找到 166 条结果 · Applied Energy

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储能系统技术 储能变流器PCS 光储一体化 储能系统 ★ 5.0

太阳能光伏集成电池储能技术的当前趋势与挑战:关键组件、方法及未来展望

Current trends and challenges in solar PV-integrated battery energy storage technology: Key components, methods, and future prospects

Mehmet Kurtoğlu · Fatih Eroğlu · Applied Energy · 2026年4月 · Vol.409

本文综述光伏与电池储能耦合系统的技术进展,涵盖PCS拓扑、能量管理策略、系统集成架构、寿命衰减机制及并网适应性等核心问题,指出高效率、高可靠性、智能协同控制是未来发展方向。

解读: 该文高度契合阳光电源光储融合战略。其对PCS动态响应、多时间尺度能量调度、BMS-PCS协同优化的分析,直接支撑ST系列PCS在PowerTitan/PowerStack系统中的应用升级;建议强化构网型控制与iSolarCloud平台的数据闭环,提升户用及工商业场景下组串式逆变器与储能系统的联合调峰...

智能化与AI应用 机器学习 深度学习 并网逆变器 ★ 5.0

基于试点节点数据与神经网络的配电网实时光伏承载力分析

Real-time PV hosting capacity analysis of distribution networks using pilot buses data and neural networks

Md. Nazrul Islam Siddique · Krishneel Prakash · Saad Mekhilef · Hemanshu Pota · Applied Energy · 2026年4月 · Vol.409

该文提出一种利用试点节点量测数据结合神经网络模型实时评估配电网光伏承载力的方法,提升分布式光伏大规模接入下的安全裕度评估效率与精度。

解读: 该研究直接支撑阳光电源iSolarCloud智能运维平台对海量组串式逆变器集群的承载力动态评估需求,可集成至ST系列PCS及PowerTitan储能系统的协同调度模块,优化光储联合并网策略。建议将轻量化神经网络模型嵌入逆变器边缘侧(如SG系列组串逆变器),结合云端iSolarCloud实现‘端-边-...

光伏发电技术 SiC器件 深度学习 ★ 5.0

基于动态参数的物理信息神经网络用于短期光伏功率预测:融合物理信息与数据驱动

Dynamic-parameter physics-informed neural networks for short-term photovoltaic power prediction: Integrating physics-informed and data driven

Weiru Wanga · Hanyang Guoa · Shaofeng Liub · Yechun Xina 等6人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401

为了克服传统混合预测模型中物理约束刚性以及样本不平衡的局限性,本文提出了一种基于动态参数物理信息神经网络(DP-PINN)的新型短期光伏(PV)功率预测框架。基于牛顿-拉夫森优化的K-means++(NBRO-Kmeans++)算法将天气划分为四种类型,与标准K-means++相比,轮廓系数提升了6.6%至45.8%。采用合成少数类过采样技术(SMOTE)对少数类样本进行动态平衡,在该情况下使均方根误差(RMSE)降低了50.5%。物理方程根据天气类型进行动态调整,三重约束损失函数融合了数据拟合...

解读: 该DP-PINN动态物理信息神经网络技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台及SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。通过天气分类与SMOTE样本平衡,极端天气下RMSE降低50.8%,可显著提升光伏电站功率预测精度。其动态参数优化机制(光电转化效率η、温度系数α可学习)与阳光电源MPPT优化技...

光伏发电技术 储能系统 工商业光伏 ★ 5.0

DFDR-NLNet:一种用于光伏面板分割的双频率差异化表示非局部网络

DFDR-NLNet: A dual-frequency differentiated representation non-local network for photovoltaic panel segmentation

Yitong Fua · Haiyan Lia · Pengfei Yua · Yaqun Huang 等5人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401

摘要 光伏(PV)技术在全球扩展可再生能源方面发挥着关键作用,然而在城市、农村和工业环境中,实现精确的光伏面板分割以优化资源配置并指导安装政策仍是一项挑战。为应对数据多样性的限制,本文提出一种基于去噪扩散概率模型(DDPM)的数据增强方法,用于生成联合数据分布,从而提升模型的鲁棒性。在此基础上,我们提出了一种双频率差异化表示非局部网络(DFDR-NLNet),用于实现更真实的光伏面板分割。为了提高Transformer分支中全局上下文特征提取的效率,我们提出了一种低频表示Transformer,...

解读: 该光伏板精准分割技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。DFDR-NLNet的高精度边缘识别(mIoU达91.48%)可增强SG系列逆变器阵列的智能巡检能力,通过频域特征提取优化MPPT算法的组件级监控。其电站容量评估功能可为工商业光伏项目提供精准选址与ST储能系统配置依据...

储能系统技术 储能系统 SiC器件 微电网 ★ 5.0

基于协方差矩阵自适应进化策略并考虑氢气真实气体建模的孤立光伏-氢能微电网优化定容

Optimal sizing of isolated photovoltaic-hydrogen microgrids using covariance matrix adaptation evolution strategy considering real-gas modeling of hydrogen

Aubert Hervé · Mathieu Bressel · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401

摘要 本文研究了协方差矩阵自适应进化策略(Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy, CMA-ES)在孤立光伏-氢能微电网优化定容中的应用。系统组件(特别是光伏(PV)面板和氢能储能系统(HESS))的精确容量配置对于确保系统的成本效益、能源自主性和运行可靠性至关重要。本研究提出了一种基于氢气真实气体行为的先进HESS模型,相较于传统的理想气体近似方法,该模型在物理真实性方面具有显著提升。尽管诸如遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)等元启发...

解读: 该CMA-ES优化算法对阳光电源光储微网系统设计具有重要应用价值。研究中的光伏-氢储能微网优化sizing问题,可直接应用于ST系列储能变流器与SG系列光伏逆变器的容量配置优化。CMA-ES算法在高维非凸问题上表现优异,较传统GA算法适应度提升26%,可集成至iSolarCloud平台用于离网微电网...

光伏发电技术 储能系统 SiC器件 ★ 5.0

高速公路边坡光伏开发的时空潜力与经济性评估:以中国江西为例

Spatiotemporal potential and economic assessment of highway slope-based photovoltaics: A case study in Jiangxi, China

Zhe Liu · Hao Yub · Xuanyu Liub · Chonghao Zhang 等7人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401

随着可用于可再生能源部署的土地资源日益稀缺,公路填方边坡为土地高效利用的可再生能源整合提供了创新解决方案。本研究提出一种基于高分辨率数字高程模型(DEM)的可扩展、高精度方法,用于识别适宜建设光伏系统的边坡,并从物理、地理和技术三个维度评估江西省内此类场地的太阳能潜力。研究构建了一个融合地理、技术与政策因素的经济分析框架,以投资回收期为核心指标,在不同资本成本和补贴情景下评估项目的可行性。研究结果表明,基于边坡的太阳能资源在空间和季节上均表现出显著异质性,高潜力区域主要集中于江西省南部。尽管出于...

解读: 该研究揭示江西高速公路边坡光伏潜力达12.3GW装机量,为阳光电源SG系列组串式逆变器提供重要应用场景。边坡地形复杂、遮挡多变的特点,恰需我司1500V系统的多路MPPT优化技术应对局部阴影。研究强调的空间异质性和季节波动,可通过配置ST系列储能PCS及PowerTitan系统实现削峰填谷。建议开发...

光伏发电技术 储能系统 ★ 5.0

基于多域协作与协变量交互的严重数据缺失下鲁棒光伏预测

Robust photovoltaic forecasting under severe data missingness via multi-domain collaboration and covariate interaction

Ke Yana · Jian Liua · Jiazhen Zhang · Fan Yangb 等6人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401

摘要 高质量的光伏发电(PV)功率预测对于高效的能源管理和可靠的电网集成至关重要,然而实际应用中的数据常常面临目标变量和辅助变量的大范围缺失问题。为应对这一挑战,本文提出MDCTL-MCI,一种具备缺失感知能力的预测框架,该框架联合利用信号分解、多尺度协变量交互以及多域协同迁移学习。首先,采用多元奇异谱分析(MSSA)对不完整时间序列进行去噪与重构,在无需显式填补的情况下增强潜在的时间结构特征。接着,引入轻量级的多尺度协变量交互(MCI)模块,建模重构后的光伏功率、全球水平辐照度、直接法向辐照度...

解读: 该多域协同光伏预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。针对实际电站数据缺失问题,MSSA信号重构与多尺度协变量交互建模可直接集成至SG系列逆变器的MPPT优化算法,提升发电功率预测精度10.5%-15.3%。多站点迁移学习策略可赋能PowerTitan储能系统的充放电调...

光伏发电技术 储能系统 ★ 5.0

基于太阳能和风能的可再生氢气生产的全球技术经济与生命周期温室气体排放评估

Global techno-economic and life cycle greenhouse gas emissions assessment of solar and wind based renewable hydrogen production

Loiy Al-Ghussain · Zifeng Lua · Mohammad Alrbai · Sameer Al-Dahidi 等7人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401

摘要 本研究对利用太阳能光伏(PV)、风能以及光伏/风能混合系统结合质子交换膜(PEM)电解槽进行的可再生氢气生产进行了全球评估。采用多目标优化方法,评估了系统的经济技术性能及生命周期温室气体(GHG)排放,并考虑了系统组件中的内含排放。结果确定了以最小化氢气平准化成本(LCOH)和氢气碳强度(CI)为目标的最优配置,展示了到2030年实现成本与碳强度降低的潜力。具体而言,在中东和北非(MENA)地区以及智利等高辐照区域,独立光伏系统可实现氢气平准化成本低于6.5美元/千克H₂,碳强度低于2.5...

解读: 该研究对阳光电源光伏制氢系统集成具有重要价值。SG系列光伏逆变器结合ST系列储能PCS可构建混合制氢系统,通过MPPT优化和VSG控制技术提升电解槽供电稳定性。1500V高压系统可降低制氢度电成本,三电平拓扑和SiC器件提高转换效率。iSolarCloud平台可实现光伏-储能-制氢全链路智能调度,优...

光伏发电技术 储能系统 ★ 5.0

评估城市光伏集成的双重辐射效应:反照率变化与辐射强迫动态

Assessing the dual radiative consequences of urban PV integration: Albedo change and radiative forcing dynamics

Yilong Zhou · Shredatta Marath · Miro Zeman · Olindo Isabell 等5人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401

在城市地区集成光伏(PV)系统可增强本地可再生能源电力生产,但由于光伏组件反射率较低,也会导致地表反照率降低。反照率的下降增加了地球对能量的吸收,从而产生正的辐射强迫(RF);而光伏电力替代化石燃料发电则通过避免二氧化碳排放产生负的辐射强迫。本研究采用一种新颖的工作流程,量化了城市屋顶光伏部署的净辐射强迫影响。该工作流程结合了两个模型:(1)几何光谱反照率(GSA)模型,利用LiDAR数据和地理配准的材料分布图,模拟光伏集成前后的反照率变化;(2)基于简化天际线的光伏模型,利用LiDAR提取的屋...

解读: 该研究揭示城市光伏部署的反照率降低效应及辐射强迫动态平衡机制,对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud平台具有重要指导意义。研究表明低碳电网场景下反照率负效应凸显,这要求提升系统发电效率以缩短气候收益回收期。可启发我们优化MPPT算法、采用SiC功率器件降低损耗,并通过iSolarCloud...

光伏发电技术 深度学习 ★ 5.0

一种基于深度学习的多源信息融合方法用于高精度光伏识别:U2-Net图像分割与多光谱筛选的集成

A deep-learning multi-source information fusion method for high-precision PV identification: Integration of U2-net image segmentation and multi-spectral screening

Junyi Yanga · Lihua Zhaoa · Chengliang Xub · Yongjun Sunc 等6人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401

准确的光伏(PV)识别对未来光伏系统的选址和大规模渗透具有广阔的应用前景。本研究致力于通过融合U2-Net神经网络图像分割模型与多光谱光伏筛选技术,提升城市环境中光伏识别技术的精度。U2-Net模型对可见光卫星图像进行图像分割,以获取现有光伏站点的坐标和面积;随后,多光谱筛选技术结合多光谱卫星图像对图像分割结果进行处理,剔除误识别样本。为提高该技术的筛选性能,构建了光伏指数(Photovoltaic Index, PVI)及其归一化表达形式(nPVI)。详细的案例研究表明,所提出的基于深度学习的...

解读: 该深度学习光伏识别技术对阳光电源具有重要战略价值。通过U2-Net与多光谱融合实现91.37% IoU精度的光伏站点识别,可直接赋能iSolarCloud平台的智能运维能力,实现分布式光伏资产的自动化盘点与监测。识别出的城市光伏分布密度数据可指导SG系列逆变器在高工业化区域的优化部署,并为Power...

光伏发电技术 ★ 5.0

可再生能源驱动的膜技术:集成太阳辐照度预测用于光伏驱动苦咸水淡化系统的预测控制

Renewable energy powered membrane technology: Integration of solar irradiance forecasting for predictive control of photovoltaic-powered brackish water desalination system

Martin Ansong · Emmanuel O.Ogunniyi · Blanca Pérez Jiméneza1 · Bryce S.Richards · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401

摘要 太阳辐照度(SI)的波动会扰乱光伏(PV)发电系统的输出功率,导致直接耦合的光伏驱动膜法脱盐系统出现运行不稳定和非预期停机,从而降低产水率、水质和能源效率。传统的基于储能的缓解策略会增加系统成本和复杂性。基于天空成像的SI预测技术能够分析天空状况,并提供长达15分钟的SI预测,为减少功率波动影响提供了替代方案,且无需过度依赖储能系统。本研究将一种基于图像的太阳辐照度预测系统(SIFS)集成至一套光伏驱动的苦咸水脱盐系统中。该SIFS采用卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)模型,利用...

解读: 该光伏预测控制技术对阳光电源SG系列逆变器与ST储能系统集成具有重要价值。研究通过CNN-LSTM模型实现15分钟光照预测,可与我司MPPT优化算法协同,提升直驱式光伏系统稳定性。建议将天空成像预测技术集成到iSolarCloud平台,结合VSG虚拟同步发电机控制策略,在减少储能配置的同时优化功率波...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

基于不平衡配电节点边际电价驱动的配电网与智能充电枢纽分布式协同调度

Distributed cooperative scheduling for distribution network and smart charging hubs driven by unbalanced distribution locational marginal price

Tiange Lia · Menglin Zhang · Zhijian Hua · Xiaofei Wangc 等6人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401

摘要 低碳能源转型为配电网(PDN)的运行带来了新的挑战。特别是单相负荷和分布式可再生能源的不断增长,加剧了配电网内的三相不平衡问题。智能充电枢纽作为交通电气化的低碳单元,集成了光伏发电(PV)、储能(ES)和电动汽车(EV)充电设施,能够通过调节三相功率实现相间平衡能力。然而,现有的配电市场缺乏有效机制来激励光伏-储能-电动汽车一体化智能充电枢纽(PEV-Hubs)参与缓解三相不平衡。本文提出了一种由三相配电节点边际电价(DLMP)驱动的分布式优化框架,用于协调配电网与PEV-Hubs主动抑制...

解读: 该三相不平衡DLMP调度技术对阳光电源光储充一体化解决方案具有重要价值。可应用于ST系列PCS的三相功率动态分配优化,结合充电桩产品实现相间负荷主动平衡控制。论文提出的分布式优化框架可融入iSolarCloud平台,通过实时电价信号驱动储能系统和充电站协同调度,在降低配网电压不平衡度的同时提升系统经...

光伏发电技术 故障诊断 ★ 5.0

基于成本效益数据的分布式光伏系统故障检测与诊断方法学综述

A methodological review of cost-effective data-driven fault detection and diagnosis in distributed photovoltaic systems

Yinyan Liua · Earl Duran · Anna Bruce · Baran Yildiz 等9人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401

摘要 光伏(PV)技术的快速发展以及光伏系统的广泛应用,凸显了对更高效、更具成本效益的监测策略日益增长的需求,以确保系统可靠运行和最优的能源性能。本文综述提出了一种方法论框架,并结合基于案例的实测数据,用于分布式光伏系统的性能监测。该框架聚焦于具有成本效益的数据,例如时间序列电气参数,这些数据对于实现精确的故障检测与诊断至关重要,同时识别出限制当前性能监测算法有效性的各种约束条件。本文首先采用两种分类方式对光伏系统中的系统性故障进行归类:直流侧与交流侧故障,以及软故障与硬故障。随后讨论了数据的可...

解读: 该综述对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud平台具有重要指导意义。文章强调基于时序电气参数的成本有效型故障诊断方法,与我司逆变器内置监测系统和云平台架构高度契合。DC/AC侧故障分类框架可优化MPPT算法的异常检测能力,机器学习与边缘计算结合方案可增强逆变器本地诊断功能,减少云端通信依赖。...

储能系统技术 储能系统 多物理场耦合 ★ 5.0

基于实时TRNSYS-Python耦合的电池与热能储能太阳能区域能源系统多方法优化

Multi-method optimization of solar district energy systems with battery and thermal energy storage via real-time TRNSYS-Python coupling

Ruslan Kotegov · Mohamed Abokersh · Carles Mateu · Adedamola Shobo 等6人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.400

向可持续能源转型对于实现能源系统的脱碳至关重要。太阳能区域能源系统(SDES)为替代化石燃料提供了可行方案,但在成本、间歇性以及优化方面仍面临挑战。本研究提出了一种高保真度、完全自动化的SDES优化框架,该框架将TRNSYS仿真与基于Python的动态控制器相结合,协同最小化生命周期成本和环境影响。其核心创新在于采用混合多方法策略——结合元启发式、启发式与随机算法——在无需依赖代理模型或人工干预的情况下,实现仿真与优化之间的无缝实时耦合。一个特征重要性评分(FIS)模块自适应地优先处理关键变量,...

解读: 该研究的TRNSYS-Python实时耦合优化框架对阳光电源ST系列储能变流器与SG系列光伏逆变器的协同控制具有重要参考价值。其多算法混合优化策略可应用于PowerTitan储能系统的容量配置与能量管理,通过特征重要性评分模块实现光储系统全生命周期成本优化。研究中90%以上太阳能利用率的案例验证了光...

光伏发电技术 ★ 5.0

面向集成光伏应用:采用不同封装材料的轻质硅异质结太阳能组件及其湿热稳定性

Towards integrated photovoltaic applications: Lightweight silicon heterojunction solar modules with different encapsulation materials and their damp heat stability

Kai Zhang · Andreas Lambertz · Krzysztof Dzięcioł · Karsten Bittkau 等12人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.400

摘要 轻质光伏(PV)组件能够为光伏应用开辟大量新场景,例如建筑一体化光伏(BIPV)和车辆一体化光伏(VIPV)。硅异质结(SHJ)太阳能电池已被公认为是提升太阳能发电效率的最先进技术之一。然而,SHJ太阳能电池本质上容易受到湿热诱导退化(DHID)的影响,这对其实际应用构成了关键挑战。本研究利用具有不同封装材料和结构的SHJ太阳能电池,制备了低面密度(约2 kg/m²)且保持高功率密度(约70 W/kg)的轻质SHJ微型组件。通过对组件在经历1000小时加速湿热(DH)老化测试后模块的光学与...

解读: 该轻量化异质结组件技术对阳光电源BIPV和VIPV场景具有重要价值。研究揭示封装材料对湿热稳定性的关键影响,优化方案可将效率衰减控制在0.47%,为SG系列光伏逆流器在建筑一体化和车载光伏应用提供可靠组件配套方案。轻量化特性(2kg/m²)与高功率密度(70W/kg)特别适配充电桩顶棚光伏系统,结合...

光伏发电技术 储能系统 ★ 5.0

通过反馈驱动的配电网络每日拓扑重构提升光伏限电中的公平性

Improving fairness in photovoltaic curtailment via feedback-driven daily topology reconfiguration in power distribution networks

Rahul K.Gupt · Daniel K.Molzahn · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.400

摘要 在光伏发电丰富的配电系统中,通常通过削减光伏电站的过剩发电量并结合无功功率控制来缓解过电压问题。然而,位于馈线末端的光伏电站往往更频繁地被削减出力,从而引发公平性问题。现有的考虑公平性的方案通常将公平性目标纳入成本函数中加以处理,但这通常会导致总削减量整体增加,使解决方案次优。本文提出一种基于每日拓扑重构的解决方法,通过使不同光伏电站每天面临不同的电网运行条件,从而经历不同程度的出力削减,以此提升系统整体的公平性。我们表明,实施该方法可在不显著增加总体削减量的前提下有效提升公平性。所提出的...

解读: 该拓扑重构技术为阳光电源SG系列光伏逆变器和iSolarCloud平台提供重要启示。通过日前拓扑优化与实时功率控制的两阶段策略,可增强逆变器的有功无功协调控制算法,结合MPPT优化技术实现公平削减。建议将公平性指标集成到iSolarCloud智能运维平台,通过历史削减数据反馈驱动配网拓扑调整决策,在...

光伏发电技术 储能系统 ★ 5.0

多相关性联合驱动的高维水-风-光场景生成方法

High-dimensional scenario generation method joint-driven by multiple correlations for hydro-wind-photovoltaic

Zixuan Liua · Li Moa · Mi Zhanga · Jiangrui Kangd 等7人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.400

摘要 随着清洁能源在电网中占比不断提高,准确刻画其不确定性已成为规划与优化水-风-光(HWP)多能互补系统的关键挑战。为应对HWP能源在高维变量及时空随机依赖关系方面的复杂建模需求,本文提出一种由多种相关性联合驱动的新型高维场景生成方法。首先,基于高斯混合模型(GMM)构建时间自相关模型,并结合Copula函数建立空间互相关模型,通过累积分布函数实现多种相关性的协同建模。其次,通过评估经验数据分布与理论模型分布之间的均方根误差,并辅以Kolmogorov-Smirnov拟合优度检验,验证所构建模...

解读: 该高维场景生成方法对阳光电源水风光储多能互补系统具有重要价值。通过GMM-Copula联合建模精准刻画时空相关性,可显著提升ST系列储能变流器和PowerTitan系统的调度优化精度。该方法生成的日尺度场景集能为iSolarCloud平台提供更准确的不确定性预测数据支撑,优化GFM/GFL控制策略在...

风电变流技术 储能系统 ★ 5.0

时空特征增强的多类型可再生能源与负荷不确定性功率跟踪预测框架

Spatio-temporal feature amplified forecasting framework for uncertain power tracking of multitype renewable energy and loads

Yanli Liu · Ziwen Jia · Liqi Liu · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.400

摘要 多类型可再生能源与负荷(如光伏、风电和电动汽车)的集成显著增加了电力供需两侧的不确定性,因此需要精确的预测技术以维持电网的安全稳定运行。然而,复杂的时空特征给现有预测方法带来了挑战,使其难以准确、及时地跟踪不确定性功率的瞬时变化。为此,本文提出了一种时空特征增强(STFA)预测框架,该框架可无缝嵌入当前先进的深度学习算法中。首先,构建了一个时空特征融合模块,逐步结合相空间重构、位置编码和掩码机制,通过一系列重组步骤增强时空特征,提升模型对不确定性波动的理解能力,从而支持训练过程。其次,在深...

解读: 该时空特征增强预测框架对阳光电源多条产品线具有重要应用价值。针对光伏SG系列逆变器,可通过精准预测辐照波动优化MPPT算法响应速度;对ST系列储能变流器和PowerTitan系统,能提升功率调度精度,降低电池循环损耗;在充电桩业务中可预测EV负荷峰谷,优化充电策略。该框架的自适应动态加权损失函数特别...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

高速列车车载光伏-储能系统集成:基于IGWO-WOA算法的经济-环境优化

Onboard photovoltaic-energy storage system integration in high-speed trains: Economic-environmental optimization via IGWO-WOA algorithm

Wei-na Zhang · Zhe Xua · Ying-Yi Hongb · Zhong-Qin Bia · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.400

摘要 随着“双碳”目标的推进,中国正致力于向绿色低碳发展的能源转型。高速铁路作为交通网络的重要组成部分,其能源消耗与碳排放问题日益受到关注。本文提出了一种面向车载能量管理的综合优化框架,该框架集成了车顶光伏系统与车厢一体化储能系统,并将其与牵引供电网络相互联通。为降低电网电能消耗、减少能源成本并削减碳排放,研究分析了不同工况下的负荷需求,并建立了相应的数学模型。选取一条沿线气象条件差异显著的高速铁路线路作为案例进行研究。采用本文提出的IGWO-WOA算法对储能系统的容量及运行功率进行优化,该算法...

解读: 该高铁光储集成系统研究对阳光电源车载能源解决方案具有重要启示。论文提出的IGWO-WOA混合优化算法可应用于ST系列储能变流器的容量配置与功率调度优化,实现11.79%成本降低和12.7%碳减排。其探索-开发平衡策略可融入iSolarCloud平台的预测性维护算法,优化光伏逆变器MPPT控制与储能系...

光伏发电技术 储能系统 ★ 5.0

识别建筑光伏系统成本效益分析中影响因素的框架

A framework for identifying influential factors in cost-benefit analysis of building-applied photovoltaics systems

Sara A.Sharbaf · Nicola Lolli · Inger Andresen · Patricia Schneider-Marin · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.400

摘要 光伏(PV)系统在全球范围内被广泛用于实现建筑能源系统的脱碳。然而,经济和社会方面的挑战阻碍了其更广泛的部署,引发了对该技术可行性的担忧。本研究通过成本效益分析(CBA)、敏感性分析和不确定性分析,探讨影响建筑中光伏系统经济盈利能力的关键因素。为了突出利益相关者的视角,并评估成本与效益分配对成本效益分析结果的影响,本文考察了两种商业模式。研究结果表明,业主独享的商业模式通过使成本与收益相匹配,提高了财务可行性;而业主与租户共享的模式则可能不成比例地加重租户负担。研究以挪威一座典型的办公建筑...

解读: 该研究对阳光电源建筑光伏系统经济性优化具有重要指导意义。研究强调的系统成本、维护成本、组件寿命和可用面积等关键参数,与SG系列逆变器的高效率、低维护设计及iSolarCloud智能运维平台的预测性维护功能高度契合。针对业主-租户成本收益分配问题,可结合PowerTitan储能系统和智慧能源管理方案,...

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