找到 7 条结果 · Applied Energy
基于先验知识的大规模超高清光伏板分割数据集增强框架
A large-scale ultra-high-resolution segmentation dataset augmentation framework for photovoltaic panels in photovoltaic power plants based on priori knowledge
Ruiqing Yang · Guojin He · Ranyu Yin · Guizhou Wang 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.390
摘要 当前大多数提升模型精度的研究主要集中在模型本身的优化上，往往忽视了数据集质量的关键作用，尤其是在遥感大数据背景下。许多关于光伏发电（PV）的大规模提取研究通常仅关注光伏电站边界的粗略勾画，这限制了更深入的下游分析潜力。本文提出了一种针对光伏电站内部光伏板进行细粒度提取的框架，而非仅仅捕捉电站的外部轮廓。通过聚焦于单个光伏板级别的分割，该方法为下游应用（如发电量估算和空间布局优化）提供了更为精确的评估基础。该框架融合了先验知识，以应对地表覆盖、成像条件以及背景干扰所带来的挑战。一种创新的标签...
解读: 该超高分辨率光伏板分割框架对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。通过面板级精细识别,可显著提升SG系列逆拟器的MPPT优化策略精度,实现组串级故障诊断与发电量评估。数据集质量提升(78%→92%)为预测性维护算法提供可靠训练基础,结合先验知识的标注效率提升75%可加速电站数字...
基于物理信息注意力残差网络的电池智能温度预警模型
Battery intelligent temperature warning model with physically-informed attention residual networks
Xue Ke · Lei Wang · Jun Wang · Anyang Wang 等12人 · Applied Energy · 2025年1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...
利用机器学习对金属-有机框架材料进行从材料到系统的宽范围筛选以用于氢气储存
Broad range material-to-system screening of metal–organic frameworks for hydrogen storage using machine learning
Xinyi Wang · Hanna M.Breunig · Peng Peng · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 氢气在向可持续能源系统转型过程中起着关键作用，在发电和工业应用中具有重要地位。金属-有机框架材料（MOFs）已成为高效氢气储存的有前景的介质。然而，由于目前已合成的MOF种类极为庞大，筛选出具备实际应用潜力的候选材料仍具挑战性。本研究结合分子模拟、机器学习与技术经济分析，评估了MOFs在广泛运行条件下用于氢气储存的综合性能。以往对MOF数据库的筛选主要关注低温条件下高氢吸附容量的材料，而本研究发现，实现成本最小化的最优温度和压力取决于MOF的原材料价格。具体而言，当MOF的价格为15美元/...
解读: 该MOF氢储能研究对阳光电源储能系统具有前瞻价值。研究揭示的机器学习筛选方法可借鉴于ST系列储能系统的热管理优化,特别是170-250K温区的成本最优化思路可应用于PowerTitan液冷系统设计。高比表面积材料特性分析为未来氢储能与光伏耦合系统提供技术路径,iSolarCloud平台可集成氢储能预...
基于微电网群租赁共享储能的主动配电网三层Stackelberg博弈调度
Trilayer Stackelberg Game Scheduling of Active Distribution Network Based on Microgrid Group Leasing Shared Energy Storage
Jinpeng Qiao · Yang Mi · Siyuan Ma · Yunhao Han 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.382
摘要——本文提出一种基于微电网群租赁共享储能的主动配电网三层Stackelberg博弈（SG）调度策略。在上层，配电系统运营商作为领导者，综合考虑中层和下层的电力需求来确定交易价格，从而实现主动配电网的安全运行以及削峰填谷。在中层，共享储能运营商既可作为领导者制定租赁价格，也可作为跟随者响应交易价格，以保证共享储能系统的可靠充放电与高效利用。在下层，微电网联盟作为跟随者制定租赁容量并响应交易价格，从而确保电力平衡及可再生能源的就地消纳。此外，为有效求解该三层SG模型，采用多步逆向归纳法证明了均衡...
解读: 该三层博弈调度策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。通过配网运营商-共享储能-微网群的分层博弈机制,可优化ST-PCS的充放电策略,提升储能利用率。分布式嵌套迭代算法可集成至iSolarCloud平台,实现多微网协同调度和削峰填谷。该模型为阳光电源开发共享储能租...
基于贝叶斯优化算法与二次分解的误差校正深度Autoformer模型在光伏发电预测中的应用
An error-corrected deep Autoformer model via Bayesian optimization algorithm and secondary decomposition for photovoltaic power prediction
Jie Chen · Tian Peng · Shijie Qian · Yida Ge 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
准确的光伏发电功率预测对于电网的稳定运行和合理调度至关重要。然而，由于光伏发电具有不稳定性，其功率预测仍面临巨大挑战。为此，本文提出一种结合二次分解、贝叶斯优化与误差校正机制的Autoformer模型用于光伏发电功率预测。为降低数据复杂性并充分提取特征，采用了两种分解方法：首先利用经验模态分解（EMD）对光伏功率序列进行初级分解；然后引入样本熵（SE）衡量各分量的复杂度，并对复杂度最高的分量采用变分模态分解（VMD）进行二次分解。其次，构建基于贝叶斯优化算法优化的Autoformer模型，分别预...
解读: 该基于深度学习的光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。通过EMD-VMD二次分解和Autoformer模型可显著提升预测精度,可集成至SG系列逆变器的MPPT优化算法中,实现更精准的发电功率预测。结合ST系列储能PCS,该预测模型能优化储能系统充放电策略,提升...
一种用于锂离子电池退化轨迹预测的合成数据生成方法及进化型Transformer模型
A synthetic data generation method and evolutionary transformer model for degradation trajectory prediction in lithium-ion batteries
Haiyan Jin · Rui Ru · Lei Cai · Jinhao Meng 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 在锂离子电池使用的早期阶段识别其长期退化行为，对于电池管理系统（BMS）在实际应用中有效维护电池至关重要。然而，由于电池在生产和运行条件方面存在差异，该过程面临较大挑战。近年来，已有研究经验证明，数据驱动方法在处理退化预测问题上具有良好的应用前景。然而，合适数据的缺乏仍是影响预测最终性能的主要障碍。此外，预测结果还受到预测器设置的影响，包括神经网络结构及其超参数的设定。实现该过程自动化的挑战至今仍未得到解决。在本研究中，我们提出了一种新颖的退化轨迹预测框架。首先，通过条件生成对抗网络（CG...
解读: 该锂电池退化预测技术对阳光电源储能系统具有重要价值。通过CGAN合成数据和Transformer模型可显著提升ST系列PCS及PowerTitan储能系统中BMS的预测精度,解决早期退化识别难题。自动化超参数优化框架可集成至iSolarCloud平台,实现储能电站电池全生命周期健康管理和预测性维护,...
基于微网群与共享储能的主动配电网优化调度策略
Optimization schedule strategy of active distribution network based on microgrid group and shared energy storage
Jinpeng Qiao · Yang Mi · Jie Shen · Changkun Lu 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 随着微网群与共享储能系统越来越多地接入主动配电网（ADN），亟需对这些复杂的能源要素进行有效协调。为此，本文构建了一种基于微网群与共享储能的主动配电网主从博弈调度策略。由主动配电网作为主导方确定分时电价，微网群与共享储能作为从属方响应电价信号，并考虑系统的安全运行与削峰填谷调度需求。此外，基于分时电价机制，提出了微网群与共享储能之间的两阶段电力交互策略。在第一阶段，通过多目标优化算法计算微网群的储能租赁需求，并据此制定共享储能的充放电策略，使其在满足微网群用电需求的同时，利用剩余容量响应配...
解读: 该主从博弈调度策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。文中提出的共享储能两阶段功率交互机制,可直接应用于阳光电源微电网群储能解决方案,通过QPSO算法优化分时电价响应策略,提升储能系统削峰填谷效率。该研究为阳光电源iSolarCloud平台的多微网协同调度功能提供...