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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...
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...
整合微气候模拟与建筑能耗模拟及太阳能光伏潜力评估：城市设计的参数化分析与优化
Integrating microclimate modelling with building energy simulation and solar photovoltaic potential estimation: The parametric analysis and optimization of urban design
Chenhang Biana · Ka Lung Cheung · Xi Chenb · Chi Chung Leea · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 气象条件、植被、城市街区形态、交通系统和建筑设计等关键城市设计因素及其相互作用，需要被深入探讨，以调控城市微气候、提高建筑能效以及优化太阳能光伏（PV）发电能力，从而提升整体建筑/城市能源性能。本研究首先结合高维模型表示法（High Dimensional Model Representation, HDMR）、Sobol采样方法与自助法（bootstrapping）策略，提取影响微气候模拟的最重要影响因素。随后，提出一个参数化建模与设计优化框架，通过探索多种城市街区形态设计方案，在缓解局...
解读: 该研究整合微气候建模与光伏发电潜力评估,对阳光电源SG系列逆变器的城市级部署具有重要指导意义。研究揭示建筑高度与光伏发电量强相关(R²=0.672),可优化我司1500V系统在高密度城区的选址与容量配置。结合建筑密度对能耗的影响分析,阳光电源PowerTitan储能系统可与光伏形成互补,通过iSol...
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1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...
意大利全境基于光伏并网制氢厂的氢气平准化成本最新研究视角
An up-to-date perspective of levelized cost of hydrogen for PV-based grid-connected power-to-hydrogen plants across all Italy
A.Ademoll · M.Calabres · Carlo Carcasci · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.379
摘要 绿色氢能在能源部门脱碳方面具有巨大潜力，但高昂的生产成本仍是主要障碍。本研究对基于光伏的并网制氢厂进行了全面的技术-经济-金融-环境分析，目标是满足意大利全境具有持续氢气需求的难减排行业。利用真实小时级数据，采用自主开发的基于规则的多能系统模拟器（MESS），并结合遗传算法进行电站最优规模设计。研究旨在最小化氢气平准化成本（LCOH），同时满足绿色氢气激励政策的监管框架要求。关键结果表明，在供给侧灵活性方面，氢气储存比电池储能更具优势；最优光伏与电解槽容量比在意大利南部为1.8，在北部为2...
解读: 该研究对阳光电源光储制氢系统集成具有重要参考价值。研究表明光伏-电解槽最优配比为1.8-2.1,氢储能优于电池储能,这为SG系列逆变器与电解槽协同优化提供依据。研究中的多能源系统仿真器(MESS)与遗传算法优化思路,可融入iSolarCloud平台,实现光储氢一体化智能调度。时序关联性分析显示严格时...
不同光伏/热电联用热电发电模块热电性能的比较：一项实验研究
Comparison of the thermoelectric performance of different photovoltaic/thermal hybrid thermoelectric generation modules: An experimental study
Tao Li · Junyong Yu · Xinyu Peng · Wenjie Zhou 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
为了提高光伏/热电联用热电发电模块（PV/T-TEG）的热电性能，设计了一种新型的光伏/双层热相变材料热电组件（PV/2 T-PCM-TEG），该组件由PV-PCM-TEG以及热电模块热端和冷端两侧的双层蛇形铜管构成。在本研究中，我们设计并搭建了包含五种组件的实验平台，分别为PV、PV/T、PV/T-PCM、PV/T-PCM-TEG和PV/2 T-PCM-TEG，并完成了其性能的对比分析。结果表明，PV/2 T-PCM-TEG不仅更有效地提升了光伏电池的发电性能，还获得了更多的热㶲，其总平均㶲效...
解读: 该PV/2T-PCM-TEG混合发电技术对阳光电源光伏逆变器产品线具有重要参考价值。研究通过相变材料和热电模块将光伏组件温度最大降低10.8°C,发电效率提升至12.97%,这与SG系列逆变器的MPPT优化和温度管理策略高度契合。双层蛇形铜管热管理方案可启发iSolarCloud平台的温度监测算法优...
考虑无功功率能力的光伏双层规划-运行模型
Bi-level planning-operation model of PV considering reactive power capability
Ying Wang · Ying Chen · Xianyong Xiao · Yunzhu Chen 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
摘要 电压越限是配电网中的一个突出问题，影响电网和用户的正常运行。基于逆变器的光伏发电（PV）具备无功功率调度能力，可能成为解决该问题的有效手段，尤其是在高比例光伏渗透的电网中。然而，利用光伏改善电压质量面临三大挑战，即光伏的规划、运行以及无功功率定价问题。为此，本文提出了一种考虑无功功率能力的光伏双层规划-运行模型。本研究的主要贡献如下：首先，建立了一个上层规划模型，旨在获得最优的规划方案，以有效提升光伏投资者的经济效益和配电系统运营商的技术性能；其次，构建了一个下层运行模型，用于在多种场景下...
解读: 该双层规划-运行模型对阳光电源SG系列光伏逆变器的无功调控功能具有重要应用价值。研究验证了逆变器无功调度在高渗透率配电网中解决电压越限问题的有效性,可直接应用于SG系列逆变器的智能无功管理策略优化。其提出的无功定价机制为iSolarCloud平台开发光储协同调度功能提供理论依据,结合ST系列储能变流...
面向主观不确定性的能源存储共享动态租赁框架
Subjective-uncertainty-oriented dynamic renting framework for energy storage sharing
Yan Hea · Jiang-Wen Xiao · Yan-Wu Wang · Zhi-Wei Liu 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
近年来，共享式储能因能够缓解分布式可再生能源间歇性所导致的供需不平衡问题而受到广泛关注。考虑到产消者在面对不确定性时的主观感知，本文提出了一种新的动态竞争性按需租赁框架，用于储能容量（ESC）共享，旨在提高储能利用率、增加储能运营商（ESO）的收益并降低产消者的成本。在该框架中，引入了一种基于需求的动态容量定价机制，将ESO与产消者之间的关系建模为斯塔克尔伯格博弈（Stackelberg game），并在产消者之间建立广义纳什均衡（GNE）问题。ESO决定动态容量定价机制，而产消者则根据自身需求...
解读: 该动态储能共享框架对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列PCS具有重要应用价值。通过引入前景理论建模用户主观不确定性感知,可优化iSolarCloud平台的储能容量动态定价策略,提升储能利用率24.07%和收益13.73%。该框架的Stackelberg博弈机制可集成到阳光电源储能EMS系...
不同滥用条件下液态金属电池电热行为的研究
Investigation on electro-thermal behavior of liquid metal batteries under various abusive conditions
Yi Zhang · Lei Fan · Haomiao Li · Bo Li 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 液态金属电池（LMB）因其长寿命和低成本的特性，被认为是大规模电网储能最具前景的解决方案之一。由于LMB具有全液态结构，许多研究人员面临的主要挑战是滥用条件对液-液界面稳定性以及发生内部短路（ISC）后的本征安全性的影响。本研究通过系统的实验研究，比较了不同滥用条件——包括机械滥用（振动、倾斜）、电气滥用（外部短路）和热滥用（热冲击）——对LMB电热特性的影响。结果表明，LMB在滥用条件下具有较强的自愈能力。值得注意的是，除由完全倾斜引发的ISC外，几乎所有由滥用条件引起的电压和温度变形在...
解读: 该液态金属电池安全性研究对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要参考价值。研究揭示的机械滥用(振动>10Hz、倾斜>39.3°)易引发内短路特性,可指导我们优化储能系统BMS热管理策略和机械结构设计。电池自愈合能力及温度特征(550-564°C)为PCS保护算法开发提供依据,特...
基于贝叶斯优化算法与二次分解的误差校正深度Autoformer模型在光伏发电预测中的应用
An error-corrected deep Autoformer model via Bayesian optimization algorithm and secondary decomposition for photovoltaic power prediction
Jie Chen · Tian Peng · Shijie Qian · Yida Ge 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
准确的光伏发电功率预测对于电网的稳定运行和合理调度至关重要。然而，由于光伏发电具有不稳定性，其功率预测仍面临巨大挑战。为此，本文提出一种结合二次分解、贝叶斯优化与误差校正机制的Autoformer模型用于光伏发电功率预测。为降低数据复杂性并充分提取特征，采用了两种分解方法：首先利用经验模态分解（EMD）对光伏功率序列进行初级分解；然后引入样本熵（SE）衡量各分量的复杂度，并对复杂度最高的分量采用变分模态分解（VMD）进行二次分解。其次，构建基于贝叶斯优化算法优化的Autoformer模型，分别预...
解读: 该基于深度学习的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EMD-VMD二次分解和Autoformer模型可显著提升预测精度,可集成至SG系列逆变器的MPPT优化算法中,实现更精准的发电功率预测。结合ST系列储能PCS,该预测模型能优化储能系统充放电策略,提升...
一种用于锂离子电池退化轨迹预测的合成数据生成方法及进化型Transformer模型
A synthetic data generation method and evolutionary transformer model for degradation trajectory prediction in lithium-ion batteries
Haiyan Jin · Rui Ru · Lei Cai · Jinhao Meng 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 在锂离子电池使用的早期阶段识别其长期退化行为，对于电池管理系统（BMS）在实际应用中有效维护电池至关重要。然而，由于电池在生产和运行条件方面存在差异，该过程面临较大挑战。近年来，已有研究经验证明，数据驱动方法在处理退化预测问题上具有良好的应用前景。然而，合适数据的缺乏仍是影响预测最终性能的主要障碍。此外，预测结果还受到预测器设置的影响，包括神经网络结构及其超参数的设定。实现该过程自动化的挑战至今仍未得到解决。在本研究中，我们提出了一种新颖的退化轨迹预测框架。首先，通过条件生成对抗网络（CG...
解读: 该锂电池退化预测技术对阳光电源储能系统具有重要价值。通过CGAN合成数据和Transformer模型可显著提升ST系列PCS及PowerTitan储能系统中BMS的预测精度,解决早期退化识别难题。自动化超参数优化框架可集成至iSolarCloud平台,实现储能电站电池全生命周期健康管理和预测性维护,...
解决风速预测中的少样本问题：一种基于分解与学习集成的新型迁移策略
Solving few-shot problem in wind speed prediction: A novel transfer strategy based on decomposition and learning ensemble
Yang Suna1 · Zhirui Tianb1 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 随着可再生能源需求的持续增长，全球正在建设新的风电场。然而，由于新设备的风速数据有限，直接对新风机进行风速预测变得极具挑战性。为解决这一问题，本文提出了一种针对少样本问题的快速迁移策略。该迁移框架分为两个阶段构建。第一阶段是在大样本数据上对模型进行预训练。首先，采用动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）方法选择与目标域最相似的数据集；然后，利用变分模态分解（variational mode decomposition, VMD）将数据集分解为不同的模态，并基于样...
解读: 该迁移学习风速预测技术对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要应用价值。通过动态时间规整和变分模态分解实现小样本快速建模,可直接应用于ST系列储能变流器的功率预测模块,优化充放电策略。学习集成方法捕获非线性特征的能力,能提升iSolarCloud平台预测性维护精度,特别适用于新建风储项目的快速部署。该...
关于退化建模在包含可再生能源与储能的混合能源系统鲁棒设计中的重要性
On the importance of degradation modeling for the robust design of hybrid energy systems including renewables and storage
Francesco Superchi · Antonis Moustakis · George Pechlivanoglou · Alessandro Bianchini · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 由于额外的复杂性和计算成本，迄今为止大多数关于混合能源系统的经济技术分析都忽略了组件的长期性能衰减。本研究提出了一种新颖的模拟方法，该方法在考虑退化效应的同时保持了合理的计算成本，相较于完整的基于物理机制的模型实现了88.5%的时间节省，而在估计长期影响时仅引入0.015%的误差。所提出的方法通过一个实际案例研究——即提洛斯岛混合能源系统的升级改造，以实现完全能源自给——进行了验证，该系统依靠光伏和风能发电，并由锂离子电池与氢链系统（电解槽、压缩机、储氢罐和燃料电池）组合提供支持。该新型模...
解读: 该退化建模研究对阳光电源储能系统设计具有重要价值。研究揭示忽略退化会导致电解槽低估103%、储氢罐低估31.5%、电池低估59.6%,这直接关系到PowerTitan储能系统和ST系列PCS的容量配置准确性。建议将该快速退化仿真方法集成到iSolarCloud平台,结合实际运行数据优化光储氢混合系统...
基于微网群与共享储能的主动配电网优化调度策略
Optimization schedule strategy of active distribution network based on microgrid group and shared energy storage
Jinpeng Qiao · Yang Mi · Jie Shen · Changkun Lu 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 随着微网群与共享储能系统越来越多地接入主动配电网（ADN），亟需对这些复杂的能源要素进行有效协调。为此，本文构建了一种基于微网群与共享储能的主动配电网主从博弈调度策略。由主动配电网作为主导方确定分时电价，微网群与共享储能作为从属方响应电价信号，并考虑系统的安全运行与削峰填谷调度需求。此外，基于分时电价机制，提出了微网群与共享储能之间的两阶段电力交互策略。在第一阶段，通过多目标优化算法计算微网群的储能租赁需求，并据此制定共享储能的充放电策略，使其在满足微网群用电需求的同时，利用剩余容量响应配...
解读: 该主从博弈调度策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。文中提出的共享储能两阶段功率交互机制,可直接应用于阳光电源微电网群储能解决方案,通过QPSO算法优化分时电价响应策略,提升储能系统削峰填谷效率。该研究为阳光电源iSolarCloud平台的多微网协同调度功能提供...
数据驱动的多保真度拓扑设计方法用于相变储能管翅片结构设计
Data-driven multi-fidelity topology design of fin structures for latent heat thermal energy storage
Ji-Wang Luo · Kentaro Yaji · Li Chen · Wen-Quan Tao · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 本文提出了一种数据驱动的多保真度拓扑设计（MFTD）方法，用于相变热能储存管中翅片结构的设计。高保真度模拟采用焓法精确求解实际的固-液相变过程，而低保真度拓扑优化（TO）则仅考虑达西流动下的自然对流。上述MFTD方法被集成于进化算法框架中，并引入变分自编码器以生成新的后代个体。针对不同格拉晓夫数（Gr）下加速熔化与凝固过程的翅片结构进行了设计。研究发现，当翅片体积分数较低时，由于对流作用强烈，熔化设计呈现出显著的非均质性，而凝固设计则几乎呈各向同性。随着翅片体积分数的增加，翅片首先变长，随...
解读: 该数据驱动多保真度拓扑优化技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。针对PowerTitan等液冷储能产品,翅片结构优化可显著提升相变材料充放热效率,融化时间缩短27%、凝固时间缩短9%,直接改善ST系列PCS的热管理性能。该方法结合变分自编码器的演化算法框架,可应用于储能柜散热结构设计优化,提升功率...
具有自由旋转质量块的被动谐振频率调谐型电磁振动能量收集器
Innovative electromagnetic vibration energy harvester with free-rotating mass for passive resonant frequency tuning
David Alexander Ells · Chris K. Mechefsk · Yongjun Lai · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
振动能量收集器（VEHs）可通过将机械能转化为电能来为无线电子设备供电。然而，这类收集器通常为具有窄带宽的共振结构，导致其在工作频率范围方面面临挑战。本文提出了一种新型电磁式VEH，其结构能够被动调节自身的谐振频率。所提出的结构主要由一片扁平弹簧和一个可自由旋转的质量块组成。该设计通过仿真分析并进行了实验验证。测试结果表明，该质量块可向共振位置旋转，动态改变结构的谐振频率，从而与外部振动频率相匹配。该VEH实现了10 Hz的谐振频率调节范围（从60 Hz到70 Hz），与质量块固定时的相同结构相...
解读: 该电磁振动能量采集技术对阳光电源储能系统具有创新启发价值。其被动谐振频率自适应调谐机制可应用于ST系列PCS的振动能量回收与状态监测:通过采集逆变器功率模块、变压器等关键部件的振动能量,实现无线传感器自供电,增强iSolarCloud平台的预测性维护能力。该技术的宽频带特性(带宽提升90%)适配储能...
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...
含水层压缩空气储能的非线性井筒多相流与热-水-力耦合分析
Coupled nonlinear wellbore multiphase flow and thermo-hydro-mechanical analysis of compressed air energy storage in aquifers
Yi Li · Qian Zhou · Hao Yu · Yi Li 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 含水层压缩空气储能（CAESA）是一种低成本、大规模的储能技术。为研究储层力学效应对CAESA的影响，本文开发了一个耦合非线性井筒多相流与热-水-力（THM）过程的模拟器THMW-Air，并利用Pittsfield示范CAESA项目的数据验证了其有效性。采用未包含力学过程的T2Well-EOS3模拟器对CAESA的水动力、热力学和力学行为及其能量效率进行了分析与对比。结果表明，在考虑储层力学效应后，Pittsfield现场模拟压力与监测压力之间的相关系数由0.9046提高至0.9211。C...
解读: 该压缩空气储能(CAES)热-流-力耦合仿真技术对阳光电源储能系统具有重要参考价值。研究揭示的温度-压力-机械应力耦合效应可优化ST系列PCS和PowerTitan储能系统的热管理策略,特别是注入温度对效率的影响(50°C时效率降低9.75%)为电化学储能热控制提供借鉴。多物理场耦合建模思路可应用于...
考虑抽水蓄能变速机组的水-风-光-储短期调度策略
Short-term scheduling strategies for hydro-wind-solar-storage considering variable-speed unit of pumped storage
Huan Wang · Shengli Liao · Chuntian Cheng · Benxi Liu 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 抽水蓄能电站（PSHP）因其独特的双向调节能力，能够有效弥补传统水-风-光互补系统调节能力不足的问题。然而，清洁能源出力的不确定性、传统定速机组的固有缺陷以及对机组启停计划的忽视，给抽水蓄能电站的高效运行带来了显著挑战。为应对上述挑战，本文构建了一种考虑变速机组（VSU）策略及抽水蓄能电站最小启机台数原则的水-风-光-抽水蓄能混合能源系统短期协同调度模型（SHWSSCMM）。首先，提出以最小化启机台数为目标，结合最小化负荷峰谷差和最大化发电收益，共同构成SHWSSCMM的多目标函数，在追求...
解读: 该研究对阳光电源储能系统具有重要价值。变速抽水蓄能机组的实时功率调节策略可借鉴至ST系列PCS的双向变流控制,提升PowerTitan储能系统在风光水储混合场景下的灵活调节能力。多目标优化中的削峰填谷与机组启停最小化思想,可融入iSolarCloud平台的智能调度算法,优化储能系统充放电策略。拉丁超...
发电与储能规划中网络建模、二元变量及不确定性的分解处理
Generation and energy storage planning decomposing complexities in modeling networks, binary variables and uncertainties
Xi Lu · Yiding Zhao · Siqi Bu · Qinran Hu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 随着电力系统负荷和不确定性的持续增加，以及储能（ES）成本的不断降低，具备高建模精度的发电与储能规划变得愈发重要。考虑到潮流计算、二元变量和不确定性带来的建模复杂性，本文提出一种包含三个决策步骤的新型规划模型，以避免因不同复杂性直接叠加而导致的计算复杂度指数级增长问题。为降低对网络建模的要求，本文首先利用特定电力系统的特性，采用二阶锥潮流模型获取可能运行工况的信息。随后，构建定制化的线性潮流模型，以在较低建模复杂度下实现精确的网络建模，从而支持更精确的不确定性建模。此外，基于发电机与储能设...
解读: 该规划模型对阳光电源储能系统具有重要应用价值。通过三阶段决策分解网络建模、二进制变量和不确定性复杂度,可优化ST系列PCS和PowerTitan储能系统的容量配置与选址决策。二阶锥潮流模型结合定制化线性潮流简化,适用于iSolarCloud平台的源储协同规划算法,提升发电侧和用户侧储能方案的经济性。...
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