找到 51 条结果 · Applied Energy
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...
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...
适用于具有显著电压平台区的LiFePO₄锂离子电池的鲁棒荷电状态估计
Robust state-of-charge estimation for LiFePO₄ Lithium-ion batteries with pronounced voltage plateau regions
Kaixuan Zhang · Cheng Chena · Lixin Era · Weixiang Shenb 等5人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401
准确的荷电状态（SOC）估计对于电动汽车和储能系统的安全高效运行至关重要。针对磷酸铁锂（LiFePO₄或LFP）电池在电压平台区可观测性降低和对噪声敏感的问题，本研究提出了一种具有双误差协同机制的自适应鲁棒扩展卡尔曼滤波器（AREKF），用于SOC估计。首先，基于辨识得到的开路电压（OCV）和估计的SOC构建收敛条件，控制SOC校正的激活与关闭；进一步地，通过将不可测量的SOC误差条件转化为基于状态预测与反馈误差的可测电压条件，扩展了存在SOC误差时的校正窗口。其次，通过比较计算得到的电压残差协...
解读: 该LFP电池SOC估算技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。针对磷酸铁锂电池平台区可观测性弱的难题,所提自适应鲁棒EKF算法可直接集成至BMS与PCS协同控制架构中,提升储能系统在宽温度范围(-20~60℃)及高噪声工况下的SOC估算精度(±2%),优化充放电策...
面向eVTOL无人机应用的电池组观测器监控算法开发与硬件在环验证
Development and HIL validation of observer-based monitoring algorithms of battery packs for eVTOL UAV applications
Aleksander Sutia · Marc Budinger · Gianpietro Di Ritoa · Aurélien Reysset · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401
电池管理系统对电动垂直起降无人机（eVTOL UAV）的性能具有显著影响。对于由多个电池组供电的无人机，为了优化能量与功率分配、延长循环寿命和飞行时间，需要在传感器数量受限的条件下对荷电状态和温度进行监测。为实现这一目标，首先通过专用实验测试辨识电池组的电-热耦合模型，并利用基于参考无人机飞行任务仿真所生成的电流负载曲线的实验数据对该模型进行验证。随后，通过对收敛速度、计算负担及抗干扰能力的综合分析，从三种广泛应用的观测器——卢恩伯格观测器（Luenberger Observer, LO）、扩展...
解读: 该电池包观测器算法研究对阳光电源储能系统ST系列PCS及PowerTitan产品具有重要参考价值。文中Luenberger观测器在计算负荷与收敛速度间的平衡优势,可应用于我司BMS优化,减少温度传感器数量降低成本。其利用实际端电压计算产热以补偿老化影响的策略,可增强ESS系统SOC/SOT估算鲁棒性...
基于不确定性量化的鲁棒锂离子电池容量估计方法：应对时间序列数据掩蔽挑战的渐进学习框架
Robust capacity estimation with uncertainty quantification for li-ion batteries under temporal data masking challenges: A progressive learning approach
Tengwei Pang · Guodong Fan · Boru Zhou · Yansong Wang 等6人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401
准确估计锂离子电池容量对于可靠性管理至关重要，但由于时间序列数据掩蔽问题的存在，该任务面临严峻挑战。时间序列掩蔽是实际云应用中普遍存在的现象，会导致时序数据缺失和数据质量退化。为解决这一问题，本文提出一种渐进式学习框架，该框架构建了一条数据质量感知的学习路径，通过逐步生成并引入人工掩蔽的低质量样本，仅利用高质量实验室数据即可实现模型的鲁棒训练。该框架融合了动态采样与自适应重采样策略，以增强模型对数据偏斜的鲁棒性。此外，通过在同源充电段上进行隐式集成学习，高效实现了具有强物理可解释性的不确定性量化...
解读: 该渐进式学习框架对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统的电池管理具有重要价值。针对iSolarCloud云平台实际应用中的数据缺失和时序遮蔽问题,该方法仅需高质量实验室数据即可实现鲁棒容量估计,在50%数据遮蔽下RMSE仅增0.03%。其隐式集成的不确定性量化技术可避免贝叶斯方法的计...
一种物理增强型动态耦合混合Kolmogorov–Arnold网络用于可解释的电池荷电状态估计
A physics-enhanced hybrid Kolmogorov–Arnold network with dynamic coupling for interpretable battery state-of-charge estimation
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...
基于贝叶斯鲁棒强化学习的高性能住宅建筑中空调与储能系统协同控制方法研究
Bayesian robust reinforcement learning for coordinated air conditioning and energy storage system control in high-performance residential buildings under forecast uncertainty
Luning Suna · Zehuan Hua · Mitsufusa Nitt · Shimpei Ohsugi 等7人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.400
摘要 在高性能住宅建筑中，通常采用单台设备集中供冷供热的方式以在低负荷条件下提高能源效率。然而，该策略在冬季常导致频繁化霜，降低热舒适性并增加用电量。尽管强化学习在建筑能源控制方面展现出良好前景，尤其是在将天气和电价预测纳入状态变量时，但其性能在预测存在误差的情况下往往显著下降。为解决这一问题，本研究提出一种贝叶斯鲁棒强化学习方法，用于空调与电池系统的联合控制。该方法集成了一种基于物理机制的化霜评估模块，用于动态估算结霜条件下的供暖性能。在训练过程中，引入基于先验知识构建的结构化扰动以模拟真实的...
解读: 该贝叶斯鲁棒强化学习技术对阳光电源户用储能系统(如ST系列PCS)与空调协同控制具有重要应用价值。研究通过物理驱动的除霜评估模块和KL散度正则化,在预测误差下仍可降低8.2%电费,验证了算法鲁棒性。可启发iSolarCloud平台集成该算法,实现储能系统与家用空调的智能联动:利用建筑热惯性预判除霜风...
基于自适应动能存储方法的大规模风电场两阶段分散式协调减载控制
Two-stage decentralized coordinated deloading control of large-scale wind farm with adaptive kinetic energy storage method
Lai Weia · Juan Weia · Sheng Huang · Canbing Lib 等6人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.400
摘要 本文提出了一种基于自适应动能存储（KES）方法的大规模风电场（WF）两阶段分散式协调减载控制（TDCDC）方案，旨在通过充分挖掘风力发电机（WTs）的动能存储能力，最小化电压与频率的偏差。通过分析变流器电流可行域，量化了KES容量边界，并可在减载运行期间根据频率偏差及风电机组可用有功功率容量进行自适应调节。所设计的两阶段分散式控制器无需任何集中计算与通信，即可实现接近全局最优的减载运行性能。在第一阶段控制器中，基于梯度投影法构建了一个全局电压优化问题，以维持节点电压在可行范围内。第一阶段控...
解读: 该两阶段分散协调卸载控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和风电场并网方案具有重要价值。其自适应动能存储方法通过分析变流器电流可行域量化储能容量边界,可优化我司PCS在风储混合系统中的频率电压协同控制策略。分散式控制架构无需集中计算和通信,契合iSolarCloud平台的分布式优化理念。梯度投影法的全...
政府新型储能政策对企业碳排放减排的影响——来自中国的证据
The impact of the government's new energy storage policy on carbon emission reduction of enterprises – Evidence from China
Liming Zhang · Juan Zhanb · Helin Sunb · Qin Lub · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.399
摘要 新型储能（NES）是有效整合分布式能源、实现电力行业低碳转型的关键技术。基于2013年至2021年中国上市工业企业的数据，本文采用交错双重差分法（staggered difference-in-differences, DID）考察了政府新型储能政策对碳排放的影响。结果表明，新型储能政策显著促进了企业碳排放强度的下降。经过一系列稳健性检验后，研究结论依然成立。异质性分析显示，该政策对非国有企业（非SOEs）、大中型企业、低能耗行业企业以及清洁能源资源丰富地区的企业具有更为显著的影响。此外，...
解读: 该研究验证了储能政策对企业碳减排的显著促进作用,为阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列PCS在工商业场景的推广提供政策支撑。研究揭示的清洁能源发电占比、储能创新能力和市场化水平三大作用机制,与我司SG系列光伏逆变器+储能系统集成方案高度契合。建议针对非国有、中大型及低能耗行业企业,强化iS...
基于改进EMPC并考虑混沌特性的海上双面漂浮光伏系统动态跟踪MPP控制
Dynamic tracking MPP control of offshore bifacial floating photovoltaic systems with improved EMPC accounting for chaotic properties
Minan Tanga · Jinping Lia · Hua Gengb · Tong Yanga 等8人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.398
摘要 海上漂浮式双面光伏（FBPV）系统的部署受到恶劣海洋环境所带来固有挑战的制约，此类环境会引发系统混沌运动和功率输出波动。为解决这一问题，本文提出一种改进的经济模型预测控制（EMPC）策略，并结合改进正弦算法引导的蜣螂优化（MSADBO）算法，以实现最大功率点（MPP）的精确跟踪。该方法首先建立FBPV系统纵向倾角的动态方程，随后通过分岔图和相图分析验证其混沌特性。在此基础上，构建了考虑辐照度与组件倾角之间关系的动态数学模型，进而建立一个时变非线性模型，用于设计以发电功率和开关损耗为主要性能...
解读: 该海上双面浮式光伏动态MPPT技术对阳光电源SG系列逆变器及海洋光伏应用具有重要价值。改进型EMPC结合MSADBO算法可提升1.5%-2%追踪精度并降低30%功率波动,可直接应用于SG逆变器的MPPT优化算法升级,特别适合海上漂浮电站等复杂工况。该非线性预测控制策略与阳光现有GFM/VSG控制技术...
基于增量容量曲线与S变换的电动汽车电池组健康状态估计
State-of-health estimation for EV battery packs via incremental capacity curves and S-transform
Siyi Tao · Jiangong Zhu · Yuan Lic · Siyang Chen 等10人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397
准确估计电动汽车（EV）中电池的健康状态（SOH）对于缓解用户的续航焦虑具有重要作用。然而，云端电池管理系统（BMS）数据质量欠佳，加之电池正极材料的多样性，为开发适用于实际EV应用的通用SOH估计方法带来了显著挑战。本研究提出了一种基于充电过程的可推广特征提取框架。该方法从增量容量（IC）曲线中提取时域特征，并利用S变换提取频域特征，同时引入了电池间不一致性指标。为评估所提取特征的鲁棒性，本文采用实验室数据进行了验证。此外，通过针对不同容量和正极材料电池的实验，分析了温度对电池容量及所提取特征...
解读: 该研究提出的电池SOH估计方法对阳光电源储能系统(PowerTitan/ST系列PCS)及充电桩产品具有重要价值。通过增量容量曲线和S变换的多域特征提取,结合GRU-LightGBM融合模型,可显著提升BMS电池健康状态评估精度(MAPE<1.99%)。该技术框架可集成至iSolarCloud平台,...
基于智能暂态分析的不确定并网光伏系统可靠性与安全性提升
Enhancing reliability and safety of uncertain grid-connected photovoltaic systems based on intelligent transient regime analysis
Amal Hichri · Mansour Hajji · Majdi Mansouri · Kais Bouzrar 等6人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397
摘要 确保并网光伏（GCPV）系统的持续运行至关重要，因为这些系统极易受到多种因素引起的故障和停机影响，可能导致严重的系统损坏。为应对这些挑战，故障检测与诊断（FDD）方法对于维持GCPV系统的可靠性与安全性必不可少。本文提出一种基于暂态过程的FDD方法，用于不确定的GCPV系统，采用深度学习技术实现故障的有效检测与分类。此外，该方法利用可再生能源系统中健康状态与故障状态之间的过渡阶段，通过识别性能信号中的异常，实现早期故障检测。通过将暂态过程分析与深度学习技术相结合，该方法能够快速而准确地检测...
解读: 该瞬态故障诊断技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及ST储能变流器具有重要应用价值。通过深度学习捕捉健康-故障转换期的异常信号,可实现早期故障预警,显著提升系统可靠性。建议将区间值数据处理与遗传算法优化集成至iSolarCloud平台,增强预测性维护能力。该方法对1500V高压系统及PowerTitan...
面向提升能效与电池寿命的网联自动驾驶电动汽车综合功率与热管理
Integrated power and thermal management for enhancing energy efficiency and battery life in connected and automated electric vehicles
Dongjun Lia · Qiuhao Hub · Weiran Jiang · Haoxuan Donga 等5人 · Applied Energy · 2025年10月 · Vol.396
摘要 在网联自动驾驶电动汽车中，有效的功率与热管理因车辆纵向运动与电池热系统之间多时间尺度动态特性，以及能效、电池老化和驾驶安全之间的复杂权衡而面临重大挑战。本文提出了一种基于多时域模型预测控制框架的综合功率与热管理（IPTM）策略，专门设计用于克服上述挑战并实现在线实时应用。所提出的IPTM策略能够利用环境温度、道路坡度和前车速度等实时信息，主动优化电池温度和车辆速度，确保在不同驾驶工况下的高效运行。结果表明，与基准方案相比，该策略显著提升了性能，冷却能耗降低了14.22%，牵引能耗降低了8....
解读: 该多时间尺度功率-热管理技术对阳光电源EV充电桩及储能系统具有重要价值。其多层预测控制框架可应用于ST系列PCS的电池热管理,通过实时环境温度和负载预测优化冷却策略,降低14.22%冷却能耗。该策略在电池退化管理方面减少22%衰减,可增强PowerTitan储能系统全生命周期经济性。多时域协同优化思...
提高能源市场中跨时间预测协调的准确性和实用性
Improving cross-temporal forecasts reconciliation accuracy and utility in energy market
Mahdi Abolghasemi · Daniele Girolimetto · Tommaso Di Fonzo · Applied Energy · 2025年9月 · Vol.394
摘要 风能发电预测对于风电场日常运行管理以及使市场运营商能够在需求规划中有效应对电力不确定性至关重要。传统的预测协调方法依赖于样本内误差进行预测协调，但这些方法在未来性能上的泛化能力可能不足。此外，传统的聚合结构并不总是与实际决策需求相一致，而评估指标也常常忽视预测误差带来的经济影响。为应对这些挑战，本文探讨了先进的跨时间预测模型及其在提升预测准确性与决策质量方面的潜力。首先，我们提出一种新方法，在协方差矩阵估计和预测协调过程中利用验证误差而非传统的样本内误差。其次，我们引入基于决策的聚合层级用...
解读: 该跨时序预测协调技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)及新能源场站具有重要应用价值。论文提出的基于验证误差的协调方法可提升预测精度7%以上,能优化储能系统充放电策略,降低辅助服务罚金成本。决策导向的聚合层级设计与阳光电源iSolarCloud平台的智能运维需求高度契合,可将计...
将太阳能引入农业：一种康科德葡萄农光系统的跨学科设计与分析
Bringing solar to agriculture: An interdisciplinary design and analysis of a Concord grape agrivoltaic system
Henry J.Williamsa1 · Yipu Wanga1 · Bo Yuan · Miguel Ignacio Gomez 等6人 · Applied Energy · 2025年9月 · Vol.393
摘要 农光系统（Agrivoltaics）为将太阳能光伏（PV）与农业生产相结合提供了机遇，但针对特定作物的挑战和运行约束仍缺乏深入研究。本研究在美国伊利湖葡萄酒产区开发并评估了一种康科德葡萄农光系统，该地区葡萄园正面临经济压力以及与太阳能开发之间的土地利用冲突。研究从垂直式、跟踪式和架空式光伏系统出发，利用农光辐射工具（Agrivoltaic Radiation Tool, ART）模拟葡萄藤光合光子通量密度（PPFD）的降低程度以及因遮荫导致的发电量损失。模拟结果表明，垂直式设计年均葡萄藤P...
解读: 该葡萄园农光互补系统研究对阳光电源SG系列光伏逆变器和智能运维方案具有重要应用价值。垂直和跟踪式光伏系统设计需要高精度MPPT优化技术应对复杂遮挡场景,SG逆变器的多路MPPT可有效提升发电效率。研究中0.47%-25%的光照损失量化数据为iSolarCloud平台开发农光互补专用监控算法提供依据,...
基于注意力机制与并行预测架构的光伏发电功率预测框架
A photovoltaic power forecasting framework based on Attention mechanism and parallel prediction architecture
Zhengda Zhou · Yeming Dai · Mingming Leng · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.391
摘要 光伏发电易受气象条件随机波动特性的影响，因此准确可靠地预测光伏发电功率具有重要意义。本文提出了一种新型混合预测框架（注意力机制-扩张因果卷积-双向长短期记忆网络-自回归模型，ADBA模型），用于超短期光伏发电功率预测。该框架结合了注意力机制、精心设计的并行预测架构，以及线性自回归（AR）组件和非线性扩张因果卷积-双向长短期记忆网络（DCC-BiLSTM）组件。首先，利用注意力机制根据输入变量的相对重要性分配权重，以优化多变量时间序列。其次，将优化后的数据分别输入并行架构中的线性和非线性组件...
解读: 该光伏功率预测框架对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。其Attention-DCC-BiLSTM-AR混合架构可集成至SG系列逆变器的预测性维护系统,通过注意力机制优化多元气象数据输入,并行处理线性与非线性特征,显著提升超短期功率预测精度。该技术可增强1500V系统的MPP...
利用相变储热结合自然对流与马兰戈尼对流增强昼夜温差热电能量采集效率
Thermoelectric energy harvesting from day–night temperature swings with latent heat storage: Enhancing the efficiency by combining natural and Marangoni convection
Santiago Madrug · Carolina Mendoz · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.391
摘要 自然能源为在电池不适用的环境中为低功耗电子设备（如传感器）供电提供了一种解决方案。在这些能源中，热电转换因其能够利用温度波动发电而尤为突出。然而，其效率严重受限于自然界昼夜循环中通常较小的温差，这限制了其在依赖环境热梯度时的实际应用。通过建立真实的物理模型并开展三维数值模拟，我们证明将热电发电机与潜热储能单元耦合可显著增强自然昼夜温度波动向电能的转化效率。该效率提升得益于自然对流与马兰戈尼对流的协同传热作用。我们采用一个标准热电模块（塞贝克系数 α = 0.027），并与包含相变材料十六烷...
解读: 该热电-相变储能技术为阳光电源储能系统提供创新思路。研究中昼夜温差利用与马兰戈尼对流增强机制,可启发ST系列PCS的热管理优化设计。PowerTitan等大型储能系统运行中产生显著温差,若集成微型热电模块与相变材料,可实现废热自供电,为传感器节点、监控模组提供持续电源,降低iSolarCloud平台...
一种新的智能控制与先进全局优化方法用于在复杂遮阴条件下提升光伏系统性能
A new intelligent control and advanced global optimization methodology for peak solar energy system performance under challenging shading conditions
Xiqing Wei · Ambe Harrison · Abdulbari Talib Naser · Wulfran Fendzi Mbasso 等9人 · Applied Energy · 2025年7月 · Vol.390
摘要 本文针对由部分遮阴条件（PSC）引起的光伏（PV）系统能量损失这一紧迫挑战展开研究，该问题是实现太阳能利用效率与可靠性最优化的关键障碍。研究提出了一种突破性的全局最大功率点跟踪（GMPPT）方法，旨在应对复杂遮阴场景下的动态变化，从而为最大化能量输出提供变革性解决方案。该方法的核心是“可信邻域识别机制”（Confident Neighborhood Identification Mechanism, CNIM），其理论基础在于：识别出围绕全局最大功率点（GMPP）的“可信邻域”，有助于实现...
解读: 该GMPPT智能控制技术对阳光电源SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。其基于神经网络的无气候传感器方案与我司多路MPPT优化技术高度契合,可显著提升复杂遮挡场景下的发电效率。CNIM置信邻域识别机制可融入iSolarCloud平台实现智能诊断,FTST双阶段追踪算法(18ms收敛速度)可优化现有MP...
考虑储能老化的光伏集成配电网电压管理协调式中央-本地控制策略
Coordinated central-local control strategy for voltage management in PV-integrated distribution networks considering energy storage degradation
Wenhu Tang · Yunlin Huang · Tong Qian · Cihang Wei 等5人 · Applied Energy · 2025年7月 · Vol.389
摘要 在光伏集成配电网中，利用光伏逆变器和电池储能系统（BESS）开发具有成本效益的电压控制策略正受到越来越多的关注。然而，储能系统通常在缓解光伏发电固有不确定性方面处于次要地位，且由于调度不当导致的电池维护和更换成本常常被忽视。为解决这一问题，本文提出了一种考虑储能循环寿命老化的光伏集成配电网电压管理协调式中央-本地控制策略。在该策略中，中央控制器基于配电网运营商（DSO）的需求，构建一个多阶段Wasserstein距离分布鲁棒优化问题。在本地控制层级，每个光伏逆变器通过中央控制器改进后的控制...
解读: 该协调控制策略对阳光电源ST系列储能变流器与SG系列光伏逆变器的协同优化具有重要价值。通过将电池循环寿命退化成本纳入调度决策,可优化PowerTitan储能系统的全生命周期经济性。中央-本地分层控制架构可集成至iSolarCloud平台,实现分布式光伏电站的无功电压协调管理。Wasserstein鲁...
混合抽水蓄能电站与多元化储能配置下水-光-风系统短期优化调度及综合评估
Short-term optimal scheduling and comprehensive assessment of hydro-photovoltaic-wind systems augmented with hybrid pumped storage hydropower plants and diversified energy storage configurations
Haotian Tanga · Rui Lia · Tongqing Songa · Shenghong Jua · Applied Energy · 2025年7月 · Vol.389
摘要 随着光伏和风电在电网中利用率的不断提高以及能源政策的持续演变，现有混合能源系统的结构完整性与运行性能面临严峻挑战。将水电站与抽水蓄能相结合构建混合抽水蓄能水电站（HPSHP），可有效融合两种技术的优势，从而提升系统的经济可行性与运行灵活性。然而，HPSHP与光伏、风电耦合集成的研究仍显不足。此外，抽水蓄能系统的运行约束也要求探索创新的混合储能耦合策略。为此，本文提出了一种针对HPSHP-光伏-风电-电池系统（HPSHP-PWB）的多目标优化模型，并在此基础上制定适用于混合储能系统约束条件的...
解读: 该水光风储混合系统优化调度研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。论文提出的多目标优化模型和峰谷电价机制,可指导我司储能系统在多能互补场景下的控制策略优化。混合储能耦合方案与我司GFM/GFL控制技术、VSG虚拟同步机技术高度契合,可提升系统调度灵活性和经济性。建...
第 1 / 3 页