找到 6 条结果 · Applied Energy
一种数据-物理混合驱动的大规模风电场布局优化框架
A data-physics hybrid-driven layout optimization framework for large-scale wind farms
Peiyi Li · Yanbo Ch · Anran Hu · Lei Wang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 全球风能利用的发展趋势正朝着建设大规模、远距离风电场的方向推进，而战略性的布局优化对于提升风电场发电量至关重要。然而，大规模风电场布局优化（WFLO）面临诸多挑战，主要体现在涉及高维决策变量的复杂计算，以及在尾流模型精度与计算效率之间需要进行权衡。为解决上述问题，本文提出了一种新颖的数据-物理混合驱动的大规模风电场布局优化框架。该框架尝试将含可变参数的物理方程融入建模过程，以指导尾流效应的建模，并进一步促进布局优化的实现。具体而言，本文提出了物理信息引导的双神经网络（PIDNN）模型用于风...
解读: 该数据-物理混合驱动的大规模风电场布局优化框架对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要借鉴价值。其物理信息双神经网络(PIDNN)模型通过融合Navier-Stokes方程与可变推力系数,实现尾流效应精准建模,可启发阳光电源在风储一体化项目中优化ST系列储能变流器的功率调度策略。基因定向差分进化算法(...
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...
压缩空气储能系统衬砌岩洞的荷载分担特性：理论分析
Load-sharing characteristics of lined rock caverns of compressed air energy storage system: A theoretical analysis
Yue Xiang · Guohua Zhang · Xinjin Wang · Guoyin Zhang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.388
摘要 压缩空气储能（CAES）被认为是一种为电力系统提供辅助服务的可行方案，其中地下衬砌岩洞（LRC）是储存压缩空气的良好选择。在过去几十年中，基于现场试验和数值模拟，已提出了一些关于LRC的旧有设计理念，例如由围岩承担大部分内压而钢衬承担较少荷载等。然而，这些理念尚未得到理论上的验证。为克服这一局限性，本文在若干合理假设的基础上，建立了一个严谨的解析模型，用以证明LRC的荷载分担特性。尽管仅涉及简单的弹性理论，该解析模型仍能可靠地预测LRC的力学行为，并通过与数值模拟以及实验室/现场试验结果的...
解读: 该压缩空气储能地下洞穴承载特性研究为阳光电源大规模储能系统提供重要参考。研究揭示围岩承担80%内压、混凝土衬砌17%、钢衬仅3%的荷载分配规律,对PowerTitan等大型储能系统的选址具有指导意义。CAES作为电网辅助服务的可行方案,可与阳光电源ST系列PCS协同构建GW级储能电站。研究提出的高地...
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...
基于反应波模型的吸附式热能储存反应器性能预测方法
Prediction method of adsorption thermal energy storage reactor performances based on reaction wave model
Shichao Gao · Shugang Wang · Peiyu Hu · Jihong Wang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 吸附式热能储存（ATES）是实现太阳能高效利用的最重要途径之一。目前缺乏有效的反应器性能预测方法，严重制约了ATES系统的应用。本文提出了一种基于吸附反应波模型的反应器性能预测方法。通过引入吸附速率波的波参数，推导出反应器性能与设计参数之间的表达式，分别建立了设计参数与波参数之间、波参数与反应器性能之间的数学关系。开展了以沸石-水蒸气为工质对的吸附式热能储存实验，测量了反应器进出口处的空气温度和比湿度，并由此获得了相应的吸附量、储存热能及稳定输出功率。将所提出方法对反应器性能的预测结果与实...
解读: 该吸附储热反应波预测方法对阳光电源ST系列储能系统及PowerTitan产品具有重要参考价值。通过建立设计参数-波动参数-反应器性能的数学关系,可优化储能系统热管理策略,提升电池温控精度。该方法预测偏差小于6%的高精度特性,可集成至iSolarCloud平台实现储能电站热失控预警与预测性维护。特别适...