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基于隐私保护的物理信息深度算子代理模型的电–气耦合系统连锁故障实时主动控制
Real-time proactive control of cascading failures in integrated electricity–gas systems based on a privacy-preserving physics informed deep operator surrogate model
Jiachen Zhang · Qinglai Guo · Yanzhen Zhou · Hongbin Sun · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 随着电力系统与天然气网络之间耦合程度的加深,两类系统间的故障传播风险也随之上升,威胁综合能源系统的安全运行。然而,采用传统数值方法进行动态能量流分析存在计算效率低下的问题,难以满足实时紧急控制的需求。此外,系统之间直接共享模型与数据在实际应用中仍不可行。为应对上述挑战,本文提出了一种面向电–气耦合系统(IEGS)连锁故障的快速主动控制方法,利用物理信息驱动的天然气网络代理模型显著加速安全分析过程。所提出的框架结合了物理信息驱动的深度算子神经网络(PI-DeepONet),以实现故障条件下快...
解读: 该电-气耦合系统级联故障预测技术对阳光电源储能系统具有重要价值。基于物理信息深度学习的实时故障预测方法可应用于PowerTitan储能系统与iSolarCloud平台,实现多能源系统协同控制。其隐私保护数据压缩技术可增强ST系列PCS在综合能源场景的安全性,支持虚拟电厂VPP应用中电储气多系统协调。...
风电生产商与充电站聚合商在电力市场中的协同参与
Collaborative participation of wind power producer and charging station aggregator in electricity markets
Mohammad Hossein Abbasi · Dillip Kumar Mishra · Ziba Arjmandzadeh · Jiangfeng Zhang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 电动汽车(EV)的广泛应用受到两大挑战的制约:快速充电基础设施不足以及对化石燃料发电的依赖。扩建快速充电站(FCS)需要进行最优调度,而这一过程因电动汽车用户行为的随机性而变得复杂。此外,可再生能源出力的剧烈波动通常依赖化石燃料发电来缓解,这可能限制电动汽车在环境方面的优势。本文通过风电生产商(WPP)与FCS聚合商的协调运行来应对上述挑战,旨在优化双方收益的同时考虑电动汽车电池老化及FCS充电能力限制。该问题被建模为一个双层优化问题:WPP和FCS聚合商通过点对点(P2P)电能交易协议关...
解读: 该风电-充电站协同优化技术对阳光电源ST系列储能变流器及充电桩业务具有重要价值。通过P2P能源交易框架,可提升储能系统在新能源消纳场景的经济性,降低充电站运营成本达58%。建议将Lyapunov优化算法集成至iSolarCloud平台,结合强化学习优化储能调度策略,并在PowerTitan储能系统中...
高速公路边坡光伏开发的时空潜力与经济性评估:以中国江西为例
Spatiotemporal potential and economic assessment of highway slope-based photovoltaics: A case study in Jiangxi, China
Zhe Liu · Hao Yub · Xuanyu Liub · Chonghao Zhang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
随着可用于可再生能源部署的土地资源日益稀缺,公路填方边坡为土地高效利用的可再生能源整合提供了创新解决方案。本研究提出一种基于高分辨率数字高程模型(DEM)的可扩展、高精度方法,用于识别适宜建设光伏系统的边坡,并从物理、地理和技术三个维度评估江西省内此类场地的太阳能潜力。研究构建了一个融合地理、技术与政策因素的经济分析框架,以投资回收期为核心指标,在不同资本成本和补贴情景下评估项目的可行性。研究结果表明,基于边坡的太阳能资源在空间和季节上均表现出显著异质性,高潜力区域主要集中于江西省南部。尽管出于...
解读: 该研究揭示江西高速公路边坡光伏潜力达12.3GW装机量,为阳光电源SG系列组串式逆变器提供重要应用场景。边坡地形复杂、遮挡多变的特点,恰需我司1500V系统的多路MPPT优化技术应对局部阴影。研究强调的空间异质性和季节波动,可通过配置ST系列储能PCS及PowerTitan系统实现削峰填谷。建议开发...
一种用于高比例可再生能源电力系统频率调节的创新协调控制策略
An innovative coordinated control strategy for frequency regulation in power systems with high renewable penetration
Tengxi Zhang · Ruifeng Shi · Limin Jia · Kwang Y.Leed · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 随着太阳能和风能在电力系统中所占比例的增加,传统频率调节资源的减少导致低惯量系统的频率稳定性下降。依赖同步发电机(SGs)的传统方法在提供充分频率响应方面面临挑战,因此需要采用先进的控制技术,使异步单元能够参与频率稳定。本文旨在改善系统频率动态特性,提出一种改进的动态调度控制策略(DSCS),并结合深度强化学习(DRL)框架,以优化混合电力系统(HyPS)中同步发电机与电力电子接口异步资源之间的频率响应协调性。首先,建立了考虑高比例可再生能源(RES)接入的混合电力系统可扩展系统频率模型,...
解读: 该深度强化学习协调控制策略对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。论文提出的动态调度控制可直接应用于PowerTitan储能系统的一次调频功能优化,通过DRL框架实现同步机与新能源异步资源的智能协调。结合阳光电源VSG虚拟同步机技术和GFM构网型控制,可在高渗透率场景下将频...
适用于具有显著电压平台区的LiFePO₄锂离子电池的鲁棒荷电状态估计
Robust state-of-charge estimation for LiFePO₄ Lithium-ion batteries with pronounced voltage plateau regions
Kaixuan Zhang · Cheng Chena · Lixin Era · Weixiang Shenb 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
准确的荷电状态(SOC)估计对于电动汽车和储能系统的安全高效运行至关重要。针对磷酸铁锂(LiFePO₄或LFP)电池在电压平台区可观测性降低和对噪声敏感的问题,本研究提出了一种具有双误差协同机制的自适应鲁棒扩展卡尔曼滤波器(AREKF),用于SOC估计。首先,基于辨识得到的开路电压(OCV)和估计的SOC构建收敛条件,控制SOC校正的激活与关闭;进一步地,通过将不可测量的SOC误差条件转化为基于状态预测与反馈误差的可测电压条件,扩展了存在SOC误差时的校正窗口。其次,通过比较计算得到的电压残差协...
解读: 该LFP电池SOC估算技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。针对磷酸铁锂电池平台区可观测性弱的难题,所提自适应鲁棒EKF算法可直接集成至BMS与PCS协同控制架构中,提升储能系统在宽温度范围(-20~60℃)及高噪声工况下的SOC估算精度(±2%),优化充放电策...
LLM协调的频率调节自动竞价:交叉注意力分布强化学习智能体框架
LLM-coordination in auto-bidding of frequency regulation: Cross-attention distributional reinforcement agentic learning
Borui Zhang · Chaojie Lia · Guo Chena · Zhao Xub 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 电池储能系统(BESS)涉及大量资本投入,因此盈利能力成为关键关注点。在澳大利亚国家电力市场(NEM)中,频率控制辅助服务(FCAS)市场已成为BESS的主要收入来源。然而,FCAS市场的高波动性和复杂动态特性使得捕捉潜在市场机会并制定盈利性竞价策略极具挑战性。为应对这些挑战,本文提出了一种面向联合电能与FCAS市场的电池储能系统的大语言模型(LLM)协调式自动竞价系统。该系统引入了一种LLM驱动的智能体协调框架,通过多智能体工作流以及基于心智理论(ToM)推理的交互机制,实现自动化且可解...
解读: 该LLM协同自动竞价技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统在澳洲等调频市场具有重要应用价值。论文提出的交叉注意力机制可增强市场动态识别,分布式深度强化学习算法能优化FCAS市场不确定性下的竞价策略,可集成至iSolarCloud平台实现储能资产智能竞价。该方法显著优于传统预测优化...
液化天然气在冷能储存不足条件下辅助液态空气储能系统启动中的新应用研究
A new application study of liquefied natural gas in assisting in the start-up of the liquid air energy storage system without sufficient cold storage energy
Yufei Zhoua · Hanfei Zhang · Shuo Liua · Jin Huang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 液态空气储能(LAES)是一种极具前景的大规模储能技术,其中冷能循环是其关键技术环节。然而,在LAES系统的初始启动阶段,或在长时间停机维护后的重启过程中,系统可能面临冷能储存不足的问题,而现有研究尚未充分解决在此类条件下如何建立冷能循环的难题。基于LAES系统的动态模型,本研究首先探讨了在无冷能储存的情况下,仅依靠空气节流冷却效应实现空气液化的启动过程及其性能表现。随后,提出了一种利用液化天然气(LNG)额外冷能辅助LAES系统在无冷能储存条件下启动的新方案,并建立了相应的评价指标体系,...
解读: 该LAES液空储能冷启动技术对阳光电源大规模储能系统具有重要借鉴价值。研究揭示的冷储能不足导致启动时间延长30倍的问题,与我司PowerTitan等大型储能系统面临的长期停机后重启挑战高度相关。LNG辅助冷启动方案将启动时间缩短至1/15.2,启发我司ST系列PCS可开发类似的辅助预热/预冷策略,通...
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,...
面向集成光伏应用:采用不同封装材料的轻质硅异质结太阳能组件及其湿热稳定性
Towards integrated photovoltaic applications: Lightweight silicon heterojunction solar modules with different encapsulation materials and their damp heat stability
Kai Zhang · Andreas Lambertz · Krzysztof Dzięcioł · Karsten Bittkau 等12人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 轻质光伏(PV)组件能够为光伏应用开辟大量新场景,例如建筑一体化光伏(BIPV)和车辆一体化光伏(VIPV)。硅异质结(SHJ)太阳能电池已被公认为是提升太阳能发电效率的最先进技术之一。然而,SHJ太阳能电池本质上容易受到湿热诱导退化(DHID)的影响,这对其实际应用构成了关键挑战。本研究利用具有不同封装材料和结构的SHJ太阳能电池,制备了低面密度(约2 kg/m²)且保持高功率密度(约70 W/kg)的轻质SHJ微型组件。通过对组件在经历1000小时加速湿热(DH)老化测试后模块的光学与...
解读: 该轻量化异质结组件技术对阳光电源BIPV和VIPV场景具有重要价值。研究揭示封装材料对湿热稳定性的关键影响,优化方案可将效率衰减控制在0.47%,为SG系列光伏逆流器在建筑一体化和车载光伏应用提供可靠组件配套方案。轻量化特性(2kg/m²)与高功率密度(70W/kg)特别适配充电桩顶棚光伏系统,结合...
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...
MFFDM-WLS:一种基于多粒度特征的时序分层风速时间序列一致性预测方法
MFFDM-WLS: A multi-granularity feature-based coherent forecasting method for temporal hierarchical wind speed time series
Yun Wang · Xiaocong Duana · Fan Zhang · Guang Wua 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 风能因其清洁和可持续的特性,已成为全球能源系统的重要组成部分。然而,风速的间歇性和波动性给风电出力带来了显著的不确定性,对电网并网造成了挑战。此外,与单一粒度预测相比,多粒度风速预测能够提供更丰富的信息,更有利于风电场的运行与规划。因此,为进一步提高风速预测的准确性与可靠性,并获得满足分层一致性的多粒度预测结果,本文提出了一种针对时序分层风速时间序列的基于多粒度特征的一致性预测方法MFFDM-WLS。首先,提出一种基于多粒度特征融合的深度模型(MFFDM),用于生成基础预测值。MFFDM采...
解读: 该多粒度风速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。通过时间层级一致性预测,可优化iSolarCloud平台的预测性维护算法,提升风储协同控制精度。多粒度特征融合方法可应用于GFM/GFL控制策略的自适应切换决策,增强电网友好型并网能力。概率预测结果可为E...
双面光伏组件在局部遮阴条件下复合发电模型的开发
Development of a compound power generation model for bifacial photovoltaic modules under partial shading conditions
Qiangzhi Zhang · Yimo Luo · Tao Mac · Shuhao Wanga 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 双面光伏(bPV)组件由于自遮挡、相互遮挡以及外部遮挡,导致其正面和背面接收到的太阳辐照度分布不均,从而影响其性能与可靠性。因此,在局部遮阴条件(PSC)下建立精确的功率模型至关重要。现有的bPV组件发电模型通常基于双面因子,未能考虑被遮挡与未被遮挡太阳电池区域之间的电流失配问题,以及正背面电气性能的动态变化,这两方面因素均会导致发电量的高估。为克服上述局限性,本文提出了一种新型复合发电模型,该模型构建了双电流源子模型(DCSM)以考虑太阳电池的失配效应,并采用并联等效电路子模型(PECM...
解读: 该双面组件复合功率模型对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT优化具有重要价值。传统模型在遮挡工况下误差超60%,新模型通过双电流源子模型和并联等效电路精准捕捉电池失配与动态特性,误差降至5%以内。可应用于iSolarCloud平台的发电预测算法,优化1500V系统在复杂遮挡场景下的多路MPPT策略,...
基于分布鲁棒机会约束的钢铁工业微电网在配电市场中含储能的能量管理
Distributionally robust chance-constrained energy management of steel industrial microgrid with energy storage in distribution market
Linbo Fu · Houhe Chen · Rufeng Zhang · Tao Jiang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 高耗能钢铁工业微电网(SIMG)中分布式光伏出力的不确定性可能影响SIMG的能量管理策略,甚至增加其在配电市场中的运行风险。针对SIMG中分布式光伏出力的不确定性,本文提出了一种基于分布鲁棒机会约束(DRCC)的配电市场环境下SIMG能量管理方法,以优化钢铁工业生产过程。首先,根据SIMG中能量流与信息流的形式,提出了参与配电市场出清的交易模式;在SIMG能量管理中引入了钢铁生产过程的时间序列模型,并进一步构建了配电市场环境下的双层能量优化管理模型。随后,采用DRCC方法处理分布式光伏出力...
解读: 该分布鲁棒机会约束优化方法对阳光电源钢铁工业微网解决方案具有重要价值。针对高载能工业场景,可结合ST系列储能变流器与PowerTitan系统,通过CVaR风险控制策略优化光储协同调度。建议在iSolarCloud平台集成该分布鲁棒算法,处理工商业光伏出力不确定性,提升SG系列逆变器在电力市场环境下的...
基于改进EMPC并考虑混沌特性的海上双面漂浮光伏系统动态跟踪MPP控制
Dynamic tracking MPP control of offshore bifacial floating photovoltaic systems with improved EMPC accounting for chaotic properties
Minan Tanga · Jinping Lia · Hua Gengb · Tong Yanga 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.398
摘要 海上漂浮式双面光伏(FBPV)系统的部署受到恶劣海洋环境所带来固有挑战的制约,此类环境会引发系统混沌运动和功率输出波动。为解决这一问题,本文提出一种改进的经济模型预测控制(EMPC)策略,并结合改进正弦算法引导的蜣螂优化(MSADBO)算法,以实现最大功率点(MPP)的精确跟踪。该方法首先建立FBPV系统纵向倾角的动态方程,随后通过分岔图和相图分析验证其混沌特性。在此基础上,构建了考虑辐照度与组件倾角之间关系的动态数学模型,进而建立一个时变非线性模型,用于设计以发电功率和开关损耗为主要性能...
解读: 该海上双面浮式光伏动态MPPT技术对阳光电源SG系列逆变器及海洋光伏应用具有重要价值。改进型EMPC结合MSADBO算法可提升1.5%-2%追踪精度并降低30%功率波动,可直接应用于SG逆变器的MPPT优化算法升级,特别适合海上漂浮电站等复杂工况。该非线性预测控制策略与阳光现有GFM/VSG控制技术...
基于深度Q网络并考虑充放电次数的电池储能系统控制策略
Deep Q-network based battery energy storage system control strategy with charging/discharging times considered
Jun Cai · Maowen Fua · Ying Yana · Zhong Chenb 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.398
摘要 电池储能系统(BESS)在维持用户侧电力供需平衡中发挥着关键作用。本文提出了一种基于深度Q网络(DQN)算法的BESS能量管理系统(EMS),该系统充分考虑了电池的充放电次数限制。首先,建立了EMS的数学模型;随后,将EMS的最优决策过程建模为马尔可夫决策过程(MDP),并在此基础上设计了相应的MDP公式与DQN算法,以根据负荷情况制定合理的充放电调度计划。最后,基于中国贵州省遵义市某线路的实际负荷数据开展了实验研究。测试结果表明,本研究所提出的优化方法可将电网功率波动的最大方差降低至原始...
解读: 该DQN深度强化学习储能控制策略对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。通过MDP建模优化充放电决策,可将电网波动方差降至49%,充放电次数减少50-67%,显著延缓电池老化。该算法可集成至iSolarCloud平台,结合阳光电源三电平拓扑和GFM控制技术,提升用户侧...
优化的氢-电池混合储能规划用于海岛微电网:一种应对多时间尺度不平衡的TSA-THC方法
Optimized hybrid hydrogen-battery storage planning for Island microgrids: A TSA-THC approach for addressing multi-time-scale imbalances
Qingzhu Zhang · Yunfei Mu · Hongjie Jia · Xiaodan Yu 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.398
摘要 离网型海岛微电网(OGIM)中可再生能源的高度波动性在多个时间尺度上对电力平衡构成了重大挑战。氢-电池混合储能(HHBS)能够在不同时间尺度上有效缓解电力不平衡问题。然而,HHBS的规划通常需要考虑全年运行情况,导致因变量数量庞大而带来显著的计算复杂性。为应对这一挑战,本文提出一种新颖的规划方法,通过融合时间序列聚合(TSA)和时间尺度压缩(THC),在不牺牲规划精度的前提下优化计算效率。该方法在保留氢储能(HS)长运行周期特性的同时,最大限度减少与电池相关的变量数量,从而确保计算可行性与...
解读: 该氢-电混合储能规划方法对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。TSA-THC算法可集成至iSolarCloud平台,实现海岛微电网多时间尺度能量管理优化,将计算效率提升50%以上。氢储能长周期特性与电池短周期响应的协同配置,可指导阳光电源开发GFM控制策略下的混合储...
一种用于电池组多物理场的高保真在线监测算法
A high-fidelity online monitoring algorithm for multiple physical fields in battery pack
Yi Xiea · Wensai Maa · Disheng Jiang · Wei Lib 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.398
准确估计电池的荷电状态(SOC)、温度分布状态(SOTD)和功率状态(SOP)对于保障现代储能系统(尤其是在电动汽车中)的安全性、效率和寿命至关重要。这些状态之间的交叉耦合动力学特性要求采用先进的建模与估计算法以提升系统性能与可靠性。在本研究中,选取电池组作为研究对象,构建了一种电-热耦合模型。其中,电气模型基于一阶等效电路模型,并扩展以考虑串并联结构关系,从而为热模型提供电气参数;热模型则建立了电池组内部产热与传热过程的详细框架,并将温度反馈至电气模型以校正其参数。随后,针对该模型设计了一种在...
解读: 该电池包多物理场在线监测算法对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。电热耦合模型可集成至iSolarCloud平台,实现SOC、温度场和SOP的精准联合估算(SOC误差≤1.52%,温度误差<1.32°C),显著提升储能系统BMS管理精度。三维温度场重建技术可优化液冷...
预测不确定性建模技术及概率型风速与风电功率预测评估指标综述
A review of predictive uncertainty modeling techniques and evaluation metrics in probabilistic wind speed and wind power forecasting
Yun Wanga · Fan Zhang · Hongbo Koua · Runmin Zoua 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.396
摘要 鉴于风能资源具有显著的变异性,解决风能预测中固有的不确定性至关重要。因此,研究人员已开发出多种概率模型,这些模型为理解风能的波动特性提供了有价值的见解,并提升了预测的准确性。本文旨在分析预测不确定性中不同类型不确定性的意义,并对风速与风电功率预测的概率方法进行系统而全面的综述。特别地,本文详细考察了用于生成预测区间(作为预测不确定性的一种通用表示形式)的代表性模型结构。此外,本综述还探讨了用于评估概率预测质量的各类评价指标,并对其数学表达、时间复杂度以及适用条件进行了分析。这些评价指标在判...
解读: 该风电预测不确定性建模技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。通过概率预测方法可优化ST系列PCS的充放电策略,提升PowerTitan储能系统在风储耦合场景下的能量管理精度。预测区间技术可为iSolarCloud平台提供更可靠的风电波动预判能力,辅助GFM/VSG控制策略实现更平滑的功率调节。不确...
基于线性菲涅尔滤光-聚光结构的新型太阳能分频光伏-聚热混合转换系统:实验装置与应用分析
A novel solar spectrum splitting PV-CPT hybrid conversion system based on linear Fresnel filter-concentrator structure: Experimental device and application analysis
Jialu Tian · Guijia Zhang · Haojin Wu · Shiquan Shan 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.396
摘要 本研究探讨了光伏-聚热(PV-CPT)太阳能高效转换技术,将多层选择性滤光膜集成至线性菲涅尔聚光结构中,实现全光谱分频与剩余光谱的聚焦利用。针对硅基光伏电池设计的光学滤光片在响应波段内具有高透射率,可将60.7%的太阳能量用于光伏发电。未被利用的剩余光谱则由线性菲涅尔选择性滤光场反射并聚焦至热能接收器。本文分析了三种典型的热能利用方式——有机朗肯循环(ORC)、甲醇分解(MD)以及与蒸汽朗肯循环(SRC)耦合——用于聚热转换(CPT),并通过㶲效率评估揭示不可逆损失的产生机制。基于ORC、...
解读: 该光伏-光热混合发电技术对阳光电源SG系列光伏逆变器产品具有重要启示。研究中硅基光伏组件响应波段透射率达60.7%,剩余光谱用于热发电,系统综合发电效率最高达32.65%。这为阳光电源多能互补系统设计提供新思路:可结合ST系列储能变流器与光热发电系统耦合,通过先进MPPT算法优化光谱分离后的光伏发电...
异构动态数据环境下分布式光伏在线增量概率功率预测
Online incremental probability power prediction for distributed PVs in heterogeneous and dynamic data environments
Le Zhang · Ziyu Chen · Jizhong Zhu · Kaixin Lin 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.394
摘要 数据共享是提升小样本条件下分布式光伏发电功率数据驱动模型预测精度的标准解决方案。然而在实际应用中,由于数据的去中心化所有权以及复杂多变的外部环境,该方案面临数据隐私、数据异构性以及动态数据学习等方面的挑战。为应对这些挑战,本文提出一种基于贝叶斯随机配置网络(BSCN)与个性化联邦学习(PFL)的增量式概率预测方法。具体而言,采用随机配置网络——一种新兴的单隐层无迭代神经网络——快速构建功率预测模型;为获得后验分布并确定概率输出,引入贝叶斯推断对SCN的输出参数进行评估。针对小样本和异构数据...
解读: 该分布式光伏概率预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台及SG系列逆变器具有重要应用价值。其联邦学习框架可保护多业主数据隐私,增量学习策略适配动态环境,可显著提升小样本场景下的功率预测精度。技术可集成至iSolarCloud平台,优化分布式光伏集群的预测性维护与功率调度;结合SG逆变器M...
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