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面向光伏系统中人工智能驱动的预测性维护与故障诊断的多阶段审查框架
A multi-stage review framework for AI-driven predictive maintenance and fault diagnosis in photovoltaic systems
Ali Hamz · Zunaib Alia · Sandra Dudley · Komal Saleem 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393
摘要 光伏（PV）行业面临诸多挑战，包括高昂的初始成本、对天气条件的依赖性、易发生故障、电网运行不稳定性以及组件性能退化等问题。预测性维护（PdM）旨在主动识别潜在问题，从而提高系统的可靠性与运行效率，但若缺乏进一步的诊断措施，可能无法提供具体的故障信息。本研究提出了一种先进的预测性维护与故障诊断集成框架，该框架融合了故障模式分析、故障严重程度评估以及关键故障预测功能，旨在通过识别和分析特定的故障模式来提升光伏系统的运行效能，减少停机时间并增强系统可靠性。因此，本文对当前应用于光伏系统中预测性维...
解读: 该AI驱动的预测性维护与故障诊断框架对阳光电源SG系列光伏逆变器及ST储能系统具有重要应用价值。通过集成故障模式识别、严重性评估和关键故障预测,可显著提升iSolarCloud平台的智能运维能力。建议将多阶段诊断框架融入MPPT优化算法,实现组件级故障预警;结合PowerTitan储能系统的数据标准...
屋顶光伏与作为电池的电动汽车集成对日本所有市町村脱碳潜力的研究
On the decarbonization potentials of rooftop PVs integrated with EVs as battery for all the municipalities of Japan
Nguyen Thi Quynh Trang · Koharu Ok · Yusei Sugiyam · Takahiro Yoshi 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393
摘要 屋顶光伏（PV）系统在其脱碳潜力方面常常因技术、经济和社会障碍而被低估。然而，光伏技术的快速进步表明，屋顶光伏可能发挥的作用远超普遍认知，特别是当其与作为电池使用的电动汽车（EV）相结合时（即“光伏+电动汽车”，PV + EV）。本文针对日本全部1741个市町村，开展了屋顶光伏与电动汽车（纯电动汽车BEV，配备40 kWh电池，其中约一半容量可用于灵活性调节）集成系统的经济技术分析。假设70%的屋顶面积安装效率为20%的光伏系统，我们估算出日本屋顶光伏总装机容量可达1155吉瓦（GW），年...
解读: 该研究验证了光储充一体化系统的巨大潜力,与阳光电源ST系列储能变流器、SG系列光伏逆变器及充电桩产品战略高度契合。研究显示PV+EV系统可满足85%电力需求并减排87%,凸显V2H/V2G双向充电技术的关键价值。阳光电源可基于此优化三电平拓扑和GFM控制策略,提升iSolarCloud平台对分布式光...
移动充电站与社区储能系统的协同管理以支持电动汽车充电
Coordinated Management of Mobile Charging Stations and Community Energy Storage for Electric Vehicle Charging
Akin Tascikaraoglu · Muhammed Ali Beyazıt · Jan Kleissl · Yuanyuan Shi · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393
摘要 电动汽车（EV）的广泛采用在很大程度上依赖于充电基础设施的可用性。然而，固定公共充电站（FCS）存在建设成本高、选址困难、拥堵严重以及排队时间长等问题，同时可能对电网造成压力，这些因素阻碍了充电网络的扩展，尤其是在城市地区。为解决FCS存在的上述缺陷，可将移动充电站（MCS）作为补充解决方案加以利用。为此，本文提出一种融合FCS与MCS的优化框架，以满足时空分布的电动汽车充电需求。该框架还集成了社区能源存储系统（CESS），以增强系统灵活性，并提高可再生能源在电动汽车充电中的利用率。当接收...
解读: 该移动充电站与社区储能协同管理技术对阳光电源ST系列储能变流器及充电桩产品线具有重要应用价值。研究提出的时空优化调度框架可与我司PowerTitan储能系统深度融合,通过iSolarCloud平台实现固定站与移动站的智能协同调度。其90%碳减排成果验证了储能系统在削峰填谷、提升新能源消纳方面的核心作...
氢能源链多能系统协同规划研究综述
Collaborative planning of integrated hydrogen energy chain multi-energy systems: A review
Tianguang Luab · Xinning Yiac · Jing Lid · Shaocong Wua · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393
摘要 传统的氢能源供应链（HSC）规划大多集中于生产端与消费端之间的储存与运输环节，忽视了各环节之间能量流及其相互作用，因而不适用于能源系统层面的规划分析。为此，本文在HSC基础上提出了氢能源链（HEC）的概念，强调氢能在生产、压缩、储存、运输和应用等环节中不同类型能量流之间的相互作用。HEC在平抑可再生能源波动性以及促进异质能源在时空维度上的优化配置方面发挥着关键作用。考虑HEC因素的有效协同规划模型对于多能系统（MESs）的最优配置至关重要，能够保障系统的高效运行以及经济性和环境友好性。本文...
解读: 该氢能链多能系统协同规划研究对阳光电源储能及新能源业务具有重要价值。氢能链可有效平抑可再生能源波动,与公司ST系列储能变流器、PowerTitan储能系统形成互补协同。在制氢环节,SG系列光伏逆变器可提供清洁电力;在应用端,充电桩业务可与氢能基础设施协同布局。建议将氢储能纳入iSolarCloud平...
盐穴大规模氢储能集成至风光储电力系统的应用：技术与经济优势
Integration of a salt cavern for large-scale hydrogen storage into a solar-wind-storage power system: Technical and economic advantages
Jingze Yanga · Binbin Fua · Jiaqi Penga · Guibin Wangb 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393
摘要 在高比例可再生能源发电系统中，电力供需之间的跨季节失配问题日益突出。仅依赖成熟的储能技术（如电化学储能和热储能）难以有效应对这一挑战。本文利用盐穴实现大规模氢储能，并与电池储能和热储能形成互补，从而实现风光电力系统在多时间尺度上的功率调节。通过以平准化度电成本（LCOE）、电力供应缺失概率（LPSP）和弃电总量为优化目标的多目标优化，获得系统的最优配置及容量参数，并将综合性能与不含氢储能装置的系统以及采用氢气罐储氢的系统进行对比。结果表明，在供电可靠性极高的条件下，引入低成本、大规模的盐穴...
解读: 该研究对阳光电源储能系统架构具有重要启示。盐穴制氢储能可与ST系列PCS和PowerTitan电池储能形成多时间尺度互补调节,解决跨季节供需失配难题。在极高供电可靠性场景下,集成大规模氢储能可显著降低发电和储能装置容量配置,LCOE降低0.055美元/kWh,弃电减少76%。建议阳光电源在光储氢一体...
商业建筑中光伏与电池系统的优化以实现经济高效的能源解决方案
Optimisation of photovoltaic and battery systems for cost-effective energy solutions in commercial buildings
Brantyo Laksahapsor · Max Bir · Salvador Ach · Nilay G. Shah · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 本研究探讨了英国商业建筑中光伏（PV）与电池储能系统（BESS）的优化问题，旨在应对实现经济高效能源解决方案的需求以及确保财务可行性的挑战。本文建立了一个混合整数线性规划（MILP）模型，用于同时优化PV-BESS系统的设计与运行，重点是最小化15年的净现值成本。在此过程中，该模型全面评估了多种相关因素，包括电力市场动态、气象条件、技术性能与成本、能源需求以及建筑特定特征。通过一个基于英国实际商业建筑的案例研究，验证了该优化模型的有效性。结果表明，单晶硅光伏组件与磷酸铁锂（LFP）电池的组...
解读: 该研究对阳光电源工商业储能解决方案具有重要参考价值。文中MILP优化模型可应用于ST系列PCS与PowerTitan储能系统的容量配置优化,结合iSolarCloud平台实现光储协同运行策略。研究验证的磷酸铁锂电池+单晶硅组件方案与阳光电源主推技术路线高度契合,5.5年回本期和20%成本节约为SG系...
通过神经网络方法加速钙钛矿太阳能电池的器件表征
Accelerating device characterization in perovskite solar cells via neural network approach
Xinhai Zhaoab1 · Chaopeng Huangae1 · Erik Birgersson · Nikita Suprun 等11人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 钙钛矿太阳能电池是下一代高效光伏器件的有力候选者，尤其适合作为叠层结构中的顶部电池。基于物理机制的光电模型，我们采集了十万量级的大数据样本，用于训练神经网络模型，以高效预测器件性能和复合损耗。在数据准备、模型训练和神经网络优化过程中，分别采用了拉丁超立方采样、贝叶斯正则化和贝叶斯优化方法。最优的神经网络模型在预留的测试数据集上实现的均方误差低于4 × 10⁻⁴。神经网络的计算速度比传统光电模型快一千倍以上。因此，器件快速校准可在24秒内完成。显著降低的计算成本使得高效的器件表征、参数研究、...
解读: 该神经网络加速钙钛矿电池表征技术对阳光电源光伏逆变器产品线具有重要借鉴价值。研究采用的深度学习方法将器件仿真速度提升千倍以上,可应用于SG系列逆变器的MPPT算法优化和iSolarCloud平台的预测性维护功能。通过贝叶斯优化和敏感性分析快速标定器件参数的思路,可迁移至SiC/GaN功率器件的损耗分...
一种数据-物理混合驱动的大规模风电场布局优化框架
A data-physics hybrid-driven layout optimization framework for large-scale wind farms
Peiyi Li · Yanbo Ch · Anran Hu · Lei Wang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 全球风能利用的发展趋势正朝着建设大规模、远距离风电场的方向推进，而战略性的布局优化对于提升风电场发电量至关重要。然而，大规模风电场布局优化（WFLO）面临诸多挑战，主要体现在涉及高维决策变量的复杂计算，以及在尾流模型精度与计算效率之间需要进行权衡。为解决上述问题，本文提出了一种新颖的数据-物理混合驱动的大规模风电场布局优化框架。该框架尝试将含可变参数的物理方程融入建模过程，以指导尾流效应的建模，并进一步促进布局优化的实现。具体而言，本文提出了物理信息引导的双神经网络（PIDNN）模型用于风...
解读: 该数据-物理混合驱动的大规模风电场布局优化框架对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要借鉴价值。其物理信息双神经网络(PIDNN)模型通过融合Navier-Stokes方程与可变推力系数,实现尾流效应精准建模,可启发阳光电源在风储一体化项目中优化ST系列储能变流器的功率调度策略。基因定向差分进化算法(...
管道与移动式热能储存用于液体除湿剂输送的技术经济可行性
Techno-economic feasibility of pipeline and mobile thermal energy storage for liquid desiccant transport
Alessandro Giampier · Taylor Ittn · Janie Ling-Chi · A. P. Roskilly · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 利用除湿溶液进行热量回收、输送与利用，为传统的区域供热与供冷网络提供了一种替代方案，能够在单一的多功能系统中同时实现供热、供冷、湿度控制和干燥功能。除湿溶液适用于多种工业、住宅和商业应用场景，并可有效利用来自工业过程的低温余热以及低温可再生能源。本文对通过管道和移动式热能储存（M-TES）应用于区域能源网络的液体除湿系统进行了技术经济评估。研究采用氯化钙（CaCl₂）、氯化锂（LiCl）和甲酸钾（HCO₂K）的水溶液，评估了这些溶液在高效连接热源与需要湿度控制、除湿或干燥的终端用户方面的潜...
解读: 该液态干燥剂储热技术为阳光电源储能系统拓展了新应用场景。ST系列PCS可与干燥剂热泵系统耦合,实现工业余热回收与电化学储能的协同优化。特别适用于需要温湿度控制的数据中心、泳池等场景,PowerTitan储能系统可通过智能调度算法,结合移动式热储能(M-TES)实现长距离能量传输。该技术与iSolar...
基于新型三维光-电-热模型的直连式光伏电解系统的氢气生产性能优化
Hydrogen production performance optimization for direct-coupled photovoltaic electrolysis systems based on a novel 3D opto-electro-thermal model
Hao Wang · Weiding Wang · Chuanjie Lin · Yongquan Lai 等10人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 光伏驱动的电解系统是实现大规模可再生能源储存的一种有前景的方法，其中直连式系统在降低系统复杂性和成本方面具有显著优势。然而，由于结构设计和流量控制策略的次优选择，这类系统中的光伏（PV）模块与电解（EC）模块之间可能存在失配问题，从而显著降低氢气生产性能。尽管数值模拟有望解决上述问题，但现有的低维模型通常基于空间均匀性的假设，过于简化，难以充分捕捉此类复杂系统中光学、热学、电学以及气液流动现象之间的 intricate 耦合机制。本研究针对直连式系统提出了一种新型三维光-电-热模型，该模型...
解读: 该3D光电热耦合模型对阳光电源光伏制氢系统开发具有重要价值。研究揭示的PV-EC直连架构优化方法可指导SG系列逆变器与电解设备的功率匹配设计,其宽范围流量控制策略可简化系统控制复杂度。PV/T热集成方案与阳光电源储能系统的热管理技术协同,可提升太阳能制氢效率(STH)。建议将多物理场耦合仿真能力融入...
开拓新领域：建筑用相变材料综述文献的首次批判性分析
Breaking new ground: A first-of-its-kind critical analysis of review articles on phase change materials for building applications
Abrar Ahm · Shazim Ali Memon · Hongtao Dang · Ahmet Sari 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 将相变材料（PCMs）集成到建筑围护结构中，是一种通过增强热能储存来提高能源效率的有效方法。通过提升能效并减少对化石燃料的依赖，相变材料在降低建筑运行带来的环境影响方面具有巨大潜力。尽管关于相变材料的综述文献数量丰富，但目前仍缺乏一项全面且具有批判性的综合研究，能够整合已有认知、识别研究空白，并提供系统化的视角。因此，本研究首次对自1983年首篇综述以来至今所有关于相变材料的综述文章进行了新颖而广泛的批判性回顾，提供了代表当前最高水平的知识整合，统一了现有研究成果，并为未来的研究与应用指明...
解读: 该相变储能材料研究对阳光电源储能系统具有重要参考价值。PCM被动式热管理技术可应用于PowerTitan储能柜温控优化,降低主动冷却能耗。文中商业化PCM数据库及生命周期评估方法,可指导ST系列PCS热设计改进,提升功率器件工作温度稳定性。结合iSolarCloud平台,可开发基于PCM的储能系统智...
基于微调策略的跨工况船用柴油机故障诊断通用迁移学习框架
A universal transfer learning framework for cross-working-condition marine diesel engine fault diagnosis based on fine-tuning strategy
Zeyu Shia · Zhongwei Wanga · Zhiguo Yuana · Muyu Wanga 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 船用柴油机（MDEs）及时且准确的故障诊断（FD）对于提升船舶动力系统的安全性和可靠性至关重要。MDEs在变工况下运行，导致其运行状态和故障数据存在显著差异。这种变异性降低了数据驱动FD模型的适应能力，而这些模型通常是基于单台发动机或特定工况下的数据构建的。为解决上述问题，本研究提出了一种基于深度迁移学习与微调策略的MDEs故障诊断框架。为了增强故障特征提取能力，引入了一种数据层级融合方法用于数据重构。此外，提出了一种新型混合预训练网络，结合CNN + GRU与KAN，以获取源域数据的全面...
解读: 该跨工况迁移学习故障诊断框架对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)及光伏逆变器(SG系列)具有重要应用价值。文章提出的CNN+GRU+KAN混合网络和精细调优策略,可应用于不同环境工况下的功率器件(SiC/IGBT)健康监测与故障预测。该方法能有效解决iSolarCloud平台中...
结合PNN分类与ELM-Bootstrap的日前负电价预测增强方法
Integrating PNN classification and ELM-Bootstrap for enhanced Day-Ahead negative price forecasting
Stylianos Loizidis · Venizelos Venizelou · Andreas Kyprianou · G. E. Georghiou · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 负电价通常在电力供应过剩时发生，常由高比例可再生能源发电以及传统发电机组灵活性不足所驱动。在缺乏充足储能能力的情况下，电网必须吸收多余的电量，从而导致价格跌破零。准确预测此类事件至关重要，但现有文献中专门针对负电价预测的有效解决方案仍较为有限。本文提出一种新颖的两阶段混合方法，用于预测日前电力市场中的负电价。第一阶段采用极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）结合Bootstrap方法生成预测区间；第二阶段利用概率神经网络（Probabilistic Neu...
解读: 该负电价预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。通过ELM-Bootstrap区间预测与PNN分类的两阶段方法,可精准识别负电价时段,为ST系列PCS和PowerTitan储能系统提供智能充放电决策依据。结合iSolarCloud平台集成该预测算法,可在高比例新能源场景下优化储能调度策略:负电价...
基于模型预测控制的梯级水电-光伏互补系统实时调度框架
A real-time scheduling framework of cascade hydropower-photovoltaic power complementary systems based on model predictive control
Chengguo Su · Li Li · Taiheng Zhang · Quan Sui 等5人 · Applied Energy · 2025年1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...
太阳能和风能预测综述：从单站点到多站点范式
A review of solar and wind energy forecasting: From single-site to multi-site paradigm
Alessio Verdon · Massimo Panell · Enrico De Santi · Antonello Rizzi · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 能源行业正在经历一场深刻的变革，朝着主要由可再生能源构成的发电系统转型。尽管可再生能源相较于化石燃料具有诸多优势（如避免资源稀缺性和进口依赖性），但其随机性使得在缺乏适当储能系统的情况下难以保证可靠性。由于电力网络具有复杂的动态特性，多年来已发展出大量用于预测可再生能源发电量的方法。其中，机器学习与深度学习方法在该领域可被视为成功的工具。在本综述中，我们对应用于可再生能源发电预测任务的方法进行了概述，重点关注太阳能和风能。我们根据预测过程中涉及的站点数量以及时空信息的特点对这些方法进行了分...
解读: 该多站点时空预测技术对阳光电源智慧运维体系具有重要价值。iSolarCloud平台可整合多个光伏电站的时空数据,通过深度学习算法提升发电功率预测精度,优化ST系列储能PCS的充放电策略。多站点协同预测能增强电网友好型GFM/GFL控制的前瞻性,降低新能源波动对电网冲击。建议将该技术融入预测性维护系统...
基于两阶段分解与综合相对重要性分析的可解释风速预测
Interpretable wind speed forecasting through two-stage decomposition with comprehensive relative importance analysis
Huanze Zeng · Binrong Wu · Haoyu Fang · Jiacheng Lin · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 准确的风速预测为风电场的高效调度与运行提供了关键的决策支持，从而保障智能电网的稳定运行。然而，风速序列固有的波动性和非平稳性给提升预测精度带来了挑战。现有研究表明，风速与多种气象因素之间存在密切的相关性；有效利用这些气象数据可显著提高风速预测的准确性。本研究提出了一种新颖的短期多变量可解释风速预测方法，旨在同时提升预测的准确性和可解释性。所提出的模型融合了两阶段分解过程、综合相对重要性分析（CRIA）、基于牛顿-拉夫森的优化器（NRBO）以及可解释的深度学习模型——时间融合变换器（TFT）...
解读: 该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MVMD-CEEMDAN二级分解和CRIA特征选择,可显著提升风电场功率预测精度,优化ST系列储能变流器的充放电策略制定。TFT深度学习模型的可解释性为iSolarCloud平台的预测性维护提供决策支持,结合气象多变量分析可改进GFM...
考虑交流潮流与气体动态的非凸集成电-气系统分布式调度
Distributed dispatch of non-convex integrated electricity and gas systems considering AC power flow and gas dynamics
Qingju Luo · Jizhong Zhu · Di Zhang · Haohao Zhu 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 集成电-气系统（IEGS）的协调运行可带来显著的经济与环境效益。本文采用非凸的交流（AC）电力潮流模型和动态气体模型，以精确刻画IEGS的物理特性，并提出一种改进的分解-协调内点法（IDIPM），用于高效求解非凸IEGS调度问题的分布式优化。不同于传统的分布式算法，分解-协调内点法（DIPM）在数学上等价于集中式内点法（CIPM），从而保证了非凸分布式优化问题的局部收敛性。本文通过修正牛顿矩阵，并引入舒尔补（Schur complement）与矩阵分解技术对DIPM进行改进，使所提IDIP...
解读: 该电-气综合能源系统分布式优化技术对阳光电源多能互补解决方案具有重要价值。其非凸AC潮流建模与改进内点法可应用于ST系列储能变流器与SG逆变器的协同调度,特别是在工业园区多能源场景中,通过分布式优化算法实现光伏-储能-燃气发电的经济调度。该方法较传统集中式算法效率提升4倍,可集成至iSolarClo...
自主型光伏-氢能混合能源系统的经济技术分析：以实现学术建筑能源独立为目标——以波兰为例
Technical and economic analysis of an autonomous hybrid photovoltaic-hydrogen energy system for academic buildings with the focus on energy Independence – A case study for Poland
Przemysław Ogarek · Agnieszka St · Daniel Slys · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 随着能源需求不断增长，以及迫切需要减少对高排放和进口化石燃料的依赖，无排放能源来源的重要性日益凸显，包括混合可再生能源系统（HRES），使其成为未来能源战略的关键组成部分。本研究针对波兰一座学术建筑，提出了最优的自主型HRES方案，并基于实际的能源需求与发电数据进行选型。该建筑位于城市中人流量最大的区域之一，每日有数千人在此活动，是学术生活的重要枢纽。确保该建筑的能源独立性对于保障安全、维持关键服务的连续性，以及保护当地社区免受意外能源供应中断的影响至关重要。通过使用HOMER Pro软件...
解读: 该混合光储氢系统研究对阳光电源ST系列储能变流器与SG光伏逆变器协同应用具有重要参考价值。研究验证了PV+储能+氢能在城市建筑能源独立场景的技术可行性,LCOE为1.00欧元/kWh。阳光电源可基于PowerTitan储能系统与1500V光伏方案,结合iSolarCloud平台智能调度,优化长短周期...
可持续自感知铁路风之花密封混合纳米发电机
Sustainable self-sensing railway wind-blossom with sealed hybrid nanogenerator
Hao Wang · Tengfei Liu · Zutao Zhang · Dabing Luo 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 智能铁路的发展对先进的铁路物联网（IoRT）系统提出了迫切需求，其中主要挑战之一是为偏远的IoRT节点提供持续电力供应。一种可行方案是在强风区域将风能收集装置集成于风屏障中，从而同时实现防风与能量采集功能。本研究提出了一种名为“风之花”（Wind-Blossom, WB）的风能采集装置，将其应用于铁路屏障中，兼具防风、能量采集和风速自感知功能，旨在构建可长期运行的铁路状态监测IoRT系统。WB的设计采用阿基米德螺旋转子与风透镜结构，以实现高效的风能采集与风力削弱效果。该装置集成了电磁与摩擦...
解读: 该铁路风能采集与自感知技术对阳光电源新能源基础设施布局具有启发意义。其混合发电机制(电磁+摩擦纳米发电)可借鉴至光储充一体站的微能量采集系统,为偏远监测节点供电。风速自感知原理可应用于iSolarCloud平台的环境监测模块,提升风光互补电站的预测性维护能力。该多功能集成思路与阳光电源ST储能系统的...
基于预测的风-光互补电解制氢系统的设计与优化调度
Design and optimal scheduling of a forecasting-based wind-and-photovoltaic complementary electrolytic hydrogen production system
Weichao Dong · Hexu Sun · Zheng Li · Huifang Yang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 氢能可有效缓解能源短缺并减少环境污染。本文首次设计了一个完整的风能与光伏（PV）互补制氢系统，包括高效的发电系统模型、精确的预测模型、优良的优化调度策略以及高效的催化剂。该离网型互补发电系统在直流母线上实现。提出了一种混合预测模型，结合长短期记忆网络（LSTM）、分位数回归（QR）和正则藤copula方法。LSTM与QR相结合可获得边缘概率密度函数（PDF）。利用正则藤copula建立风能与光伏能源之间的相关性，并将边缘PDF与其相关性结构结合，实现对风能和光伏出力的联合预测。提出一种基于...
解读: 该风光制氢系统对阳光电源ST系列储能变流器和SG光伏逆变器具有重要应用价值。文中直流母线离网架构可结合我司1500V系统和三电平拓扑技术,提升功率转换效率。LSTM-DRL多目标优化调度策略可集成至iSolarCloud平台,实现风光出力预测与氢储能协同控制。研究的3.1美元/kg制氢成本为Powe...
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