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...

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...

Feilin Zhua · Lingqi Zhaoa · Weifeng Liub · Ou Zhua 等8人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.400

摘要 全球电力需求在工业化和城市化推动下的快速增长，给电力系统运行带来了严峻挑战，尤其是用电高峰与低谷之间的负荷差距日益扩大，加剧了电网稳定性问题。为应对这些挑战并推动可持续能源系统的转型，水-风-光混合可再生能源系统为实现高效、经济且环境友好的能源生产提供了有前景的解决方案。本研究提出了一种新颖的随机优化框架，用于包含水电、风电和光伏的混合可再生能源系统的短期负荷削峰调度。该框架明确考虑了能源供给（水文径流、风能和太阳能）与电力需求两方面的双重不确定性，这些不确定性增加了混合系统中电网稳定性和...

解读: 该水风光多能互补调峰框架对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。研究中的源荷双重不确定性优化与我司GFM/VSG控制技术高度契合,可提升储能系统在新能源消纳场景下的调峰响应能力。DCGAN深度学习模型对光伏出力预测的2%误差率,为iSolarCloud平台的预测性维护...

Xiaorong Wang · Yangze Zhou · Applied Energy · 2025年10月 · Vol.396

准确的风力发电预测（WPF）对于电力系统运行与控制的可靠性至关重要。近年来，概率性WPF受到越来越多的关注，已有多种先进的数据驱动方法被提出以实现高精度的概率预测。然而，数据驱动方法依赖于高质量和大规模的数据，而在现实中这些数据难以充分获取，导致现有方法的实际性能未能达到预期。为此，本文提出了一种基于联邦学习（FL）的概率风力发电预测框架，旨在利用其他风电场（WFs）的数据构建预测模型的同时，保障各参与方的数据隐私。为应对数据非独立同分布（non-IID）的问题，本文提出了自适应聚类策略以及基于...

解读: 该联邦学习风电预测技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)和iSolarCloud平台具有重要应用价值。通过隐私保护的多风场数据协同建模,可显著提升功率预测精度,优化储能系统充放电策略和能量管理。自适应聚类与个性化模型可针对不同地域风场特性定制预测算法,增强GFM/GFL控制策...

Yun Wanga · Fan Zhang · Hongbo Koua · Runmin Zoua 等7人 · Applied Energy · 2025年10月 · Vol.396

摘要 鉴于风能资源具有显著的变异性，解决风能预测中固有的不确定性至关重要。因此，研究人员已开发出多种概率模型，这些模型为理解风能的波动特性提供了有价值的见解，并提升了预测的准确性。本文旨在分析预测不确定性中不同类型不确定性的意义，并对风速与风电功率预测的概率方法进行系统而全面的综述。特别地，本文详细考察了用于生成预测区间（作为预测不确定性的一种通用表示形式）的代表性模型结构。此外，本综述还探讨了用于评估概率预测质量的各类评价指标，并对其数学表达、时间复杂度以及适用条件进行了分析。这些评价指标在判...

解读: 该风电预测不确定性建模技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。通过概率预测方法可优化ST系列PCS的充放电策略,提升PowerTitan储能系统在风储耦合场景下的能量管理精度。预测区间技术可为iSolarCloud平台提供更可靠的风电波动预判能力,辅助GFM/VSG控制策略实现更平滑的功率调节。不确...

Xin Chen · Baojie Lia · Jennifer L.Braid · Brandon Byford 等11人 · Applied Energy · 2025年10月 · Vol.395

摘要 光伏（PV）系统已成为可再生能源战略的基石，特别是由于过去十年中太阳能发电成本显著降低。然而，光伏装置的长期可靠性仍是一个持续存在的挑战，需要发展先进的监测和预测性维护策略。为评估光伏系统的健康状况，使用了多种类型的数据，包括环境条件、电气性能以及巡检图像等。这些数据支持诸如用于寿命预测的机器学习（ML）模型和用于缺陷检测的计算机视觉技术等方法。然而，高质量且全面的数据获取十分困难，尤其是在长期一致性与数据多样性方面尤为突出。公开可用的数据集是应对这些挑战的宝贵资源，但它们往往存在碎片化问...

解读: 该开源数据集研究对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要价值。论文系统梳理的环境数据、电气性能、缺陷图像等多维数据类型,可直接应用于SG系列逆变器和PowerTitan储能系统的预测性维护算法优化。特别是机器学习模型与计算机视觉技术结合,能提升我司光伏电站全生命周期健康管理能力。建议将论...

Yaoyao Heab · Ning Xian · Applied Energy · 2025年9月 · Vol.394

摘要 在多能互补系统中引入储能系统可确保能源的高效利用与分配，提升系统的经济效益。然而，当前研究不仅缺乏在大规模水-风-光混合系统中应用储能的实践，且在互补系统中通常仅采用单一类型的储能系统，忽视了多种储能系统之间的协同效应。为弥补这一研究空白，本文提出一种考虑抽水蓄能与电池储能协调优化的水-风-光联合调度模型。通过该协同机制，储能系统能够进一步优化储能潜力的挖掘，提高能源利用效率。此外，针对短期优化问题，本文提出一种基于反向学习的粒子群优化算法（PSO-OBL）。所提出的模型与算法在中国西南地...

解读: 该水光储多能互补调度技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。研究中抽水蓄能与电池储能协同优化的思路,可启发我司PowerTitan液冷储能系统与电网侧大容量储能的协调控制策略开发。基于反向学习的PSO优化算法可集成至iSolarCloud平台,提升多能源场站短期调...

Tahsin Afroz Hoque Nishat · Jong-Hyun Jeong · Hongki Jo · Shenghao Xi 等5人 · Applied Energy · 2025年7月 · Vol.390

摘要 由电池供电的无线传感器网络（WSN）为结构健康监测（SHM）提供了一种经济且易于部署的解决方案。然而，由于传感器网络中电池损耗不均、更换电池时面临后勤规划困难，以及维持SHM所需的服务质量（QoS）等问题，其长期运行的可行性面临挑战。系统层面的电池健康管理策略对于延长WSN的寿命和可靠性至关重要，尤其是在考虑到更换电池所需的昂贵维护行程的情况下。本研究提出了一种基于强化学习（RL）的框架，旨在在保持SHM服务质量的同时，主动在系统层面上管理电池老化问题。该框架聚焦于成组电池更换，以减轻后勤...

解读: 该强化学习电池管理技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。文中针对无线传感网络的系统级电池健康管理策略,可直接应用于ST系列PCS和PowerTitan储能系统的BMS优化。通过RL算法实现电池组均衡老化、延长系统寿命的思路,与阳光电源大规模储能电站面临的电池一致性管理挑战高度契合。特别是其考虑光伏...

Ruiqing Yang · Guojin He · Ranyu Yin · Guizhou Wang 等9人 · Applied Energy · 2025年7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...

Xueding Lu · Chaoshun Li · Hao Chang · He Wang 等8人 · Applied Energy · 2025年7月 · Vol.389

摘要 随着大量水电机组转向宽范围运行（WRO，即水头变化超过额定水头的7%，功率调节范围超过额定功率的50%），导致其在电网一次调频（PFR）考核中不达标的风险显著增加。为实现PFR性能的精确量化与整体提升，本文首先构建了一个具备模块化子系统切换功能的灵活水轮机调节系统（HTRS）仿真平台，以支持多种工况模拟与对比研究。其次，引入Prony辨识方法确定复杂非线性HTRS的稳定运行范围，相较于传统方法可节省90%以上的计算时间，且精度更高。在此基础上，分析了运行工况及主要非线性因素对系统稳定性的影...

解读: 该水电一次调频优化技术对阳光电源储能调频系统具有重要借鉴价值。研究中的Prony辨识法可应用于ST系列PCS的宽工况稳定域快速评估,节省90%计算时间;提出的调节上升时间、稳定时间及综合电量等性能指标体系,可直接移植到PowerTitan储能系统的调频性能量化评估中;针对低负荷工况的参数优化策略,对...

Emrah Dokur · Nuh Erdogan · Ibrahim Sengor · Ugur Yuzg 等5人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 随着光伏、电动汽车、热泵和储能装置等低碳技术的广泛应用，配电网络面临日益突出的拥塞和电能质量问题，尤其是对电压稳定性带来了显著挑战。增强低压配电网中的电压可观测性对于主动电网管理变得愈发重要，因此高效准确的电压预测工具显得尤为关键。本研究提出了一种新颖的数据驱动方法，用于在低碳技术高渗透率的低压配电网中进行节点电压预测。该方法利用来自智能电表数据的功率时间序列，将极限学习机（Extreme Learning Machine）与单候选优化器（Single Candidate Optimize...

解读: 该近实时电压预测技术对阳光电源智慧能源管理系统具有重要价值。可集成至iSolarCloud平台,结合智能电表数据实现配电网电压预测,为ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器提供前瞻性调控依据。极限学习机算法的17倍计算效率提升,可优化PowerTitan储能系统的实时响应策略,在高渗透率低碳场景下实...

Hongye Zhao · Shengli Liao · Benxi Liu · Zhou Fang 等7人 · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.382

摘要 随着电力需求的增长以及水电、风电和太阳能的快速发展，以水电为主的水-风-光供应系统（HHWSSSs）联合调度已成为电力系统领域的研究重点。然而，HHWSSSs内部精细的调度要求、复杂的约束条件以及时空耦合关系等独特特征，给短期发电调度（STGS）带来了显著挑战，包括整体优化计算时间过长、模型构建困难以及求解精度低等问题。为此，本文提出一种多智能体优化模型，以高效应对上述问题。首先，基于大系统分解原理，将HHWSSS的集中式优化转化为多智能体系统的协同运行，并利用根植于流域特征的分层分解策略...

解读: 该多智能体优化调度技术对阳光电源具有重要应用价值。针对水风光互补系统的时空耦合约束问题,可直接应用于ST系列储能变流器与SG光伏逆变器的协同调度优化。其分层解耦策略可提升PowerTitan储能系统在多能源场景下的实时响应效率,IADMM算法思想可融入iSolarCloud平台实现分布式能源智能协调...

Domenico Tomaselli · Paul Stursberg · Michael Metzger · Florian Steink · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.380

摘要 随着新气候目标的持续推进，配电网络正日益整合户用光伏（PV）系统、电动汽车（EV）家用充电装置以及热泵（HPs）。这些设备的接入常常导致电网拥塞问题，需要采取适当的缓解措施。然而，在缺乏现有基础设施的数字化且及时更新的模型的情况下，设计此类措施具有挑战性，而这种情况在低压（LV）层级尤为常见。本文提出了一种新颖的两阶段贝叶斯方法，利用现有的系统测量数据建立具有地理参照能力的潮流（PF）就绪型电网模型的概率分布。我们在德国舒特尔瓦尔德的一个居民区展示了所提出方法的应用效果。研究发现，整合现有...

解读: 该贝叶斯电网建模技术对阳光电源配电网解决方案具有重要价值。针对户用光伏、充电桩、热泵等分布式资源接入导致的电网拥塞问题,可与iSolarCloud平台深度融合:利用SG系列逆变器和充电站的实测数据,通过概率建模精准识别过电压风险区域,指导ST储能系统的优化配置。该方法可增强虚拟电厂场景下的电网状态感...

Nikolaos Damianaki · Gautham Ram Chandra Mouli · Pavol Bauer · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.380

摘要 分布式发电（如光伏发电，PVs）以及采用热泵（HPs）和电动汽车（EVs）实现供暖和交通领域的电气化将在能源转型中发挥重要作用。然而，这些低碳技术（LCTs）的应用并非没有副作用，可能引发电压越限、功率损耗增加、元件过载、能耗升高、功率峰值以及电能质量问题（如谐波和三相不平衡等）。本文对这三种低碳技术并网后可能引发的各类电网影响问题的重要研究成果进行了系统的回顾分析与总结。研究还涵盖了多种研究特征，包括电网拓扑结构、季节变化、不同低碳技术组合下的同时运行情况、渗透率水平等。此外，本文还对最...

解读: 该研究揭示的光伏-储能-充电桩协同效应对阳光电源具有重要战略价值。文中指出PV-EV和PV-HP组合可自然缓解电网冲击,验证了我司ST系列储能变流器与SG逆变器协同控制的技术路线。针对电压越限、不平衡和过载问题,可通过PowerTitan储能系统的GFM控制模式提供电压支撑,结合充电桩智能调度算法削...

Feng Ye · Travis Miles · Ahmed Aziz Ezzat · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.380

准确的短期风速预测对于风能可靠运行及其并入电网至关重要。对于海上风电场而言，海洋环境带来的额外不确定性使得获取高质量预测变得更加复杂。一个典型的例子是沿海上升流这一物理现象，它是一种常见的海洋学过程：持续的沿岸风将较冷、更深的海水向上输送，从而影响垂直风廓线，并进一步影响海上风力涡轮机的发电输出。本文提出了一种时空风速预测模型，该模型利用从卫星影像中提取的上升流信息，以提高海上短期风速和功率预测的精度。该方法基于状态转换建模框架，能够学习海上风场在不同状态下的特有特征，包括相关的海上气象效应以及...

解读: 该海上风电时空预测技术对阳光电源储能系统具有重要价值。通过融合海洋上升流等环境因素,预测精度提升3.76%-27.53%,可显著优化ST系列储能变流器的充放电策略和PowerTitan系统的能量管理。该regime-switching建模思路可借鉴至iSolarCloud平台,结合GFM控制技术实现...

Hong Liao · Yunzhu Chen · Zixuan Zheng · Xianyong Xiao 等5人 · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.379

在电表后端（behind-the-meter, BTM）集成储能系统（ESS）是降低易受电压暂降影响的工业用户用电成本并提升电能质量的可靠方法。然而，目前诸如高昂的初始投资成本、较长的投资回收周期以及服务策略灵活性不足等障碍，正阻碍着BTM储能系统在工业领域的广泛应用。综合能源服务提供商（IESPs）提供的创新性BTM储能解决方案已成为应对上述挑战的可行选择。本研究提出一种新的两阶段商业模式，旨在推进储能系统的部署，同时兼顾综合能源服务提供商与用户双方的需求。本文阐述了该商业模式的框架，以明确各...

解读: 该两阶段商业模式对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统在工商业场景的推广具有重要价值。研究验证了表后侧储能系统通过削峰填谷和电能质量治理可降低用户全生命周期成本2.35%-17.12%,与阳光电源iSolarCloud平台的智能运维能力高度契合。峰谷电价差和电压暂降治理性能是关键影响...

Ying Wang · Ying Chen · Xianyong Xiao · Yunzhu Chen 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

摘要 电压越限是配电网中的一个突出问题，影响电网和用户的正常运行。基于逆变器的光伏发电（PV）具备无功功率调度能力，可能成为解决该问题的有效手段，尤其是在高比例光伏渗透的电网中。然而，利用光伏改善电压质量面临三大挑战，即光伏的规划、运行以及无功功率定价问题。为此，本文提出了一种考虑无功功率能力的光伏双层规划-运行模型。本研究的主要贡献如下：首先，建立了一个上层规划模型，旨在获得最优的规划方案，以有效提升光伏投资者的经济效益和配电系统运营商的技术性能；其次，构建了一个下层运行模型，用于在多种场景下...

解读: 该双层规划-运行模型对阳光电源SG系列光伏逆变器的无功调控功能具有重要应用价值。研究验证了逆变器无功调度在高渗透率配电网中解决电压越限问题的有效性,可直接应用于SG系列逆变器的智能无功管理策略优化。其提出的无功定价机制为iSolarCloud平台开发光储协同调度功能提供理论依据,结合ST系列储能变流...

F.Yi · J.M.Xu · B. X. Wang · Changying Zhao · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 热光伏（TPV）技术基于TPV电池的光伏效应，将热辐射直接转化为电能，在废热回收、电网级储能、聚光太阳能热发电等领域具有巨大的应用潜力。目前，由于缺乏统一的TPV电池能量转换效率测量标准方法，导致无法对不同TPV电池进行客观评估与比较，也影响了针对不同应用场景的电池选型。本文从理论和实验上展示了一种面向标准化的TPV电池效率测量系统，该系统在600–1600 °C温度范围内提供接近理想黑体的入射辐射光谱，符合普朗克定律描述，且具有良好的稳定性、可重复性，并接近实际TPV应用中的色温条件。通...

解读: 该热光伏(TPV)效率标准化测量技术对阳光电源储能系统具有重要参考价值。TPV在废热回收和电网级储能的应用场景与ST系列PCS及PowerTitan储能方案高度契合,特别是在工业余热发电与储能耦合领域。文中提出的黑体辐射光谱标准化测试方法可借鉴用于光伏逆变器效率测试体系优化,提升SG系列产品在复杂光...

Zijun Wanga1 · Shaowen Cao · Qilin Cai · Yingshi Zhang 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 白天辐射冷却依赖于在太阳光谱范围内具有高反射率以及在大气窗口光谱范围内具有高发射率。然而，被发射体反射的太阳辐射作为一种高品质能源却被浪费了。基于入射太阳辐射主要集中在特定角度，而发射体则与太空进行半球形热交换的特点，这部分能量具备被收集利用的可能性。迄今为止，尚无研究对发射体所反射的大量能量进行有效回收。本文提出了一种在确保昼夜辐射冷却性能的同时增强白天太阳能发电能力的新思路。研究表明，仅由五层结构组成的发射体即可在太阳光谱范围内实现95.22%的加权平均反射率，并在大气窗口光谱范围内达...

解读: 该辐射制冷-光伏集成技术对阳光电源SG系列逆变器和储能系统具有重要应用价值。通过反射光收集使光伏输出功率密度提升30.3%至163.5W/m²,可优化MPPT算法以适配非直射光场景。辐射制冷降温8.4°C特性可应用于通信基站储能热管理,降低ST系列PCS散热负荷,提升系统效率。该技术为iSolarC...

Jianhua Zhu · Yaoyao He · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 概率预测在消除光伏发电不确定性方面具有极其重要的作用。由于具备强大的泛化能力，分位数回归长短期记忆神经网络（QRLSTM）被广泛认为是光伏发电概率预测中颇具前景的方法。然而，这类模型对每个分位数单独进行训练，忽略了不同分位数之间的相关性与单调性约束，且多次训练导致计算复杂度过高。此外，由分位数回归产生的不可微分的分位损失函数对优化算法提出了较高要求。为解决上述问题，本文提出一种基于演化分布混沌粒子群优化算法（EDCPSO）优化的多分位数LSTM（MQLSTM）模型，以实现高质量的光伏发电概...

解读: 该超短期光伏功率概率预测技术对阳光电源SG系列逆变器及iSolarCloud平台具有重要应用价值。MQLSTM多分位点神经网络可集成至智能运维系统,实现光伏出力的概率区间预测,优化MPPT控制策略。结合ST系列储能变流器,可基于预测置信区间动态调整充放电计划,提升能量管理精度。EDCPSO优化算法的...