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一种用于风力涡轮机应用中精确预测三维时空风场的新型频域物理信息神经网络
A novel frequency-domain physics-informed neural network for accurate prediction of 3D spatio-temporal wind fields in wind turbine applications
Shaopeng Li · Xin Li · Yan Jiang · Qingshan Yang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.386
摘要 风能是全球关键的清洁能源之一。风力涡轮机的结构安全性和动力响应分析在很大程度上受到其所在位置风速数据可获得性与精度的影响。然而，气象观测站分布稀疏，通常难以获取高分辨率的空间风速数据，因此需要采用条件模拟方法来补充低分辨率的观测数据。本研究针对这一挑战，提出了一种频域物理信息神经网络（FD-PINN），该方法利用频域信息，旨在实现对风力涡轮机三维（3D）时空风场的精准预测。该方法构建了一个深度神经网络，并将其与关键物理模型相结合，包括风谱、风场相干函数以及风速廓线。通过融合这些物理先验知识...
解读: 该频域物理信息神经网络技术对阳光电源风电变流器及新能源场站具有重要价值。通过高精度3D时空风场预测,可优化SG系列风电变流器的功率预测算法和主动抗扰控制策略,提升MPPT效率。结合iSolarCloud平台,该深度学习方法可增强风光储混合电站的预测性维护能力,优化储能系统ST系列PCS的充放电策略。...
基于分布式近端策略优化的输配电网电动汽车与可变能源调度双层求解策略
A bi-level solution strategy based on distributed proximal policy optimization for transmission and distribution network dispatch with EVs and variable energy
Peng Lu · Hanqing Lan · Qiwei Yuan · Zhihao Jiang 等14人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 将大规模风电与大量电动汽车（EV）负荷接入电力系统，对电网的安全性与经济运行带来显著影响，带来了诸如电网调度指令频繁变动、电动汽车充放电行为无序以及网络损耗增加等一系列挑战。为此，本文建立了一种考虑大规模电动汽车的输配电网双层优化调度策略模型，采用分布式近端策略优化方法，高效管理机组出力及系统的充放电能力，并实时将这些能力分配至各个节点。上层模型以最小化系统总运行成本为目标，优化热电机组的运行状态，并调控输电网络中参与充放电的电动汽车数量；下层模型则通过优化配电网络中电动汽车的充放电功率、...
解读: 该输配电网双层优化策略对阳光电源储能及充电桩业务具有重要价值。文中分布式近端策略优化算法可应用于ST系列储能变流器的多站点协调控制,优化PowerTitan储能系统在电网调度中的充放电策略,降低网损成本。针对大规模电动汽车接入场景,可指导充电桩产品开发智能调度功能,结合iSolarCloud平台实现...
基于共享储能的电能与备用协同DSO-VPP运行框架：一种混合博弈方法
Coordinated DSO-VPP operation framework with energy and reserve integrated from shared energy storage: A mixed game method
Mohan Lin · Jia Liu · Zao Tang · Yue Zhou 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.379
摘要 虚拟电厂（VPPs）通过整合分布式可再生资源、优化能源生产与消费模式以及促进电网动态管理，提升了配电系统的灵活性与经济性。然而，在多虚拟电厂协调运行时仍面临诸多挑战，包括复杂的时空相关特性以及多主体决策中的利益冲突。共享储能（SES）作为共享经济背景下的产物，能够更加灵活地协助VPP消纳分布式可再生能源发电。因此，针对VPP之间的互补性问题与利益冲突，并提升分布式可再生能源的利用率，本文提出了一种由配电网运营商（DSO）主导、多VPP与SES共同参与的电能-备用协同优化模型。首先，为DSO...
解读: 该DSO-VPP协调运行框架对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。论文提出的共享储能能量-备用联合优化模型,可指导我司储能系统在多VPP场景下的双层博弈控制策略开发。六种备用模式设计可深度挖掘ST-PCS的调频调峰潜力,结合iSolarCloud平台实现分布式光储资...