找到 9 条结果 · Applied Energy
基于GIS的近海固定式与漂浮式光伏系统技术经济比较评估：以海南为例
A GIS-based techno-economic comparative assessment of offshore fixed and floating photovoltaic systems: A case study of Hainan
Ziqi He · Wanhai Xu · Yumeng Sun · Xinrui Zhang · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.391
摘要 随着太阳能光伏（PV）系统逐步向海洋扩展，亟需严谨的技术经济分析来指导不同光伏技术的投资与部署决策。目前，针对不同类型的近海光伏系统尚缺乏明确的适用区域划分。本研究通过地理信息系统（GIS）方法，对两种常见的近海光伏技术——固定式与漂浮式系统——进行了比较分析。利用所提出的GIS模型，对比了在不同海洋条件（如水深、离岸距离和风速）下两者的发电潜力、成本以及经济可行性。此外，首次绘制了每种技术适用的地理边界及其平准化度电成本（LCOE）的空间分布图。该方法应用于中国海南岛沿海水域的大规模近海...
解读: 该研究对阳光电源海上光伏系统解决方案具有重要指导意义。针对30米内浅水固定式光伏系统(LCOE $81.2-293/MWh),SG系列1500V光伏逆变器凭借高防腐等级和宽电压范围可显著提升发电效率;对于40公里内漂浮式系统,PowerTitan储能系统可平抑海上风浪导致的功率波动。建议结合GIS模...
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7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...
储能电站并网线路距离保护的性能分析与协调控制改进方法
Performance analysis and control-coordinated improvement method for distance protection of energy storage station grid-connected lines
Jiawei He · Ningjing Bu · Weijie Wen · Bin Li 等7人 · Applied Energy · 2025年6月 · Vol.388
摘要 集中式储能电站对于抑制可再生能源功率波动、调节系统电压等方面具有重要作用。众所周知，能够快速且有选择性地识别故障的保护装置对电力系统至关重要。然而，储能电站的四象限运行特性对距离保护的性能具有独特影响。本文分析了在储能电站四象限运行特性下相位比较式距离保护的动作性能，推导出相位比较结果与储能变流系统（PCS）正序和负序d-q轴电流之间的严格数学关系。此外，还分析了正序和负序q轴电流对相位比较结果及系统电压的影响。在此基础上，提出了一种故障后适用于储能PCS的q轴电流优化注入策略（QCOIS...
解读: 该研究针对储能电站四象限运行特性对距离保护的影响,提出q轴电流优化注入策略,可将过渡电阻耐受能力从1Ω提升至6Ω。对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统具有重要价值:可优化PCS故障后电流控制策略,通过正负序d-q轴电流协调控制,提升并网线路保护可靠性,同时不影响故障穿越能力。该方法...
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5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...
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4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...
不确定性下的机组组合约束筛选建模与求解
Modeling and tackling unit commitment constraint screening under uncertainty
Xuan He · Honglin Wen · Yufan Zhang · Yize Chen 等5人 · Applied Energy · 预计 2026年5月 · Vol.410
本文研究含高比例可再生能源电力系统中机组组合（UC）问题的约束筛选方法，针对风电、光伏出力不确定性，提出高效约束识别与降维策略，提升UC求解速度与鲁棒性。
解读: 该研究支撑阳光电源在构网型储能系统（如PowerTitan、ST系列PCS）参与电网级调峰调频及UC协同优化中的算法升级。其约束筛选机制可嵌入iSolarCloud智能调度平台，提升光储电站对调度指令的响应精度与计算实时性，尤其适用于新能源高渗透率弱电网场景。建议将MPC与GFM协同约束筛选模块集成...
释放高密度排布双面曲面光伏的潜力：面向发电量与经济性协同优化的整体建模方法
Unlocking the potential of densely-packed bifacial curved photovoltaics: Holistic Modeling approach for optimizing energy yield and economic viability
Junmeng Zhang · Chenyuan He · Bin Fang · Canglong Hu 等7人 · Applied Energy · 预计 2026年5月 · Vol.410
本文提出一种多物理场耦合整体建模方法，量化双面曲面光伏在高密度排布下的辐照增益、遮挡损失与热效应，结合MPPT动态响应与LCOE模型，评估其在地面电站场景下的年发电量提升与投资回报可行性。
解读: 该研究直接支撑阳光电源组串式逆变器（如SG225HX）在双面组件+跟踪支架场景下的MPPT算法优化与IV曲线重构能力；其曲面结构建模可助力iSolarCloud平台升级阴影与倾角敏感度分析模块。建议将多物理场仿真结果嵌入SG系列逆变器固件，增强对非平面双面组件的发电预测精度，并为PowerTitan...
风功率预测不确定性下多电解槽系统鲁棒调度用于可再生能源制氢
Robust dispatch of multi-electrolyzer systems for renewable energy hydrogen production under wind forecast uncertainty
Yichi Zhang · Xiongzheng Wang · Gongzhe Nie · Chengyao He 等7人 · Applied Energy · 2026年4月 · Vol.409
本文针对风电出力预测不确定性，提出多电解槽系统的鲁棒优化调度方法，提升绿氢生产经济性与可靠性，耦合风电、电解制氢与储能协同运行。
解读: 该研究与阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统在风光氢耦合场景深度契合：ST-PCS可作为电解槽前端AC/DC变换与功率调节核心，PowerTitan提供短时功率支撑与波动平抑；建议将MPC算法嵌入iSolarCloud平台，实现风电-电解槽-储能联合调度，并拓展至‘光伏+制氢’场景，...
一种基于神经网络的高效图像处理方法用于透明质子交换膜燃料电池中的水量化
An efficient neural-network-based image processing method for water quantification in a transparent proton exchange membrane fuel cell
Sai-Jie Cai · Mu-Chen Wang1 · Jun-Hong Chen · Zhuo Zhang 等6人 · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.382
水管理和热管理对质子交换膜燃料电池的性能至关重要。本文设计了一种活性面积为25 cm²的透明单电池，用于在不同工况下表征水分布特性。在电池的设计与组装过程中，该方案克服了电池密封方面的技术挑战。通过神经网络对不同运行条件下录制的视频进行逐帧分析，实现了液态水的量化。为了进行对比分析，采用了阈值处理方法，并详细讨论了其优缺点。利用基于阈值处理结果生成的包含137帧的高质量训练集对神经网络进行训练。本研究探讨了温度、电压以及流场结构设计对水积累的影响。基于神经网络的语义分割方法在复杂工况下表现出优异...
解读: 该神经网络图像处理技术对阳光电源储能系统热管理具有重要借鉴价值。ST系列PCS和PowerTitan储能系统运行中的温度监测与水汽管理是关键挑战,文中基于语义分割的实时监测方法可应用于电池簇热失控预警。透明化设计理念启发iSolarCloud平台开发视觉诊断模块,通过热成像与AI识别实现储能柜内异常...