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一种新颖的数据驱动多步风功率点-区间预测框架，集成基于滑动窗口的双层自适应分解与多目标优化以平衡预测精度与稳定性
A novel data-driven multi-step wind power point-interval prediction framework integrating sliding window-based two-layer adaptive decomposition and multi-objective optimization for balancing prediction accuracy and stability
Xiwen Cui · Xiaoyu Yuab · Haowei Niu · Dongxiao Niu 等5人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397
摘要 风能对大规模并网和实现碳中和至关重要，因此需要准确且稳定的预测方法来应对风电数据固有的随机性和复杂耦合特性。本研究提出了一种创新的数据驱动型点-区间预测框架，旨在克服现有模型仅关注预测精度而忽略预测所需稳定性的局限性，从而减少由此带来的不确定性。该框架首先引入异常值处理机制，并采用一种新的基于滑动窗口的双层自适应分解策略，在避免信息泄露的同时将风电数据分解为规律性子序列。随后通过Lempel-Ziv复杂度分析对这些子序列进行分类，以最小化计算冗余。进一步地，有针对性地部署先进模型——包括倒...
解读: 该多目标优化风电预测框架对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。其点-区间预测方法可显著提升储能系统充放电策略的准确性与稳定性,MAE降低27-58%为iSolarCloud平台的预测性维护提供可靠的不确定性量化能力。多层自适应分解策略可集成至GFM/GFL控制算...
先进绝热压缩空气储能系统充电单元的机电建模
Electromechanical modeling of advanced adiabatic compressed air energy storage system compressed charging unit: Incorporating compressor dynamical performance under variable operating conditions
Siyuan Chen · Laijun Chen · Sen Cui · Hanchen Liu 等6人 · Applied Energy · 2025年7月 · Vol.389
摘要 大容量和对化石燃料的独立性使得先进绝热压缩空气储能（AA-CAES）成为支持波动性可再生能源集成的一项有前景的技术。当前的AA-CAES模型主要关注于规划层面的问题，例如效率提升。AA-CAES系统的机电动态特性是电力系统运行中控制器设计与稳定性分析的基础，但受到的关注较少，原因在于压缩机气动与机械运行之间在毫秒到秒级时间尺度上发生的复杂且非线性的相互作用，使得建模问题极为复杂——既要保持模型的简洁性以利于控制系统设计，又要准确描述复杂的动态行为。本文提出了一种考虑变工况下压缩机动态性能的...
解读: 该AA-CAES电机械瞬态建模技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要参考价值。论文提出的压缩机动态特性建模方法(毫秒至秒级响应)可借鉴于储能系统功率控制策略优化,特别是喘振不稳定性分析(7Hz特征频率)对PCS过载保护设计有启发意义。其机械-气动耦合建模思路可应用于GFM...