Jiaqing Zhai · Li Guo · Zhongguan Wang · Jiebei Zhu 等6人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401

摘要 高比例可再生能源电力系统中，风力发电场（WFs）提供频率调节支撑（FRS）服务对系统频率稳定至关重要。由于风速具有时变特性，实时调度WFs的FRS特性对于保障系统频率安全及动态潮流（PF）安全十分必要。然而，风力发电机组（WTs）数量庞大，且各WFs之间的频率支撑能力（FSC）存在相互关联性，导致FRS动态特性复杂化，使得WTs的FRS安全性量化变得困难，尤其是在缺乏精确WT参数的情况下。因此，本文提出一种数据驱动的方法，用于建模不同WFs之间FSC的互相关性。通过空间变换，将原始复杂的非...

解读: 该风电场频率支持调度技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要借鉴价值。论文提出的数据驱动建模方法可应用于储能电站的一次调频优化,通过空间变换实现非线性动态特性的快速求解,与阳光VSG虚拟同步机技术协同,提升新能源场站频率响应能力。所提分段精英学习算法可集成至iSolar...

D.H.Jamali · C.Ganzer · K.Sundmacher · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.400

摘要 实现从当前以化石能源为基础的能源供应体系向完全基于可再生能源的体系转型，快速且具有成本效益地发展氢气输送基础设施是不可或缺的一环。除了通过水电解、沼气重整或生物质气化等可持续方式生产氢气外，还必须建立并针对特定净零排放路径调整完善的绿色氢气输送、储存和分配系统。现有文献中，对管道网络中氢气输送的数学建模与优化问题常常被忽视或过度简化。此类简化可能导致能量和/或经济评估结果不准确，甚至危及基于模型的网络设计的可行性。在本研究中，我们提出了一种混合整数非线性规划（MINLP）方法，用于氢气管道...

解读: 该氢能管网拓扑优化研究对阳光电源绿氢制储系统具有重要参考价值。文中MINLP优化方法可应用于光伏制氢系统的能量管理:ST系列储能PCS可与电解槽协同优化,在管网压力约束下动态调节制氢功率;iSolarCloud平台可集成管网hydraulics模型,实现源-网-荷协调控制。研究揭示的既有管网改造经济...

Yuqian Fan · Yi Lia · Chong Yana · Yaqi Liang 等12人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.400

准确估计锂离子电池的荷电状态（SOC）是电池管理系统中的核心任务。然而，SOC估计在复杂工况下面临着精度不足、鲁棒性差以及可解释性弱等挑战。本文提出了一种物理增强型混合Kolmogorov–Arnold网络（PEHKAN）方法，这是首个将机械应力特性与电化学–热力学多物理场建模相结合的方法。构建了改进的Butler–Volmer方程电化学势能模块，以及具有协同控制的温度–压力耦合扩散动力学模块；这些模块显式地刻画了电化学、热力学与机械应力之间的协同作用。此外，设计了一种动态门控融合机制，以实现物...

解读: 该物理增强混合神经网络SOC估算技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统的电池管理具有重要价值。其电化学-热力学-机械应力多物理场耦合建模可直接应用于BMS优化,在复杂工况下MAE低至0.00312,显著提升储能系统全生命周期安全性与经济性。动态门控融合机制可增强iSolarClo...

Ashwin Sandeepab1 · Shomik Vermaa1 · Kyle Buznitsky · Asegun Henry · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397

摘要 实现电力系统的脱碳对于减缓气候变化至关重要，这要求从化石燃料发电技术转向可再生能源技术。由于可再生能源具有间歇性，只有在配备长时储能技术的情况下，才能可靠地将其整合到电网中。一种新兴的储能技术——电网级热能储能（Thermal Energy Grid Storage, TEGS）已被证明其能量和功率容量成本足够低，能够实现电网低成本脱碳。本文探讨了该TEGS系统在电网集成背景下的设计优化问题。TEGS系统可以被设计为实现恒功率放电和快速充电，因为这些特性对储能技术而言至关重要。前者符合电力...

解读: 该热储能并网优化研究对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要参考价值。文中恒功率放电与快速充电设计理念可应用于我司PCS拓扑优化,通过适度超配充放电功率模块提升系统调度灵活性。结合iSolarCloud平台的容量扩展模型,可优化储能系统在新能源消纳场景下的经济性配置策略,特别是...

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...

Xue Ke · Lei Wang · Jun Wang · Anyang Wang 等12人 · Applied Energy · 2025年6月 · Vol.388

摘要 电动汽车的快速发展对锂离子电池的热安全管理提出了更高要求。传统的物理模型需要大量离线参数辨识，在计算效率与模型保真度之间难以平衡；而数据驱动方法虽然精度较高，但缺乏可解释性，且在不同工况下需要大量数据支持。为应对上述挑战，本文提出了一种物理信息引导的注意力残差网络（Physics-Informed Attention Residual Network, PIARN），该模型将改进的非线性双电容模型与热集总模型嵌入到物理引导的循环神经网络框架中，从而提升了模型的可解释性与泛化能力。所设计的残...

解读: 该物理信息引导的电池温度预警技术对阳光电源储能系统具有重要价值。PIARN模型结合物理模型与深度学习,可集成至ST系列PCS和PowerTitan储能系统的BMS热管理模块,实现0.1°C精度的在线温度预测和近100%准确率的热预警。其轻量化物理模型与残差网络架构适合边缘计算部署,可通过iSolar...

Sheng Yu · Bin He · Lei Fang · Applied Energy · 2025年6月 · Vol.388

摘要 天气条件的不稳定性常导致光伏发电呈现出随机性和波动性，使得准确可靠的光伏发电功率预测对于综合能源系统的稳定调度至关重要。由于难以捕捉相邻离散时间点之间的时序依赖关系，多步预测仍面临挑战，这主要归因于一维建模方法在时间序列特征表达能力上的局限性。为此，本文提出一种专门针对光伏发电功率多步短期预测的方法论框架。该框架基于TimesNet架构，通过将气象特征在二维空间建模以增强特征表达能力。此外，引入了一种新的特征提取模块，用于替代原始TimesNet中的Inception模块，缓解了标准卷积中...

解读: 该多步光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台及储能系统调度具有重要价值。TimesNet二维时序建模可增强SG系列逆变器功率预测精度,改进的损失函数能提升异常工况识别能力。12小时预测RMSE降低3.21%可优化ST系列PCS的充放电策略制定,减少PowerTitan储能系统的...

Bin Chen · Guo He · Lin Hu · Heng Li 等7人 · Applied Energy · 2025年4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...

Charitini Stavropoulou · Eirini Katsidoniotaki · Nicolás Faedo · Malin Goteman · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.380

摘要 在波浪能农场中，准确确定每个波浪能转换器的运动状态对于性能评估、能量产出估算以及实施有效的控制策略至关重要。主要挑战在于真实海洋环境中复杂的非线性水动力现象，使得精确预测每个转换器的运动变得困难。高保真数值模拟方法（如计算流体动力学）能够详细表征波浪农场对入射波的响应，但其计算成本高昂，难以适用于实时应用和多种工况的评估。相比之下，尽管在工业界广泛应用，基于线性势流理论的低保真模型却缺乏足够的精度，仅能提供大致的趋势性结果。实验波浪水槽测试虽能提供接近真实的高保真系统响应，但在灵活性和成本...

解读: 该多保真度代理建模技术对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。波浪能转换器的非线性动态响应预测问题,与储能电站中PowerTitan系统面临的复杂工况预测高度相似。文中采用LSTM机器学习融合高低保真度数据的方法,可应用于ST系列PCS的实时功率响应预测,解决高精度CFD仿真计算成本高、线性模型精度不足...

Yingqin Zhua · Yue Liub · Nan Wangc · Zhao Zhao Zhang 等5人 · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.379

准确的风力发电预测对于高效的能源管理和电网稳定至关重要，能够帮助能源供应商平衡供需、优化可再生能源的集成、降低运行成本并提高电力系统的可靠性。回声状态网络（Echo State Network, ESN）由于其结构简单且训练速度快，被广泛应用于非线性动态系统的建模。然而，在处理高阶非线性复杂性时，ESN容易产生系统误差，导致模型精度下降。为克服这一问题，本文提出了误差补偿迁移学习回声状态网络（Error Compensation Transfer Learning Echo State Netw...

解读: 该ETL-ESN风电预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。其2秒快速训练和95%以上精度提升可显著优化ST系列PCS的能量管理策略和PowerTitan储能系统的充放电调度。实时误差补偿机制可增强iSolarCloud平台的预测性维护能力,提升新能源并网稳定性。迁移学习方法为不同机型的GFM/...