找到 6 条结果 · Applied Energy
基于深度学习的分布鲁棒联合机会约束配电网光伏承载能力评估
Deep learning-based distributionally robust joint chance constrained distribution networks PV hosting capacity assessment
Zihui Wanga1 · Yanbing Jiaa2 · Xiaoqing Hana3 · Peng Wangb4 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.394
摘要 随着分布式光伏（PV）在配电网（DNs）中的渗透率不断提高，评估光伏承载能力（PVHC）以确保配电网安全运行变得至关重要。本文提出了一种数据驱动的分布鲁棒联合机会约束（DRJCC）配电网光伏承载能力评估框架。首先，引入基于时空注意力、投影、监督和Transformer架构的生成对抗模块，构建一种增强型时间序列生成对抗网络（ATS-GAN）。该网络通过在联合训练过程中融合监督学习与无监督学习，能够更好地捕捉光伏与负荷功率的时空特征。随后，利用ATS-GAN构建以生成器神经网络所诱导分布为中心...
解读: 该分布鲁棒联合机会约束光伏承载力评估技术对阳光电源SG系列逆变器和ST储能系统的配置优化具有重要价值。论文提出的ATS-GAN时空特征捕捉方法可应用于iSolarCloud平台,提升多点分布式光伏出力预测精度。分布鲁棒优化框架能指导PowerTitan储能系统在配电网中的容量配置,通过联合机会约束降...
量化基于统计相似网络的虚拟车对车能量共享所提供的电网灵活性
Quantifying grid flexibility provision of virtual vehicle-to-vehicle energy sharing using statistically similar networks
Wei Gan · Yue Zhou · Jianzhong Wu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.390
摘要 电动汽车（EV）保有量的迅速增长给电力系统带来了显著的容量挑战，但通过有效的充电管理，电动汽车亦可作为灵活资源，凸显了相关创新解决方案的必要性。本文提出了一种虚拟车对车（V-V2V）框架，使电动汽车能够在公共充电站或家庭等场景下，只要连接至同一配电网，即可实现彼此之间的能量共享。该框架摆脱了传统车对车（V2V）模式中对物理邻近性和点对点匹配的要求，通过协调电动汽车充电与其他负荷需求及光伏发电，增强了电网灵活性并缓解了容量压力。为量化V-V2V框架所提供的灵活性，本文实施并改进了统计相似网络...
解读: 该虚拟车-车能量共享(V-V2V)技术对阳光电源充电桩及储能业务具有重要启示。论文提出的配电网级EV柔性调度框架,可与我司ST系列PCS及PowerTitan储能系统协同,将分散充电桩聚合为虚拟储能资源池。其统计相似网络建模方法可优化iSolarCloud平台的负荷预测算法,结合蒙特卡洛用户行为分析...
基于概率电压灵敏度分析与霍尔定理的主动配电网中移动式储能系统路由与调度
Routing and scheduling of mobile energy storage systems in active distribution network based on probabilistic voltage sensitivity analysis and Hall's theorem
Ting Wu · Heng Zhuang · Qisheng Huang · Shiwei Xi 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.386
摘要 移动式储能系统（MESSs）具有显著的时间和空间灵活性，使其成为主动配电网（ADNs）中提供辅助服务的理想选择。然而，传统的MESS调度方法严重依赖精确的负荷与交通预测，而基于深度学习的方法则可能计算成本高昂且对动态系统工况的适应性不足。为应对这些挑战，本文提出一种两阶段调度框架，融合灵敏度分析、图论与动态优化技术，从而提升调度的适应性与计算效率。在第一阶段，目的地预生成模型利用概率电压灵敏度来应对负荷预测的不确定性，并识别出最有可能需要辅助支持的关键ADN节点。在第二阶段，基于霍尔定理的...
解读: 该移动储能调度框架对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan移动储能方案具有重要应用价值。基于概率电压灵敏度的两阶段优化算法可集成至iSolarCloud平台,实现移动储能车辆动态路径规划与充放电策略实时优化。Hall定理筛选机制可提升配电网关键节点识别精度,配合GFM控制技术增强电网支撑能力。...
数据驱动策略：一种基于混合特征与自编码器的短路故障电池异常检测鲁棒方法
Data-driven strategy: A robust battery anomaly detection method for short circuit fault based on mixed features and autoencoder
Hongyu Zhao · Chengzhong Zhang · Chenglin Liao · Liye Wang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.382
摘要 锂离子电池短路（SC）故障的异常检测对于保障储能系统的安全至关重要。相较于电池组层面的故障诊断，单体电池的故障诊断缺乏参考对象，导致难以有效判断是否存在异常。本文提出了一种基于自编码器策略的数据驱动检测方法，用于在无电池包信息条件下实现电池故障的早期检测。该方法利用自编码器策略对电压进行重构，以识别潜在故障；并通过生成对抗网络（GAN）框架进行模型训练，降低模型过拟合风险，提升检测效率。此外，在异常检测过程中，由于缺乏电池组的参考信息，电流变化可能引起某些异常电压波动，从而导致误诊。为解决...
解读: 该基于自编码器的电池短路故障检测技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。通过混合特征输入和等效电路模型参数,可将单体电池异常检测时间缩短至1.6小时内,显著提升储能系统安全性。该数据驱动方法可集成至iSolarCloud平台,增强预测性维护能力,降低误诊率。对充电...
考虑NWP风速误差容忍度的功率预测：一种在风速偏差场景下提升短期风电功率预测精度的策略
Power prediction considering NWP wind speed error tolerability: A strategy to improve the accuracy of short-term wind power prediction under wind speed offset scenarios
Mao Yang · Yunfeng Guo · Tao Huang · Wei Zhang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 短期风电功率预测对于风电参与日前调度具有重要意义。然而，不可避免的数值天气预报（NWP）误差给高精度风电功率预测带来了严峻挑战，尤其是在功率峰谷时段，极端误差尤为显著。针对这一问题，本文提出了一种考虑风速偏差场景及加权改进偏差损失函数（WIOLF）的短期风电功率预测精度提升策略。该方法引入多层级有向无环图结构以识别风速偏差场景，并采用带有梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络（WGAN-GP）解决样本不平衡问题。在功率预测部分，将WIOLF集成至时间卷积网络（TCN）与多头自注意力机...
解读: 该风电功率预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。针对NWP风速误差导致的功率预测偏差,可应用于ST系列PCS的智能调度策略优化。通过风速偏移场景识别与WGAN-GP样本平衡技术,能提升PowerTitan储能系统在风储联合调度中的日前计划准确性。TCN-MHSA组合模型的加权损失函数思路,可借...
基于知识与数据驱动融合Koopman方法的双馈感应发电机风电场频率支撑能力在线评估
Online assessment of frequency support capability of the DFIG-based wind farm using a knowledge and data-driven fusion Koopman method
Yimin Ruan · Wei Yao · Qihang Zong · Hongyu Zhou 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 随着可再生能源在电力系统中渗透率的不断提高，系统的频率稳定性有所下降。因此，风电场（WFs）等可再生能源电站必须具备足够的频率支撑能力。为了最大化风电场的频率支撑能力，准确确定其频率支撑能力边界（FSCB）至关重要。由于风资源分布不均以及风电机组运行状态复杂，精确评估风电场FSCB具有挑战性。针对这一问题，本文提出一种基于知识与数据驱动融合的Koopman方法，用于评估基于双馈感应发电机（DFIG）的风电场的FSCB。本文分析了FSCB的特性，并构建了一个多维指标体系，从理论和实际两个层面...
解读: 该Koopman融合方法对阳光电源风储协同系统具有重要价值。可应用于ST系列储能变流器与风电场的协调调频控制,通过在线评估风电场频率支撑能力边界,动态优化PowerTitan储能系统的调频响应策略。该方法评估误差小于2%且速度提升10倍,可集成至iSolarCloud平台实现预测性调频资源管理。结合...