找到 19 条结果 · Applied Energy
具有优先级和机会约束的风力发电场实时优化
Real time optimization in wind farms with priorities and chance constraints
Samuel Martínez-Gutiérre · Alejandro Merin · Daniel Sarabi · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
本文聚焦于并网型风力发电场的高效管理，旨在根据运行和经济准则优化发电量，同时满足短期运行约束和长期发电目标。为此，提出了一种基于稳态模型的确定性实时优化（RTO）模型，并以每小时为周期进行求解。该模型通过采用自回归积分滑动平均（ARIMA）模型预测短期内（一小时）的平均风速，从而消除主要的不确定性来源，同时引入简单的机会约束来刻画风电出力在长期中的波动特性。这些机会约束基于风电场可发电功率的逆概率分布构建。所提出的问题包含多个具有不同重要程度的目标，因此对比了两种求解多目标问题的方法：加权求和法...
解读: 该风电场实时优化技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要借鉴价值。论文提出的ARIMA短期预测结合概率约束的多目标优化方法,可应用于风光储混合电站的能量管理系统。词典序优化方法确保目标优先级,适合集成到iSolarCloud平台的智能调度算法中,优化储能系统充放电策略,提升...
基于SHAP与物理引导神经网络的卡诺电池主导因素识别与快速优化
Dominant factor identification and fast optimization of carnot battery by integrating SHAP and physics-guided neural network
Yunfei Zhang · Jian Lia · Mingzhe Yua · Xu Chena 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 卡诺电池是一种新兴的长时电能储存技术，有望大规模应用于促进波动性可再生能源的消纳。然而，卡诺电池由热泵、储热和热机单元组成，其内部存在复杂的能量流耦合关系。在不同工况下决定电-电（PTP）效率的主导因素及其耦合关系尚不明确，传统的优化方法也因耗时较长而制约了优化设计进程。本文构建了SHapley加性解释（SHAP）模型，用于识别卡诺电池的主导因素及其相互间的耦合关系。进一步提出一种融合SHAP与物理引导神经网络（PGNN）的新型优化方法——SPGO方法，能够快速实现最大PTP效率并给出相应...
解读: 该卡诺电池优化技术对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。论文提出的SHAP主导因素识别与物理引导神经网络(PGNN)优化方法,可应用于ST系列PCS及PowerTitan储能系统的效率优化。其多物理场耦合分析思路与SiC器件热管理优化高度契合,PGNN模型在插值/外推场景下误差降低15-30%的表现,...
评估城市光伏集成的双重辐射效应：反照率变化与辐射强迫动态
Assessing the dual radiative consequences of urban PV integration: Albedo change and radiative forcing dynamics
Yilong Zhou · Shredatta Marath · Miro Zeman · Olindo Isabell 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
在城市地区集成光伏（PV）系统可增强本地可再生能源电力生产，但由于光伏组件反射率较低，也会导致地表反照率降低。反照率的下降增加了地球对能量的吸收，从而产生正的辐射强迫（RF）；而光伏电力替代化石燃料发电则通过避免二氧化碳排放产生负的辐射强迫。本研究采用一种新颖的工作流程，量化了城市屋顶光伏部署的净辐射强迫影响。该工作流程结合了两个模型：（1）几何光谱反照率（GSA）模型，利用LiDAR数据和地理配准的材料分布图，模拟光伏集成前后的反照率变化；（2）基于简化天际线的光伏模型，利用LiDAR提取的屋...
解读: 该研究揭示城市光伏部署的反照率降低效应及辐射强迫动态平衡机制,对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud平台具有重要指导意义。研究表明低碳电网场景下反照率负效应凸显,这要求提升系统发电效率以缩短气候收益回收期。可启发我们优化MPPT算法、采用SiC功率器件降低损耗,并通过iSolarCloud...
一种基于稳定性约束分区策略的风电接入电力系统两阶段分段经济调度模型
A novel two-phase piecewise economic dispatch model for wind-penetrated power systems using stability-constrained partition strategy
Jianqiang Luo · Zhenglin Tan · Ziqian Huang · Pengli Zou 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
随着风力发电并网比例的持续增加，现代电力系统的稳定性面临严峻挑战，尤其是在经济调度方面。现有大多数研究主要关注传统发电机组的约束条件，而忽略了风力发电带来的动态影响。然而，随着风电占比不断提高，将风力发电对系统稳定性的影响纳入调度过程变得至关重要。为此，本文提出了一种新型的两阶段分段经济调度（TPED）模型，以应对风力发电与电网之间的动态交互问题。TPED模型的目标是在整个调度周期内最小化发电成本的同时，维持足够的稳定性裕度。本文提出了稳定性约束分区策略，该策略充分利用阻尼比函数的特性，并确保在...
解读: 该双阶段分段经济调度模型对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要价值。文中提出的稳定性约束分区策略可应用于ST系列储能变流器的多目标优化控制,通过阻尼比函数特性实现经济性与稳定性平衡。所提GCSO算法可融入iSolarCloud平台的智能调度模块,优化风光储混合系统的实时经济调度。特别是针对高比例风电...
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...
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...
基于人工智能技术的钒氧化还原液流电池
VRFB）能量效率研究
Rasoul Talebia · Ali Pouria · Pouya Zakerabbas · Sina Maghsoud 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.399
摘要 钒氧化还原液流电池（VRFB）为大规模储能应用提供了一种可持续且可靠的解决方案。本研究首次采用高斯过程回归（GPR）模型，对VRFB的能量效率进行参数间相关性的全面数据驱动分析及预测。共从文献中收集了420组VRFB数据集，并选取10个结构特征和2个操作特征作为输入参数。研究发现，在活性面积较大的VRFB电池中，即在中试至商业化规模的应用中，蛇形流场结构、较高的电解液浓度、较厚的电极以及更高的毡材压缩率更为普遍。结果表明，电流密度、膜类型和电极处理方式分别具有-0.4167、0.2862和...
解读: 该VRFB能效AI预测技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan液流储能系统具有重要参考价值。研究揭示电流密度、隔膜类型等关键参数对能效影响规律,可指导我们优化PCS功率调度策略和电堆运行参数。GPR机器学习模型的高精度预测能力(R²>0.95)可集成至iSolarCloud平台,实现液...
双面光伏系统性能评估改进模型的实验验证与应用
Experimental validation and application of an improved performance evaluation model for bifacial photovoltaic system
Shi-Jie Xub · Shuang-Ying Wuab · Lan Xiao · Pei-Tao Ruanb 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.399
摘要 随着双面光伏（BPV）产业的快速发展，系统性能评估变得日益重要。本研究提出了一种改进的双面光伏系统性能评估（IPE）模型，该模型耦合了光、热、电及外部环境因素，并在不同环境条件和最小地面距离（h_mgd）下进行了实验验证。首先，采用蒙特卡洛光线追踪方法模拟双面光伏系统中的光传播过程，以获得组件正面和背面的非均匀辐照度分布；随后，分别采用有限体积法和离散积分法计算系统的热学与电学性能；最后，通过实验对模型进行了验证。结果表明，在部分多云无风日以及晴天为主、少云且有风的日子里，双面光伏组件正面...
解读: 该双面光伏性能评估模型对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud平台具有重要应用价值。模型耦合光热电环境的IPE方法可优化MPPT算法,针对双面组件非均匀辐照特性实现更精准的功率追踪。研究揭示的最优离地高度(560mm)等安装参数,可集成到智能运维平台进行电站设计优化和发电量预测。模型12%以...
基于增量容量曲线与S变换的电动汽车电池组健康状态估计
State-of-health estimation for EV battery packs via incremental capacity curves and S-transform
Siyi Tao · Jiangong Zhu · Yuan Lic · Siyang Chen 等10人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.397
准确估计电动汽车（EV）中电池的健康状态（SOH）对于缓解用户的续航焦虑具有重要作用。然而，云端电池管理系统（BMS）数据质量欠佳，加之电池正极材料的多样性，为开发适用于实际EV应用的通用SOH估计方法带来了显著挑战。本研究提出了一种基于充电过程的可推广特征提取框架。该方法从增量容量（IC）曲线中提取时域特征，并利用S变换提取频域特征，同时引入了电池间不一致性指标。为评估所提取特征的鲁棒性，本文采用实验室数据进行了验证。此外，通过针对不同容量和正极材料电池的实验，分析了温度对电池容量及所提取特征...
解读: 该研究提出的电池SOH估计方法对阳光电源储能系统(PowerTitan/ST系列PCS)及充电桩产品具有重要价值。通过增量容量曲线和S变换的多域特征提取,结合GRU-LightGBM融合模型,可显著提升BMS电池健康状态评估精度(MAPE<1.99%)。该技术框架可集成至iSolarCloud平台,...
制浆造纸工业综合能源系统优化改造规划以增强灵活性和碳减排能力
Optimal retrofit planning of pulp and paper industrial integrated energy system for enhancing flexibilities and carbon reduction capabilities
Suyang Zhou · Runfan Mou · Wei Gu · Zhi Wu 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393
摘要 制浆造纸工业（PPI）是一个传统的高能耗行业，具有较高的碳足迹。有前景的碳减排与储能技术已赋予PPI一定程度的环境可持续性。然而，在制浆造纸工业综合能源系统（PPIIES）的改造规划中考虑这些技术时，仍面临现有能源流与设备模型过于简化、以及缺乏对碳交易机制和生产过程调度考虑的挑战。为解决上述问题，本文提出了一种PPIIES的优化规划框架，该框架以详细的碳交易机制、碳减排设备和储热模型为特征，并深入挖掘了生产灵活性。具体而言，我们首先提出了适用于具有高中低蒸汽压力等级的改造型PPIIES的改...
解读: 该研究针对造纸工业综合能源系统改造,与阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan储能系统高度契合。论文提出的蒸汽蓄热器模型可启发我们开发热电联储解决方案,结合SG系列工商业光伏逆变器构建多能互补系统。碳交易机制模型可集成至iSolarCloud平台,为工业客户提供碳资产管理与能源优化调度服务。...
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...
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...
一种考虑尾部风险评估的互联微电网分布鲁棒协同调度与效益分配方法
A distributionally robust collaborative scheduling and benefit allocation method for interconnected microgrids considering tail risk assessment
Jialin Du · Weihao Hu · Sen Zhang · Di Cao 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.391
摘要 负荷与可再生能源的不确定性给互联微电网的最优经济调度带来了巨大挑战。本文提出了一种分布鲁棒优化（DRO）协同调度与合作效益分配方法。首先，构建了一种改进的模糊集以刻画负荷和可再生能源的不确定性，从而降低调度策略不必要的保守性。然后，基于条件风险价值（CVaR）将互联微电网的日前协同调度问题构建为一个DRO模型，以准确评估调度策略的尾部平均风险。此外，由于双层定积分优化模型求解困难，本文通过对偶变换及区间约束重构，将原模型等价转化为易于求解的单层混合整数二阶锥规划（MISOCP）模型。随后，...
解读: 该分布式鲁棒优化方法对阳光电源微电网储能系统具有重要应用价值。其CVaR尾部风险评估机制可集成至ST系列PCS的调度策略,提升PowerTitan储能系统在多微网互联场景下的经济性。改进的模糊集建模可优化iSolarCloud平台的源荷不确定性预测算法,降低日前调度保守性。混合整数二阶锥规划求解方法...
基于两种决策准则的退役电动汽车电池梯次利用网络规划
Planning a robust echelon utilization network for used electric vehicle batteries based on two decision-making criteria
Qi Wang · Yankui Liu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 电动汽车动力电池的梯次利用为缓解废旧电池带来的污染问题以及降低储能系统和低速电动车的成本提供了重要机遇。本文基于两种决策准则，研究了退役电池的梯次利用网络规划问题，旨在规划设施选址与电池运输路径，以满足二级市场对电池质量的多样化需求。首先，针对二级市场需求及高质量退役电池数量的不确定性，构建了一个风险中性的自适应分布鲁棒优化（ADRO）模型。所提出的模型被重构为一个混合整数二阶锥规划（SOCP）模型，并通过加速Benders分解法（BD）进行求解。其次，进一步提出基于均值-条件风险价值（C...
解读: 该研究的梯次利用网络规划模型对阳光电源储能业务具有重要价值。文中分布鲁棒优化方法可应用于PowerTitan储能系统的退役电池管理,通过优化回收网络布局降低3.7%运营成本。ST系列PCS可集成梯次电池形成经济型储能方案,结合iSolarCloud平台实现电池质量分级与全生命周期追踪。该模型的风险决...
级联抽水蓄能系统与直流输电协调日前调度的分布鲁棒优化
Distributionally robust coordinated day-ahead scheduling of Cascade pumped hydro energy storage system and DC transmission
Mao Liu · Xiangyu Kong · Jijian Lian · Jimin Wang 等5人 · Applied Energy · 2025年1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...
一种考虑风电出力依赖性不确定性的分布鲁棒机会约束优化方法用于含N-1安全约束的最优潮流问题
A distributionally robust chance constrained optimization approach for security-constrained optimal power flow problems considering dependent uncertainty of wind power
Wenwei Huang · Tong Qian · Wenhu Tang · Jianzhong Wu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 风电并网发电将不确定性引入输电线路功率，可能增加N-1故障风险。本研究提出一种考虑风电出力依赖性不确定性的N-1线路安全约束最优潮流（SCOPF）模型，以降低此类风险。首先，构建一种改进的模糊集，通过引入Copula约束来刻画风电场之间的相关性，从而降低模型保守性。随后，采用分布鲁棒优化方法建立代表安全约束（SC）的机会约束（CC），并推导所提模型的可处理形式。接着，提出依赖敏感性指标，用于识别受依赖性不确定性显著影响的关键元件，并基于该指标构建面向机会约束的依赖敏感性模糊集，以降低求解复...
解读: 该分布鲁棒优化方法对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。通过Copula建模风电场相关性,可优化储能系统在N-1故障场景下的调度策略,降低保守性同时保证安全约束。所提依赖敏感性指标可集成至iSolarCloud平台,实现风储协同优化调度。Benders分解算法适用于...
基于自适应再分配的准时V2G调度圈：评估与增强转移V2G能力
Punctual V2G scheduling circle: Evaluate and enhance transfer V2G capability through adaptive redistribution
Ke Liu · Yanli Liu · Gang Si · Xin Lu 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 随着电动汽车（EV）数量的不断增长，车辆到电网（V2G）技术展现出巨大的潜力。然而，V2G站点及其连接的电网节点位置固定，而电动汽车的空间分布具有随机性。因此，在电网V2G调度过程中，除了关注V2G站点本地的V2G能力外，还需考虑在有限转移时间内的准时转移V2G能力。为此，本文提出一种基于自适应再分配（AV2GR）的方法，用于评估并增强目标站点的准时转移V2G能力，从而构建相应的准时V2G调度圈及增强型调度圈。首先，建立了一种转移V2G再分配（TV2GR）模型，用以评估在常规车辆和转移EV...
解读: 该V2G准时调度技术对阳光电源充电桩及储能业务具有重要价值。论文提出的自适应再分配算法可与我司充电站网络深度融合:1)结合iSolarCloud平台实时交通数据,优化多站点协同调度策略;2)ST系列PCS可配合转移V2G能力评估,提升电网侧削峰填谷效率;3)拥堵指数模型可嵌入充电站智能管理系统,动态...
瑞典日前电力与频率抑制备用市场中电池收益叠加的盈利基准与退化分析
Profit benchmarking and degradation analysis for revenue stacking of batteries in Sweden’s day-ahead electricity and frequency containment reserve markets
Nima Mirzaei Alavij · Rahmat Khezri · Mohammadreza Mazi · David Steen 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.381
摘要 本文提出了一种新颖的混合整数线性规划（MILP）模型，用于在瑞典日前（DA）电力市场和频率抑制备用（FCR）市场中实现电池储能系统（BESS）的收益叠加。该模型详细考虑了日历老化与循环老化导致的电池退化以及市场的技术要求，旨在最大化电池所有者参与日前市场及三种FCR市场——正常运行下的FCR（FCR-N）和扰动情况下的FCR（FCR-D）上、下调频服务——所带来的潜在利润。为提供全面的结果，本文基于一分钟分辨率的真实数据，对2022全年进行了连续的日度优化计算。模拟了五种不同的运行模式，包...
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统的多市场收益优化具有重要参考价值。通过MILP模型实现日前电力市场与FCR调频市场的收益叠加,年收益可达单一市场的22倍,且电池年衰减仅1.7%。建议将该优化算法集成至iSolarCloud平台,结合GFM控制技术提升调频响应能力,并在电池...
一种基于演化多分位数长短期记忆神经网络的超短期光伏功率概率预测混合模型
A novel hybrid model based on evolving multi-quantile long and short-term memory neural network for ultra-short-term probabilistic forecasting of photovoltaic power
Jianhua Zhu · Yaoyao He · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 概率预测在消除光伏发电不确定性方面具有极其重要的作用。由于具备强大的泛化能力，分位数回归长短期记忆神经网络（QRLSTM）被广泛认为是光伏发电概率预测中颇具前景的方法。然而，这类模型对每个分位数单独进行训练，忽略了不同分位数之间的相关性与单调性约束，且多次训练导致计算复杂度过高。此外，由分位数回归产生的不可微分的分位损失函数对优化算法提出了较高要求。为解决上述问题，本文提出一种基于演化分布混沌粒子群优化算法（EDCPSO）优化的多分位数LSTM（MQLSTM）模型，以实现高质量的光伏发电概...
解读: 该超短期光伏功率概率预测技术对阳光电源SG系列逆变器及iSolarCloud平台具有重要应用价值。MQLSTM多分位点神经网络可集成至智能运维系统,实现光伏出力的概率区间预测,优化MPPT控制策略。结合ST系列储能变流器,可基于预测置信区间动态调整充放电计划,提升能量管理精度。EDCPSO优化算法的...