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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1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...
考虑时空相关性的非交叉分位数集群风电概率预测
Non-crossing quantile probabilistic forecasting of cluster wind power considering spatio-temporal correlation
Yuejiang Chen · Jiangwen Xiao · Yanwu Wang · Yunfeng Luo · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 概率预测在电力系统的安全、稳定与运行中起着重要作用。传统的非参数概率预测分位数回归方法存在分位数交叉问题，此外，当前用于风电场集群功率预测的神经网络方法往往忽略了相关风电场之间的时空相关性。为解决上述问题，本文提出了一种考虑时空相关性的集群功率预测模型（CFM）。该模型采用一种新型的空间模式注意力机制（SPA），结合卷积神经网络与注意力机制的优势，以有效提取空间信息；同时，采用改进的多步分位数循环神经网络（IMQ-RNN）和改进的非交叉分位数回归（INCQR）策略作为CFM的输出模块，以生...
解读: 该非交叉分位数概率预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。论文提出的时空关联集群功率预测模型可直接应用于ST系列PCS和PowerTitan储能系统的智能调度策略优化。通过改进的多时域分位数循环神经网络,能够提升iSolarCloud平台对分布式风光储集群的预测精度,解决传统分位数回归的交叉问题...