找到 5 条结果 · Applied Energy
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...
用于交流最优潮流的高效计算数据合成：融合物理信息神经网络求解器与主动学习
Computationally efficient data synthesis for AC-OPF: Integrating Physics-Informed Neural Network solvers and active learning
Jiahao Zhang · Ruo Peng · Chenbei Lu · Chenye Wu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
摘要 本研究针对在发布保护隐私的交流最优潮流（AC Optimal Power Flow, AC-OPF）运行数据时面临的隐私性、实用性与效率性挑战展开研究。传统方法在差分隐私（Differential Privacy, DP）框架下向运行数据（即负荷需求数据和调度配置文件）中注入噪声，但此类操作常导致数据违反物理约束，产生不现实且不可行的结果，从而降低数据的实用性。尽管基于AC-OPF求解器的双层后处理优化能够强制实现物理可行性，但由于后处理目标与AC-OPF本身目标之间存在偏差，仍会导致结果...
解读: 该研究提出的物理信息神经网络(PINN)求解AC-OPF方法,对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)和光伏逆变器(SG系列)的智能调度具有重要价值。通过主动学习加速优化计算,可应用于iSolarCloud平台的实时能量管理系统,在保护用户隐私前提下实现多站点协同优化。该技术能显著...
面向弹性的电力系统防御策略以应对不确定的恶意协同攻击
Resilience-oriented defense strategy for power systems against uncertain malicious coordinated attacks
Xiangxing Kong · Zhigang Lu · Yanlin Li · Xiaoqiang Guo 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
摘要：信息物理电力系统（CPPS）的发展将为传统电力系统的高效化与智能化需求提供潜在解决方案。然而，恶意攻击的不确定性给CPPS的正常运行带来了巨大威胁。为了增强CPPS在面对不确定恶意协同攻击时的弹性，本文提出了一种考虑攻击场景不确定性的面向弹性防御策略。首先，基于动态N-k断线方案构建了一种针对发电机组和输电线路的不确定协同攻击策略，以描述对电力系统更具破坏性的攻击机制。其次，在防御者-攻击者-防御者（defender-attacker-defender）框架下，考虑不确定的恶意协同攻击，提...
解读: 该信息物理电力系统韧性防御研究对阳光电源储能及充电桩产品具有重要价值。文中三层防御模型可应用于ST系列储能变流器和PowerTitan系统的网络安全架构设计,增强其抵御协同攻击能力。动态N-k故障场景分析可优化iSolarCloud平台的预测性维护算法,提升分布式光伏及充电站网络的抗攻击韧性。基于不...
评估大规模电力系统中灵活运行的碳捕集电厂与波动性可再生能源的协同效应
Assessing the synergies of flexibly-operated carbon capture power plants with variable renewable energy in large-scale power systems
Jiacong Li · Chongyu Zhang · Michael R.Davidson · Xi Lu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 电力系统占中国总二氧化碳排放量的40%以上，截至2022年，56%的电力由火电厂生产。灵活运行的碳捕集与封存（CCS）技术已被提出作为实现燃煤电厂脱碳的有效措施，相较于传统CCS技术，其具有更低的捕集成本和更小的能耗惩罚。本研究刻画了在含有波动性可再生能源的大规模电力系统中，灵活碳捕集电厂（CCPPs）的运行特征，并量化了灵活CCPPs与波动性可再生能源之间协同作用在系统层面带来的环境与经济收益。小时级分析表明，灵活CCS可在用电高峰时段降低能耗，并在低谷时段满负荷运行，以利用原本将被弃用...
解读: 该研究揭示灵活碳捕集电厂与可再生能源协同运行的价值,对阳光电源储能系统具有重要启示。研究指出灵活CCS在低谷时段满负荷运行以消纳弃风弃光,这与阳光电源PowerTitan储能系统的调峰功能高度契合。通过ST系列PCS的GFM控制技术和iSolarCloud智能调度平台,可优化储能系统与火电机组的协同...
用于并网光伏电站选址的分段变异粒子群优化算法
PSO with segmented mutation for site selection in grid-connected photovoltaic power generation system
Xiao Zhang · Yujiang Chen · Linhui Cheng · Shasha Tian 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 本文提出了一种新型的分段变异粒子群优化（SMPSO）算法，用于解决并网光伏发电系统规划阶段中光伏（PV）阵列场址与电力变压器场址的选址问题。光伏阵列和电力变压器的选址过程直接影响系统的发电效率与建设运行成本。然而，该选址任务对优化算法提出了严峻挑战。粒子群优化（PSO）是一种应用广泛的基于种群的优化器，具有众多应用场景。但由于标准PSO在处理选址问题时存在早熟收敛和易陷入局部最优的缺陷，本文提出一种分段变异的PSO算法：在迭代初期采用全局粒子变异操作以增强全局搜索能力；在迭代后期则对较优粒...
解读: 该SMPSO算法对阳光电源光伏电站规划具有重要应用价值。在大型地面电站设计中,可优化SG系列逆变器和箱变布局,降低线损和建设成本。算法的分段变异策略可集成到iSolarCloud平台的智能选址模块,结合地形、辐照和电网接入条件,实现光伏阵列与ST系列储能系统的协同优化配置。其快速收敛特性适用于多场景...