习在计算效率与性能间的最佳平衡。建议将此技术融入iSolarCloud平台的智能控制算法,通过强化学习优化多户储能系统的协同调...
大型地下氢气储存的比较技术经济分析
Comparative techno-economic analysis of large-scale underground hydrogen storage
Yashuai Huang · Xilin Shi · Shijie Zhuc · Xinxing Wei 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 氢气作为一种兼具储能介质、原料和燃料多重角色的能源载体，目前受到广泛关注。地下氢气储存（UHS）被认为是大规模氢气储存的一种安全、经济且高效的解决方案，然而相关技术经济研究仍较为有限。本文基于工程案例，建立了针对枯竭气藏（DGR）、盐穴（SC）和衬砌岩洞（LRC）三种储氢方式的氢气储存平准化成本（LCOHS）计算模型。研究重点分析了氢气储存规模及注采频率对LCOHS的影响，旨在从经济角度为能源管理与政策制定提供数据支持。结果表明：（1）当储存容量为10^7 kg、每年完成一次注采循环时，盐...
解读: 该地下储氢技术研究对阳光电源储能系统具有战略参考价值。研究表明盐穴和岩洞储氢在高频注入-提取场景下成本优势显著(0.31-0.38美元/kg),这与我司ST系列PCS和PowerTitan储能系统的快速响应特性高度契合。可探索将地下储氢与电化学储能形成互补:电化学储能负责高频调节,地下储氢承担季节性...
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...
基于外生变量与调优形式时间序列提示增强的大型时间序列模型的风电功率预测
Wind power prediction using foundation large time series models enhanced by time series prompt in exogenous and tuning forms
Yuwei Fan · Tao Song · Chenlong Feng · Chao Liu 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 大型时间序列模型（Large Time Series Models, LTSMs）在能源领域具有广泛的应用前景，其中时间序列分析在电力预测等多种实际下游任务中发挥着重要作用。然而，对外生变量的忽视以及全量微调方法的局限性，制约了这些模型在下游任务中的适应能力。本文提出时间序列提示（Time Series Prompt, TSP）的概念，构建了一种基于TSP的方案，将外生变量融入基础LTSM，并结合参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）方法...
解读: 该大型时序模型与时序提示技术对阳光电源风储系统具有重要价值。通过外生变量(风速预测)嵌入提示机制,可显著提升风电功率预测精度(MSE降低50%),结合参数高效微调进一步优化50%。该方法可直接应用于ST系列储能PCS的充放电策略优化,提升风储协同效率;集成至iSolarCloud平台实现智能预测性运...
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...
熔盐耦合蒸汽蓄热器用于燃气-蒸汽联合循环热电联产机组的新型热电解耦系统的经济技术分析
Techno-economic analysis of a novel heat-power decoupling system of molten salt coupled steam accumulator used in gas-steam combined cycle CHP unit
Yuanhui Wanga · Hanfei Zhanga · Shuaiyu Jia · Guido Francesco Frate 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 随着可再生能源发电系统的快速发展，热电解耦技术近年来受到越来越多的关注，因其能够解决热电联产机组电能与热能输出之间的时间和空间不匹配问题。传统方法采用蒸汽-熔盐储热技术，但该技术仅能储存蒸汽的显热，而忽略了潜热的利用。为实现蒸汽热能的充分利用，本文提出了一种将熔盐储热与蒸汽蓄热器相结合的集成系统。在该设计中，熔盐用于储存来自过热蒸汽的高品质显热，而蒸汽蓄热器则用于储存蒸汽冷凝过程中释放的剩余显热和潜热。本文对熔盐耦合蒸汽蓄热器系统的热力学性能和经济性进行了多准则分析，以评估其技术经济可行性...
解读: 该热电解耦储能技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要参考价值。熔盐-蒸汽蓄能器耦合方案实现63.7%储热比例和84.7%火用效率,可启发我们在工商业储能系统中集成多级储能介质,提升能量利用效率。其热电解耦思路可应用于光储充一体化场景,通过iSolarCloud平台实现电热...
基于贝叶斯鲁棒强化学习的高性能住宅建筑中空调与储能系统协同控制方法研究
Bayesian robust reinforcement learning for coordinated air conditioning and energy storage system control in high-performance residential buildings under forecast uncertainty
Luning Suna · Zehuan Hua · Mitsufusa Nitt · Shimpei Ohsugi 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 在高性能住宅建筑中，通常采用单台设备集中供冷供热的方式以在低负荷条件下提高能源效率。然而，该策略在冬季常导致频繁化霜，降低热舒适性并增加用电量。尽管强化学习在建筑能源控制方面展现出良好前景，尤其是在将天气和电价预测纳入状态变量时，但其性能在预测存在误差的情况下往往显著下降。为解决这一问题，本研究提出一种贝叶斯鲁棒强化学习方法，用于空调与电池系统的联合控制。该方法集成了一种基于物理机制的化霜评估模块，用于动态估算结霜条件下的供暖性能。在训练过程中，引入基于先验知识构建的结构化扰动以模拟真实的...
解读: 该贝叶斯鲁棒强化学习技术对阳光电源户用储能系统(如ST系列PCS)与空调协同控制具有重要应用价值。研究通过物理驱动的除霜评估模块和KL散度正则化,在预测误差下仍可降低8.2%电费,验证了算法鲁棒性。可启发iSolarCloud平台集成该算法,实现储能系统与家用空调的智能联动:利用建筑热惯性预判除霜风...
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...
高速列车车载光伏-储能系统集成：基于IGWO-WOA算法的经济-环境优化
Onboard photovoltaic-energy storage system integration in high-speed trains: Economic-environmental optimization via IGWO-WOA algorithm
Wei-na Zhang · Zhe Xua · Ying-Yi Hongb · Zhong-Qin Bia · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 随着“双碳”目标的推进，中国正致力于向绿色低碳发展的能源转型。高速铁路作为交通网络的重要组成部分，其能源消耗与碳排放问题日益受到关注。本文提出了一种面向车载能量管理的综合优化框架，该框架集成了车顶光伏系统与车厢一体化储能系统，并将其与牵引供电网络相互联通。为降低电网电能消耗、减少能源成本并削减碳排放，研究分析了不同工况下的负荷需求，并建立了相应的数学模型。选取一条沿线气象条件差异显著的高速铁路线路作为案例进行研究。采用本文提出的IGWO-WOA算法对储能系统的容量及运行功率进行优化，该算法...
解读: 该高铁光储集成系统研究对阳光电源车载能源解决方案具有重要启示。论文提出的IGWO-WOA混合优化算法可应用于ST系列储能变流器的容量配置与功率调度优化,实现11.79%成本降低和12.7%碳减排。其探索-开发平衡策略可融入iSolarCloud平台的预测性维护算法,优化光伏逆变器MPPT控制与储能系...
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