Hongzhi Maoa · Weili Liua · Chongzheng Lia · Zhiyong Tiana 等9人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.399

摘要 准确且详细地估算屋顶光伏（PV）安装潜力对于指导屋顶光伏部署策略具有重要意义，有助于加速实现碳中和目标。屋顶光伏安装系数是估算屋顶可安装光伏面积的关键参数。现有方法通常通过在未安装光伏系统的屋顶上设计假设布局来估算该系数。然而，此类方法可能与实际安装后的观测值存在偏差。本研究提出一种基于大量已安装光伏系统建筑的实际数据来确定屋顶光伏安装系数的方法。采用无人机（UAV）航拍技术快速、全面地获取屋顶光伏安装信息，包括光伏面积与屋顶面积之比、建筑类型、屋顶类型以及安装方式。本文收集并分析了中国三...

解读: 该研究基于无人机实测数据揭示城市屋顶光伏实际安装系数(0.26-0.50)显著低于理论值,为阳光电源SG系列逆变器的市场布局提供精准依据。武汉案例显示18.9%电力替代潜力,结合我司iSolarCloud平台的屋顶资源评估功能,可优化1500V高效组串逆变器在高密度城区的配置方案。研究中多样化建筑类...

Jackson Fogelquis · Xinfan Lin · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.399

摘要 锂离子电池的广泛应用推动了先进电池管理系统（BMS）的同步发展，这些系统旨在通过最先进的控制、诊断和预测技术来最大化安全性和性能。为了实现这些功能，电池模型必须能够准确预测输出电压和物理内部状态，但由于系统不确定性不可避免以及在线计算资源有限，这一目标具有挑战性。为此，本文提出了一种计算高效的混合建模框架，该框架将基于物理原理的电化学电池模型与高斯过程回归（GPR）机器学习模型相结合，以补偿由系统不确定性引起的输出预测误差。该框架的一个关键特征是提出了一种数据采样方法，该方法利用GPR在稀...

解读: 该混合建模技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统的BMS优化具有重要价值。通过融合电化学模型与高斯过程回归,可将电压预测误差从119mV降至7.3mV,参数估计精度提升一个数量级,且计算时间比仅为0.003,满足在线应用需求。该方法可直接应用于阳光储能系统的SOC/SOH估算、故...

Fuxiang Liab · Yunren Sui · Haosheng Lin · Zengguang Sui 等5人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.398

摘要 光伏（PV）技术在全球能源转型中具有关键作用。影响其效率与可靠性的主要障碍之一是局部遮挡条件（PSC）。深入理解光伏器件的电学行为机制，对于预测和缓解这一问题至关重要。然而，现有研究尚未通过系统的实验探究和模型构建充分解决该问题。本研究致力于系统性地探讨上述问题，采用融合实验与数值模拟的多尺度研究方法。在电池层面，构建了一个测量平台，用于表征太阳能电池在不同工况下（200–1200 W/m²，20–60 °C）的电流-电压（I-V）特性。测量结果表明，辐照度始终影响电池的I-V特性，而温度...

解读: 该研究对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT优化技术具有重要价值。文章揭示的反向偏置电池特性和局部遮挡下的热斑效应,可直接应用于提升多路MPPT算法精度,优化旁路二极管保护策略。研究提出的全范围I-V特性建模方法,能增强iSolarCloud平台的故障诊断能力,实现遮挡场景下的精准功率预测和预防性运...

Shutan Wua · Qi Wanga · Jianxiong Hub · Yujian Yea 等5人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397

摘要 现代电力系统作为信息物理系统，日益依赖混合测量数据以提高状态估计（SE）的准确性和分辨率。然而，SE功能的增强伴随着对测量设备和外部检测机制的依赖性增加，从而扩大了攻击面，使状态估计面临复杂的网络威胁。本文揭示了现有基于混合测量的SE框架中的安全漏洞，特别是在协调性虚假数据注入攻击（FDIAs）下，攻击者同时操纵基准测量和验证测量以逃避检测的问题。为应对这一挑战，本文提出了一种基于动态时空冗余重构的抗攻击SE方法。该方法通过主动在测量过程中引入测量不确定性，增强了对外部攻击的鲁棒性。本文引...

解读: 该网络攻击防御技术对阳光电源储能系统和智能运维平台具有重要价值。ST系列PCS和PowerTitan储能系统依赖混合测量数据进行状态估计,易受虚假数据注入攻击。论文提出的动态时空冗余重构方法可集成到iSolarCloud平台,通过主动注入测量不确定性和实时自适应检测阈值,增强储能电站抗攻击能力。该框...

Shaoxin Shi · Qiao Peng · Tianqi Liu · Yunteng Dai 等5人 · Applied Energy · 2025年9月 · Vol.393

摘要 锂离子电池储能系统（BESS）在为电力系统提供惯性支撑方面展现出巨大潜力。然而，如何在实现高效惯性支撑的同时保障电池的安全运行仍面临挑战，这要求对电池的输出边界进行准确估计，尤其是在在线运行条件下。然而，现有的电池输出功率边界评估方法通常忽略了惯性支撑特有的输出特性以及在线应用的需求，从而限制了其准确性与效率。本文提出了一种基于模型-数据融合方法（MDFM）的BESS惯性支撑持续功率边界（SPB）在线估计新方法。首先，开展一系列实验以研究电池在惯性支撑工况下的阻抗特性，并据此构建一种基于负...

解读: 该储能惯量支撑功率边界在线估算技术对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。通过模型-数据融合方法实现锂电池输出边界的实时精准评估,可直接集成至VSG虚拟同步机控制策略中,优化惯量响应过程中的功率调度。负阻抗等效电路模型结合SVM机器学习算法,能有效提升iSolarCl...

Jiarui Zhang · Lei Mao · Zhongyong Liu · Kun Yu 等5人 · Applied Energy · 2025年3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...

Si-Zhe Chen · Jing Liu · Haoliang Yuan · Yibin Tao 等6人 · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.381

健康状态（SOH）是电池管理系统（BMS）中的一个关键参数。利用多种数据源可有效提升端到端SOH估计的性能。然而，现有的基于多维特征的方法未能充分挖掘不同数据源之间的内在关联。同时，大多数方法缺乏可解释性，并忽视了噪声带来的不利影响。本研究提出了一种基于注意力机制的多特征融合框架（AM-MFF），以实现鲁棒且可解释的SOH估计。AM-MFF结合了卷积神经网络（CNN）和注意力机制（AM）的优势，能够高效提取并融合健康特征，从而全面感知电池老化信息。该框架将两个运行阶段的数据作为输入，并通过两个独...

解读: 该AM-MFF锂电池SOH估算框架对阳光电源储能系统具有重要应用价值。其多特征融合与注意力机制可直接集成至ST系列PCS和PowerTitan储能系统的BMS中,提升电池健康状态预测精度和抗噪性能。多输入容错设计确保单传感器故障时系统仍可靠运行,符合大规模储能安全需求。注意力分数的可解释性有助于iS...

Xinyu Lu · Wenjie Gang · Shanshan Cai · Zhengkai Tu · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.381

摘要 为提升离网能源系统的性能，本文基于一种新型多堆集成氢储能系统，提出了一种结合混合规则与优化的全生命周期能量管理策略（EMS）。该系统由四个质子交换膜电解槽（PEMEC）、四个质子交换膜燃料电池（PEMFC）以及一组电池组构成。所提出的EMS包括在线参数估计、基于规则的初级功率分配和基于优化的次级功率分配。首先，根据串联运行规则，结合高效率工作区间及多堆电压退化一致性，将功率在PEMEC/PEMFC堆之间进行分配；随后，剩余的波动功率优先由电池通过Q学习强化学习算法吸收。在随机风能、光伏出力...

解读: 该多堆栈氢储能系统的混合能量管理策略对阳光电源ST系列储能变流器与PowerTitan系统具有重要借鉴价值。其分层优化架构(规则初分配+强化学习二次优化)可应用于光储氢耦合场景,通过Q-learning算法优化电池吸收波动功率,延长PEMFC寿命17.2%并降低系统年化成本9.2%。该策略可集成至i...

Xiaotian Geng · Senhong Cai · Zhonghua Gou · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 评估建筑一体化光伏（BIPV）潜力对于太阳能的全面推广与部署具有重要意义。传统模型大多依赖形态学参数进行光伏潜力评估，在高密度城市区域中存在对城市形态主观认知强、泛化能力差等挑战。本研究采用卷积神经网络（CNN）进行三维建模，以评估中大规模城市尺度下的BIPV潜力，提出了一种多维单通道一维CNN模型框架。该模型结合高斯混合模型与建筑物点云数据，提取建筑窗墙比，从而增强建筑群点云中的个体特征；同时利用三维物理模型提取建筑地理朝向信息，并通过空间连通性整合点云分布，以解决点云卷积旋转不变性导致...

解读: 该BIPV潜力评估技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和智能运维平台具有重要应用价值。基于CNN的三维建模方法可精准预测城市建筑光伏发电潜力,为SG逆变器在密集城区的容量配置和MPPT优化提供数据支撑。研究中的点云数据处理和地理方位提取技术可集成至iSolarCloud平台,实现建筑光伏系统的智能选址和...

Ameen Ullah · Safeer Ullah · Tanzeel Ur Rahman · Irfan Sami 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 风能转换系统（WECS）常因风速的随机性和间歇性而面临挑战，导致发电输出功率与波动的电力负载需求之间出现不匹配。为有效应对这一问题，先进的最大功率点跟踪（MPPT）策略对于最大化功率提取至关重要。本研究提出了一种基于快速平滑二阶滑模控制（FSSOSMC）的新型MPPT方法，旨在优化与永磁同步发电机（PMSG）耦合的3 kW定桨距变速WECS的功率输出。为了在系统参数存在不确定性与非线性的情况下仍保持控制的鲁棒性，采用了基于Takagi–Sugeno–Kang（TSK）模糊推理系统的离线神经...

解读: 该快速平滑二阶滑模MPPT技术对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要借鉴价值。其98.9%的系统效率和98.2%的跟踪精度显著优于传统方法,可应用于SG风电变流器优化最大功率点跟踪算法。神经模糊估计与鲁棒微分器的融合控制策略,可移植至ST系列PCS的GFM控制中,提升新能源波动工况下的动态响应速度(...