找到 8 条结果 · Applied Energy
基于先验知识的大规模超高清光伏板分割数据集增强框架
A large-scale ultra-high-resolution segmentation dataset augmentation framework for photovoltaic panels in photovoltaic power plants based on priori knowledge
Ruiqing Yang · Guojin He · Ranyu Yin · Guizhou Wang 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.390
摘要 当前大多数提升模型精度的研究主要集中在模型本身的优化上，往往忽视了数据集质量的关键作用，尤其是在遥感大数据背景下。许多关于光伏发电（PV）的大规模提取研究通常仅关注光伏电站边界的粗略勾画，这限制了更深入的下游分析潜力。本文提出了一种针对光伏电站内部光伏板进行细粒度提取的框架，而非仅仅捕捉电站的外部轮廓。通过聚焦于单个光伏板级别的分割，该方法为下游应用（如发电量估算和空间布局优化）提供了更为精确的评估基础。该框架融合了先验知识，以应对地表覆盖、成像条件以及背景干扰所带来的挑战。一种创新的标签...
解读: 该超高分辨率光伏板分割框架对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。通过面板级精细识别,可显著提升SG系列逆拟器的MPPT优化策略精度,实现组串级故障诊断与发电量评估。数据集质量提升(78%→92%)为预测性维护算法提供可靠训练基础,结合先验知识的标注效率提升75%可加速电站数字...
水力发电系统中的一次调频性能：宽范围运行下的精确量化与整体提升
Primary frequency regulation performance in hydropower systems: Precise quantification and holistic enhancement under wide-range operation
Xueding Lu · Chaoshun Li · Hao Chang · He Wang 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.389
摘要 随着大量水电机组转向宽范围运行（WRO，即水头变化超过额定水头的7%，功率调节范围超过额定功率的50%），导致其在电网一次调频（PFR）考核中不达标的风险显著增加。为实现PFR性能的精确量化与整体提升，本文首先构建了一个具备模块化子系统切换功能的灵活水轮机调节系统（HTRS）仿真平台，以支持多种工况模拟与对比研究。其次，引入Prony辨识方法确定复杂非线性HTRS的稳定运行范围，相较于传统方法可节省90%以上的计算时间，且精度更高。在此基础上，分析了运行工况及主要非线性因素对系统稳定性的影...
解读: 该水电一次调频优化技术对阳光电源储能调频系统具有重要借鉴价值。研究中的Prony辨识法可应用于ST系列PCS的宽工况稳定域快速评估,节省90%计算时间;提出的调节上升时间、稳定时间及综合电量等性能指标体系,可直接移植到PowerTitan储能系统的调频性能量化评估中;针对低负荷工况的参数优化策略,对...
基于数据驱动与机理模型的锂离子电池健康状态估计与拐点识别
State-of-health estimation and knee point identification of lithium-ion battery based on data-driven and mechanism model
Yulong Ni · Kai Song · Lei Pei · Xiaoyu Li 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.385
准确的健康状态（SOH）估计与拐点识别对于优化电池性能及生命周期管理至关重要。本文提出了一种结合改进的基于牛顿-拉夫逊优化算法优化支持向量回归与自适应提升算法（INRBO-SVR-AdaBoost）的SOH估计方法，以及一种基于最大垂直距离法并考虑失效阈值的拐点识别方法。首先，引入三项改进以增强标准NRBO算法的全局搜索能力与收敛速度，从而使SVR方法能够获得最优参数；随后，采用AdaBoost算法对INRBO-SVR方法进行集成，进一步提高SOH估计精度。实验结果表明，INRBO-SVR-Ad...
解读: 该锂电池SOH估计与拐点识别技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要价值。INRBO-SVR-AdaBoost算法可集成至iSolarCloud平台,实现储能系统电池健康状态精准预测(误差<0.89%),优化BMS管理策略。拐点识别方法可指导ESS全生命周期管理,精确判定电...
中国废弃光伏分布的时空演化及能源-经济-环境-社会可持续效益综合评估
Spatiotemporal evolution of decommissioned photovoltaic distribution and integrated energy-economic-environmental-social sustainable benefit assessment in China
Jianli Zhou · Zihan Xu · Juan He · Dandan Liu 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 准确而详细地掌握中国废弃光伏（PV）系统在时间和空间上的分布特征，并结合对回收再利用这些废弃光伏组件所带来可持续性效益的全面评估，对于有效应对我国即将迎来的大规模光伏退役潮具有重要意义。目前，关于中国废弃光伏在时空分布及其回收利用方面的研究仍显不足。本研究采用随机森林与BP神经网络方法构建预测模型，刻画了2024年至2050年八种情景下废弃光伏的时空演化趋势，并从能源、经济、环境和社会四个维度对其可持续效益进行了综合评估。通过模糊层次分析法（FAHP）、基于指标间相关性的权重确定法（CRI...
解读: 该研究对阳光电源光储回收业务具有战略价值。2050年退役光伏将达670-1600GW,形成万亿级市场。阳光电源可结合iSolarCloud平台建立退役组件全生命周期追踪系统,为山东、河北等重点区域提前布局储能替代方案。ST系列储能系统可利用梯次利用组件降低成本,SG逆变器产品线需考虑模块化设计以延长...
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...
替代燃料分布式发电系统的可行性、环境与经济性分析
Feasibility, environmental, and economic analysis of alternative fuel distributed power systems for reliable off-grid energy supply
Zaixing Wang · Yi Lin · Yu Guo · Fengli Liang 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
可靠的离网能源供应在偏远地区和应急场景中仍然面临挑战，特别是对于通信基站而言，传统的单燃料系统常常面临燃料依赖性和供应中断的问题。在我们前期验证了现场制氢用多燃料重整技术的基础上，本研究开发了一种集成燃料重整与燃料电池技术的替代燃料灵活发电系统。首先通过实验验证该系统的可行性，随后通过仿真模拟评估多种系统结构。实验验证结果表明，甲烷、甲醇、乙醇、煤油和柴油五种燃料均能实现稳定的氢气生成和持续的电力输出。各燃料系统均可稳定输出接近500 W的功率，燃料转化率均超过95%，氢气含量高于70%，产氢速...
解读: 该多燃料制氢-燃料电池系统为阳光电源离网储能方案提供重要补充思路。针对通信基站等场景,可与ST系列PCS协同构建混合供电系统:燃料电池提供长时基载,储能系统负责功率调节与波动平抑。系统53.1%的能效及多燃料适应性,启发iSolarCloud平台开发燃料-储能协同优化算法。GFM控制技术可实现燃料电...
基于物理的锂离子电池电化学模型参数辨识及其双种群优化方法
Physics-based parameter identification of an electrochemical model for lithium-ion batteries with two-population optimization method
Aina Tian · Kailang Dong · Xiao-Guang Yang · Yuqin Wang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
摘要 伪二维（P2D）模型因其基于物理原理的高精度，在电池管理系统中展现出日益广阔的应用前景。然而，由于难以准确辨识多个参数，且常出现求解不收敛的问题，限制了其实际应用效果。传统的数据驱动型P2D模型参数辨识方法虽然先进，但通常需要大量数据，且缺乏必要的物理机理洞察，容易导致过拟合。为应对上述挑战，本研究首先开展参数敏感性分析，以确定各类参数辨识的最佳条件；进而提出一种双种群多目标优化算法，高效地筛选出非劣解参数集。该算法的独特之处在于引入非收敛种群，以增强狼群种群的更新过程，从而提升参数辨识的...
解读: 该P2D模型参数辨识技术对阳光电源储能系统具有重要价值。通过双种群优化算法精确识别23个电池参数,可显著提升ST系列PCS和PowerTitan储能系统的BMS精度,动态工况下电压预测误差控制在9mV以内。该物理驱动方法可增强iSolarCloud平台的电池健康状态评估和预测性维护能力,避免纯数据驱...
基于静止卫星数据的太阳能发电临近预报Transformer方法
Transformer approach to nowcasting solar energy using geostationary satellite data
Ruohan Li · Dongdong Wang · Zhihao Wang · Shunlin Liang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
到达光伏面板的全球水平辐照度（GHI）在空间和时间上的不可预测性，给区域尺度上稳定且经济高效地将太阳能电力接入电网带来了挑战。因此，亟需一种及时且准确的大规模GHI临近预报方法，而现有大多数研究在此方面仍显不足。本研究提出了SolarFormer模型，该模型利用卫星数据并结合门控循环单元，实现近实时的GHI估算；同时引入时空Transformer模块，以15分钟为间隔提供最长3小时的预报，且在较长的预报时效内仍能保持较高的预报精度而不出现显著退化。SolarFormer仅需GOES-16与Him...
解读: 该SolarFormer卫星辐照度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。3小时提前量、15分钟间隔的GHI精准预测可优化储能充放电策略,提升电网友好性。结合iSolarCloud平台可实现区域级光储协同调度,降低预测偏差导致的弃光率。其近实时特性可增强S...