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基于神经网络前馈算法的SOEC系统热电双控策略
A thermo-electrical dual control strategy for SOEC system based on a neural network feedforward algorithm
Biaowu Lua · Shaozhuo Niub · Yuxuan Feic · Ang Lia 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 固体氧化物电解池（SOEC）通过共电解技术为将可再生能源转化为合成气提供了有前景的途径，实现了高效的能量存储。然而，可再生能源固有的波动性，以及SOEC系统内部多物理场和组件之间的复杂耦合作用，给实现快速动态调节带来了重大挑战。本文建立了包含蒸发器、电加热器、换热器和SOEC电堆在内的SOEC系统综合模型。通过详细的多时间尺度特性分析发现，燃料流量在控制电堆温度和电压方面具有优势。随后，对比了基本燃料流量控制（FFC）、空气流量控制（AFC）和恒定转化率控制（CCRC）对关键性能的影响。结...
解读: 该SOEC双控策略对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。论文提出的神经网络前馈控制算法可应用于ST系列PCS的多物理场协同控制,特别是在光伏波动场景下实现电压稳定与温度管理的双重优化。其多时间尺度特性分析方法可用于PowerTitan储能系统的动态响应优化,将电压波动降低75%的控制思路可迁移至SiC...
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...
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...
一种考虑台风灾害的韧性导向型海上风电场与输电网络协同规划多场景分布鲁棒模型
A multi-scenario distributionally robust model for resilience-oriented offshore wind farms and transmission network integrated planning considering typhoon disasters
Yang Yuan · Heng Zhang · Shenxi Zhang · Haozhong Cheng 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
现有韧性导向型海上风电场与输电网络协同规划（ROWF&TNIP）模型在刻画台风灾害期间风力发电和电网故障相关不确定性方面缺乏细致描述，且在提升系统韧性时往往表现出较强的保守性。为克服上述局限，本文提出一种考虑台风灾害的多场景分布鲁棒ROWF&TNIP模型。该模型综合考虑正常运行场景（NOS）和台风灾害场景（TDS）下风力发电与电网故障的多重不确定性，以较低的保守程度实现韧性的提升。首先，构建了针对海上风电场（OWF）出力与电网故障的多场景分布鲁棒不确定性集合：基于条件风险价值（CVaR）的多场景...
解读: 该海上风电韧性规划模型对阳光电源ST系列储能系统和智能运维平台具有重要应用价值。论文提出的多场景分布鲁棒优化方法可应用于PowerTitan储能系统的台风灾害应对策略,通过CVaR不确定性集建模提升极端天气下源网荷协调能力。差异化加固模型与预防性机组组合策略可集成至iSolarCloud平台,实现海...
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...
基于韧性移动储能资源的微电网构建方法——考虑电-交-信网络互依性
Resilient mobile energy storage resources-based microgrid formation considering power-transportation-information network interdependencies
Jian Zhong · Chen Chen · Haochen Zhang · Wentao Shen 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.389
摘要 智慧城市技术的发展加深了电力、交通与信息网络（PTINs）之间的相互作用。当前基于移动储能资源（MESR）的配电网（PDN）恢复方案通常忽略了PTINs之间的互依赖关系，从而制约了负荷的高效恢复。本文梳理了PTINs中若干关键交互因素，包括电力供需、交通效率、通信覆盖能力、电动汽车（EV）部署能力以及配电网可控性。在此基础上，构建了一个PTIN交互模型，用以揭示基于MESR恢复过程中的‘链式恢复效应’。进一步地，提出一种利用电动汽车（EVs）、移动储能系统（MESSs）和无人机（UAVs）...
解读: 该研究对阳光电源移动储能及微电网解决方案具有重要价值。论文提出的电力-交通-信息网络(PTIN)协同优化框架,可直接应用于ST系列PCS与PowerTitan储能系统的智能调度策略。移动储能系统(MESS)与电动汽车协同恢复供电的思路,为阳光电源充电桩产品与储能系统集成提供新方向。基于UAV的通信覆...
基于深度学习与遥感的城市土地分类对光伏潜力的分析
PV potential analysis through deep learning and remote sensing-based urban land classification
Hongjun Tan · Zhiling Guo · Yuntian Chen · Haoran Zhang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.387
城市土地在商业、居住、草地及其他行政分区中的利用情况将影响可再生能源基础设施（如光伏板）的可用安装面积。将土地利用类型纳入光伏潜力评估对于优化空间配置、贴近能源需求中心以及提升系统效率至关重要。为解决以往研究忽视城市土地利用问题的局限性，本文提出一个融合遥感数据与深度学习方法的框架，实现八类细粒度和三类粗粒度的土地利用分类。该框架针对每种土地利用类型计算其可安装光伏系统的面积，并结合2023年年均太阳辐照量评估其发电潜力。案例研究表明，德国海尔布隆（Heilbronn）地区的土地适合地面光伏安装...
解读: 该研究基于深度学习和遥感数据的城市土地分类与光伏潜力评估框架,对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud平台具有重要应用价值。通过精细化土地利用分类(商业、住宅、未利用地等),可优化地面光伏与屋顶光伏的配置策略。研究中不同地类的单位面积发电潜力差异,可指导阳光电源1500V系统和MPPT优化技...
一种用于大型光伏电站中精确高效辐射传输建模的新型参数化方案
A novel parameterization scheme for accurate and efficient radiation transfer modeling in large-scale PV power plants
Xinyao Zhang · Kun Yang · Changkun Shao · Haochong Chen · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 随着技术的进步，双面光伏（PV）组件已在大型光伏电站中广泛应用。准确且高效地计算双面组件背面吸收的太阳辐射仍是一个关键挑战。基于视角因子的二维简化方法为这类大规模应用提供了高速计算途径，但忽略了组件安装高度的影响，从而导致模拟偏差。本研究提出了一种用于大型光伏电站中太阳辐射传输建模的新型参数化方案（PVRT）。该PVRT方案考虑了组件高度因素，能够在多种辐射情景和系统配置下，对光伏组件正反两面以及地表表面的辐射吸收进行高效且精确的计算。通过与采用Helios光线追踪模型的高精度模拟结果进行...
解读: 该双面组件辐射传输参数化方案对阳光电源SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。PVRT方案将背面辐射吸收计算误差从30%降至8%以内,可显著提升MPPT算法对双面组件的追踪精度。建议将该模型集成至iSolarCloud平台,结合实际地形和组件高度参数,优化大型电站的发电量预测和智能运维策略。该技术还可为...
基于改进长短期记忆网络与数据驱动预测控制的电动汽车能量管理
Energy management of electric vehicles based on improved long short term memory network and data-enabled predictive control
Bin Chen · Guo He · Lin Hu · Heng Li 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 作为混合储能系统（HESS）电动汽车中一种流行的能量管理策略（EMS），模型预测控制（MPC）易受现有参数建模方法在模型精度和参数敏感性方面的影响。本文提出了一种基于分层数据驱动预测控制的新型EMS。上层采用优化的长短期记忆（LSTM）网络进行轨迹预测，从而为下层获取具有成本效益的负载功率需求。在下层，针对HESS提出了一种数据驱动预测控制（DeePC）方法，以实现电池与超级电容器之间的最优功率分配，并最小化电池容量衰减。与传统的MPC不同，DeePC基于仅从HESS的输入-输出数据构建的...
解读: 该分层数据驱动预测控制技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。论文提出的DeePC方法无需精确参数建模,仅依赖输入输出数据即可实现电池-超级电容混合储能的最优功率分配,相比传统MPC降低运行成本22.68%。该技术可直接应用于ST系列PCS的能量管理策略优化,通过LSTM网络预测负荷需求,结合Dee...
符合概率分布的物理约束风力发电预测方法：面向抗噪深度学习
Physics-constrained wind power forecasting aligned with probability distributions for noise-resilient deep learning
Jiaxin Gao · Yuanqi Cheng · Dongxiao Zhang · Yuntian Chen · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 风电作为关键的可再生能源之一，在实现碳中和目标中发挥着重要作用。然而，由于风速预测数据具有高噪声特性，风力发电功率的准确预测面临挑战，这会降低预测的精度与鲁棒性。为解决这一问题，本文提出一种理论引导（即物理约束）的深度学习风力发电预测方法（TgDPF）。TgDPF将表征风电功率概率分布的风电功率曲线领域知识，与长短期记忆网络（LSTM）深度学习模型相结合。该融合机制确保模型输出与风电功率的概率分布保持一致，遵循物理约束条件，从而增强对噪声的抵抗能力。因此，TgDPF是一种典型的物理约束建模...
解读: 该物理约束深度学习风电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。通过融合风电功率曲线概率分布与LSTM模型,在高噪声环境下预测精度提升24.7%-73.9%,可显著优化储能系统的充放电策略与能量管理。该方法的抗噪声特性与物理约束思想可迁移至iSolarClo...
考虑可交易绿色证书的光伏发电经济性评估与电网平价分析
Economic assessment and grid parity analysis of photovoltaic power generation considering tradable green certificate
Chizhong Wang · Heng Chen · Zhengwei Wang · Yue Gao 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.382
可交易绿色证书（TGC）制度为中国推进光伏发电实现电网平价提供了新的机遇。本文建立了一个包含TGC对光伏（PV）项目经济可行性影响的光伏发电平准化度电成本（LCOE）评估模型。该模型针对中国独特的税收制度进行了优化，并应用于分析2022年中国各省份光伏发电的经济表现。随后，通过敏感性分析评估了光伏发电LCOE对不同影响因素的响应程度，识别出影响光伏项目经济效率的关键要素。最后，采用情景分析方法，计算在多种未来情景下各省份LCOE可能的下降路径，探讨在TGC制度框架下的成本降低潜力。研究结果表明，...
解读: 该研究对阳光电源光伏逆变器产品线(SG系列)及储能系统(ST系列PCS)具有重要战略意义。绿证机制下LCOE降低5.19%,验证了系统经济性优化方向。初始投资成本是主导因素,印证了我司1500V高压系统、SiC功率器件应用及MPPT优化技术的降本价值。建议结合iSolarCloud平台数据,针对各省...
混合光伏-热电系统在可再生能源中的进展与挑战
Advances and challenges in hybrid photovoltaic-thermoelectric systems for renewable energy
Raza Moshwan · Xiao-Lei Shi · Min Zhang · Yicheng Yu 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
将热电发电机（TEGs）与光伏（PV）器件相结合，是一种有效提升光伏电池发电能力的策略，从而显著促进太阳能的广泛应用。通过同时利用太阳光中的光子能量和热能，该集成方式能够最大化能量捕获，提高整个系统的整体效率，进而推动太阳能发电的可行性与规模化发展。本文及时综述了混合光伏-热电发电机（PV-TEG）技术在基础原理、热阻、接触电阻和负载电阻对性能的影响、多种集成方案（如结合光谱分束器、相变材料及热力系统的混合PV-TEG系统）、热管理、可行性分析以及经济与环境影响、长期效率提升等方面的最新进展与面...
解读: 该PV-TEG混合发电技术对阳光电源光伏逆变器产品线具有重要启示价值。热电联合发电可提升组件侧能量利用率,与SG系列逆变器的MPPT优化技术形成协同:通过精准追踪光伏-热电双模式功率点,配合三电平拓扑降低损耗,可进一步提升系统效率。该技术的热管理方案可为PowerTitan储能系统的温控设计提供参考...
考虑地形坡度和风机位置影响的二维山丘上风力机尾流特性的风洞研究
Wind tunnel study of wind turbine wake characteristics over two-dimensional hill considering the effects of terrain slope and turbine position
Yao Chen · Bowen Yan · Meng Yu · Guoqing Huang 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 风电场中风机之间的尾流干扰会导致风电场整体发电功率显著下降。本研究通过系统的风洞试验，对在不同坡度的二维山丘上处于不同位置的风力机尾流特性进行了研究，其中风力机轮毂高度与山丘高度相同，均为250 mm，转子直径为400 mm。首先，提出了一种新的归一化方法，用于公平评估风力机在山丘不同位置处的尾流速度亏损。研究发现，位于山顶的风力机尾流受地形影响显著大于位于山前或山后的风力机。随后，系统分析了地形对风力机尾流的影响，包括速度亏损和附加湍流强度。山丘坡度主要影响风力机背风侧的尾流特性：当风力...
解读: 该风电尾流研究对阳光电源复杂地形风电场储能系统配置具有重要参考价值。研究揭示的山地地形对尾流特性的影响规律,可指导ST系列储能变流器在山地风电场的微观选址与容量优化配置。针对陡坡山顶尾流恢复快、缓坡尾流扩散宽的特性,可优化PowerTitan储能系统的功率平抑策略,通过iSolarCloud平台实时...
采用储能系统的电压暂降敏感工业用户两阶段商业模式
A two-stage business model for voltage sag sensitive industrial users employing energy storage systems
Hong Liao · Yunzhu Chen · Zixuan Zheng · Xianyong Xiao 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.379
在电表后端（behind-the-meter, BTM）集成储能系统（ESS）是降低易受电压暂降影响的工业用户用电成本并提升电能质量的可靠方法。然而，目前诸如高昂的初始投资成本、较长的投资回收周期以及服务策略灵活性不足等障碍，正阻碍着BTM储能系统在工业领域的广泛应用。综合能源服务提供商（IESPs）提供的创新性BTM储能解决方案已成为应对上述挑战的可行选择。本研究提出一种新的两阶段商业模式，旨在推进储能系统的部署，同时兼顾综合能源服务提供商与用户双方的需求。本文阐述了该商业模式的框架，以明确各...
解读: 该两阶段商业模式对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统在工商业场景的推广具有重要价值。研究验证了表后侧储能系统通过削峰填谷和电能质量治理可降低用户全生命周期成本2.35%-17.12%,与阳光电源iSolarCloud平台的智能运维能力高度契合。峰谷电价差和电压暂降治理性能是关键影响...
通过阴极水管理将直接硼氢化物燃料电池的功率密度提升至>600 mW cm−2
Boosting the power density of direct borohydride fuel cells to >600 mW cm−2 by cathode water management
Wenxing Jiang · Fangfang Wan · Qiqi Wan · Endao Zhang 等11人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
摘要 直接硼氢化物燃料电池（DBFC）因其高能量密度而受到广泛关注。然而，其功率密度仍不足以满足商业应用的需求。目前已有大量研究聚焦于阳极反应动力学，但对阴极水管理的关注较少，而阴极水管理对于直接液体燃料电池除了至关重要。本文开发了一种具有异质结双微孔层（HJD-MPL）结构的新型气体扩散层（GDL）。利用该HJD-MPL结构，在80 °C下实现了688 mW cm−2的峰值功率密度，超过了文献报道值（453 mW cm−2）。由于具有更高的孔隙率、渗透性以及更强的梯度毛细力，氧气传输阻力从商用...
解读: 该燃料电池阴极水管理技术对阳光电源储能及充电桩产品具有重要借鉴价值。其异质结双微孔层结构通过梯度毛细力优化传质过程,将氧传递阻抗降低67%,功率密度提升52%。该思路可应用于ST系列PCS的液冷散热优化和充电桩热管理系统,通过仿生梯度孔隙结构改善冷却液流动特性,降低热阻抗,提升SiC功率器件散热效率...
屋顶光伏模型的开发以支持城市建筑能源建模
Development of rooftop photovoltaic models to support urban building energy modeling
Zhiyuan Wang · Jingjing Yang · Guangchen Li · Chengjin Wu 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
开发屋顶光伏（PV）系统有助于发电并减少建筑领域的碳排放。本文提出了一种屋顶光伏建模方法，以支持采用原型城市建筑能源建模（UBEM）方法和逐栋建筑UBEM方法的城市建筑能源建模。所开发的光伏建模方法适用于具有矩形平屋顶、坡屋顶以及任意形状平屋顶的建筑。该方法可自定义屋顶光伏的主要布局配置参数，包括光伏组件尺寸、倾角、方位角、堆叠行数以及组件之间的行间距。本研究选取中国长沙市的一个区域作为案例，收集了该区域的基本建筑信息，包括建筑类型、建筑基底轮廓、建造年份以及楼层数。结果表明，通过人工检查，光伏...
解读: 该城市建筑屋顶光伏建模技术对阳光电源SG系列逆变器的城市级部署具有重要参考价值。研究揭示的排间距优化(>1m时发电量随间距减小而增加)可指导我们的MPPT算法在复杂遮挡场景下的优化策略。建筑间遮挡导致5.57%发电损失的发现,可结合iSolarCloud平台开发城市光伏选址评估工具,为分布式光伏项目...
一种集成的工业光伏面板清洁推荐系统以实现最优除尘
An integrated industrial PV panel cleaning recommendation system for optimal dust removal
Chao Zhang · Yunfeng Ma · Guolin Yang · Tao Chen · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 基于前期研究，本文对光伏枢纽清洁推荐系统（PNCRS）的有效性进行了全面研究。PNCRS是一种智能清洁推荐系统，旨在针对不同环境条件下优化光伏（PV）面板的清洁调度。传统的固定时间间隔和基于性能退化的光伏面板维护策略往往难以奏效，主要原因是其无法适应不断变化的环境影响，特别是在极端天气条件下。这些传统方法虽然简单直接，却未能捕捉到环境变化与面板效率之间的复杂相互作用，导致清洁计划次优以及能量输出下降。该智能清洁推荐系统通过实时环境适应性、数据驱动的决策机制以及综合利润优化，在确定光伏面板清...
解读: 该智能清洁推荐系统对阳光电源iSolarCloud平台具有重要应用价值。系统采用的VMD-CGAN数据增强和WPETF特征优化技术,可与SG系列逆变器的MPPT优化算法协同,通过实时环境数据动态调整清洁策略,在工商业光伏场景下提升29-34%收益。其贝叶斯优化的利润曲线模型可集成至预测性运维系统,为...
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...
通过平衡光伏发电充电设施与农业实现能源采集的可持续发展
Sustainable development through the balancing of photovoltaic charging facilities and agriculture for energy harvesting
Hui Hwang Goh · Changhe Huang · Xue Liang · Haonan Xi 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 光伏发电（PV）与电动汽车（EV）为农村地区供能及推动可持续发展提供了可行的替代方案。然而，太阳能开发与农业用地之间存在竞争关系，因此必须在能源需求与土地保护之间寻求平衡。尽管农光互补型充电站具有发展潜力，但目前关于其运营模式、政策支持、利益相关者互动以及开发可行性方面的研究仍显不足。本研究结合可再生能源与充电基础设施补贴政策，采用政府与社会资本合作（PPP）模式，并运用演化博弈理论构建理论框架，探讨能源运营商、电动汽车用户和农民之间的策略互动关系。该模型综合考虑发电、充电及农业要素的影响...
解读: 该农光互补充电站研究对阳光电源光储充一体化解决方案具有重要价值。研究验证了7.4公顷土地可满足区域充电需求并年发电7906MWh,契合我司SG系列光伏逆变器+ST系列储能变流器+充电桩的集成方案。演化博弈模型揭示补贴政策对运营商参与度的关键影响,可指导iSolarCloud平台优化多方收益分配算法。...
用于并网光伏电站选址的分段变异粒子群优化算法
PSO with segmented mutation for site selection in grid-connected photovoltaic power generation system
Xiao Zhang · Yujiang Chen · Linhui Cheng · Shasha Tian 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 本文提出了一种新型的分段变异粒子群优化（SMPSO）算法，用于解决并网光伏发电系统规划阶段中光伏（PV）阵列场址与电力变压器场址的选址问题。光伏阵列和电力变压器的选址过程直接影响系统的发电效率与建设运行成本。然而，该选址任务对优化算法提出了严峻挑战。粒子群优化（PSO）是一种应用广泛的基于种群的优化器，具有众多应用场景。但由于标准PSO在处理选址问题时存在早熟收敛和易陷入局部最优的缺陷，本文提出一种分段变异的PSO算法：在迭代初期采用全局粒子变异操作以增强全局搜索能力；在迭代后期则对较优粒...
解读: 该SMPSO算法对阳光电源光伏电站规划具有重要应用价值。在大型地面电站设计中,可优化SG系列逆变器和箱变布局,降低线损和建设成本。算法的分段变异策略可集成到iSolarCloud平台的智能选址模块,结合地形、辐照和电网接入条件,实现光伏阵列与ST系列储能系统的协同优化配置。其快速收敛特性适用于多场景...
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