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级联抽水蓄能系统与直流输电协调日前调度的分布鲁棒优化
Distributionally robust coordinated day-ahead scheduling of Cascade pumped hydro energy storage system and DC transmission
Mao Liu · Xiangyu Kong · Jijian Lian · Jimin Wang 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 大规模风电和光伏电力的接入给电力系统的运行带来了显著的不确定性。为提升系统的经济性和可靠性，本文研究了包含级联抽水蓄能（CPHES）系统和直流输电的多能源电力系统的协调日前调度问题。本文提出了一种联合优化模型，旨在最小化系统总运行成本及可再生能源弃电惩罚，显式考虑了CPHES的灵活调节能力、直流输电的功率损耗以及各类运行约束。为有效应对风电和光伏发电预测中的不确定性，本文构建了一种基于矩信息的新型两阶段分布鲁棒优化（DRO）调度方法。该方法通过构造包含均值、方差和偏度信息的矩型模糊集，有效...
解读: 该分布式鲁棒优化调度技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。论文中梯级抽水蓄能与直流输电协调调度的思路,可直接应用于ST系列PCS与PowerTitan储能系统的多场站协同控制策略。基于矩信息的两阶段DRO方法能有效处理光伏出力不确定性,可集成到iSolarCloud平台的日前调度模块,提升SG系列...
一种考虑单体电池运行状态的锂离子电池健康状态贝叶斯迁移学习评估框架
A Bayesian transfer learning framework for assessing health status of Lithium-ion batteries considering individual battery operating states
Jiarui Zhang · Lei Mao · Zhongyong Liu · Kun Yu 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.382
摘要 锂离子电池（LIBs）健康状态（SOH）的快速准确评估对于实现高效的电池监测与管理具有重要意义。LIBs的退化是一个复杂的过程，每一块电池的退化路径均具有独特性，受到内部和外部多种因素共同影响。然而，现有方法通常将每块电池视为独立个体处理，未能充分挖掘和利用各单体电池的独特特征。为克服这一局限性，本研究提出了一种贝叶斯迁移学习框架，用于建模锂离子电池特有的退化过程，从而完成对SOH的评估。具体而言，构建了一个混合效应模型（MEM）以描述电池健康状态的退化过程，该模型能够捕捉不同电池之间的异...
解读: 该贝叶斯迁移学习框架对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan储能系统的电池管理具有重要价值。混合效应模型可捕捉单体电池差异性,实现精准SOH评估,优化BMS策略。三种参数更新策略适配不同应用场景,可提升iSolarCloud平台预测性维护能力。该方法兼容循环老化与日历老化,适用于大规模储能...
风电功率预测中若干关键过程的综述：数学表达、科学问题与逻辑关系
Review of several key processes in wind power forecasting: Mathematical formulations, scientific problems, and logical relations
Mao Yang · Yutong Huang · Chuanyu Xu · Chenyu Liu 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 风电功率预测（WPF）是大规模风电场并网运行下电力系统调度的关键技术。随着特征信息的不断丰富和计算机科学的发展，相关研究大量涌现。本文综述了特征挖掘方法和最新的预测模型结构，旨在为该领域提供最新的研究视角。文章将WPF过程方法划分为时频域分析、特征工程和预测器结构三个部分。首先，总结了各部分的整体与详细数学表达式，以提供更具普适性的WPF过程方法研究框架。特别地，在每一部分中，创新性地基于典型科学问题梳理了最新模型之间的逻辑关系。此外，本文还归纳了六种解决关键科学或工程问题的前沿预测器结构...
解读: 该风电功率预测技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。多源数据融合与时频域分析方法可优化储能系统的充放电策略,提升风储协同控制精度。特征工程与预测模型可集成至iSolarCloud平台,实现预测性维护与智能调度。文中提出的数据质量与可解释性挑战,与阳光电源GF...