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水风光混合系统中现有水电站扩容优化的解析方法：以雅砻江流域为例
Analytical method for optimizing capacity expansion of existing hydropower plants in hydro-wind-photovoltaic hybrid system: A case study in the Yalong River basin
Chen Wu · Pan Liu · Qian Cheng · Zhikai Yang 等11人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.383
摘要 水电可通过构建水-风-光混合能源系统，有效整合具有间歇性的风电和光伏（PV）发电。随着风电和光伏电站规模的不断扩大，扩大水电装机容量变得尤为关键。然而，传统的扩容数值方法需要高时间分辨率的输入数据以及复杂的模拟计算。为解决这一问题，本文提出一种无需高分辨率输入数据的解析方法，用于推导水电站最优扩容规模，便于实际应用并支持敏感性分析。首先，基于历史运行数据，分别采用多项式函数和线性函数对水电出力及风电-光伏弃电率随水电扩容规模的变化关系进行估计；其次，结合净现值法，建立考虑总发电量（包括水电...
解读: 该水风光混合系统容量优化方法对阳光电源具有重要参考价值。研究揭示的弃电率与容量扩展关系,可指导我们ST系列储能系统在水风光互补场景的容量配置策略。文中敏感性分析方法(电价敏感度为运维成本11倍)可应用于PowerTitan储能电站的经济性评估模型。特别是无需高时间分辨率数据的解析法,可集成到iSol...
基于解聚合策略的虚拟电厂异构柔性资源优化协同调度
A De-aggregation strategy based optimal co-scheduling of heterogeneous flexible resources in virtual power plant
Zixuan Zheng · Jie Li · Xiaoming Liu · Chunjun Huang 等10人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.383
摘要 虚拟电厂（VPP）作为一种有效解决方案，可在包含多种类型柔性资源（FRs）的并网型微电网中维持内部功率平衡，并参与外部削峰辅助服务。然而，随着不同类型柔性资源在响应行为上的特征异质性日益显著，以及其在削峰过程中的耦合关系，给VPP调度指令的精确分解带来了挑战。本文提出一种基于离散选择模型和特征匹配方法的解聚合策略，以动态排序柔性资源的响应顺序，同时优化VPP的削峰能力。首先，对异构特征进行精细化建模，以刻画多类型柔性资源满足并网微电网调度需求（SDGM）的响应能力。随后，构建特征差异量化模...
解读: 该VPP解聚优化策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。通过异构资源特征建模和动态响应排序,可提升储能系统参与电网调峰辅助服务的精准度。结合iSolarCloud平台的预测性维护能力,能够优化多类型柔性资源协同调度,降低70%调峰偏差。该技术可增强阳光电源微网解决...
基于有限数据的分布式区域光伏功率预测：一种鲁棒的自回归迁移学习方法
Distributed-regional photovoltaic power generation prediction with limited data: A robust autoregressive transfer learning method
Wanting Zheng · Hao Xiao · Wei Pei · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.380
摘要 本文提出了一种针对高比例数据缺失场景下的分布式区域光伏发电功率预测方法。该方法通过两个关键策略增强光伏发电信息的可用性。首先，针对区域内具有有限可用光伏发电数据的参考电站，构建了一种基于DSC-LightGBM算法的可解释性预测模型，以提高光伏发电功率预测的准确性。针对这些电站在气象数据获取方面存在的不足，通过物理建模引入太阳高度角和太阳时角等太阳辐射特征，并采用Shapley加性解释（SHAP）可解释算法分析原始特征与增强特征的重要性。其次，为解决区域内大量非参考电站在实际运行中数据匮乏...
解读: 该分布式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。针对区域内大量电站数据缺失场景,其自回归迁移学习方法可显著提升SG系列逆变器集群的发电预测精度(误差降低25.8%-50.3%)。DSC-LightGBM算法结合太阳高度角等物理特征的建模思路,可优化PowerTi...
采用储能系统的电压暂降敏感工业用户两阶段商业模式
A two-stage business model for voltage sag sensitive industrial users employing energy storage systems
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...
基于鲁棒深度强化学习的考虑输电网电压波动的多馈线配电网分布式电压控制
Distributed voltage control for multi-feeder distribution networks considering transmission network voltage fluctuation based on robust deep reinforcement learning
Zhi Wu · Yiqi Li · Xiao Zhang · Shu Zheng 等5人 · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.379
摘要 在多馈线配电网中，区域间光伏出力与负荷需求的功率平衡问题更加复杂。为解决上述问题，本文提出一种基于鲁棒深度强化学习的多智能体分布式电压控制策略，以降低电压偏差。将整个多馈线配电网划分为主智能体和多个子智能体，建立了一种考虑输电网电压波动及其对应功率波动的多智能体分布式电压控制模型。主智能体基于子智能体上传的信息，将输电网电压波动及相应功率波动的不确定性建模为对系统状态的扰动，并采用鲁棒深度强化学习方法确定有载调压变压器分接头的位置。进一步地，各子智能体利用二阶锥松弛技术调节每条馈线上逆变器...
解读: 该多馈线分布式电压控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。论文提出的主从代理架构可应用于iSolarCloud平台,实现毫秒级电压调节决策。鲁棒深度强化学习方法可增强PowerTitan储能系统应对电网电压波动的能力,二阶锥松弛技术优化逆变器无功输出与阳光电源现有M...
基于物理信息的积分神经网络用于溶剂法燃烧后CO2捕集过程的动态建模
Physics informed integral neural network for dynamic modelling of solvent-based post-combustion CO2 capture process
Peng Sh · Cheng Zheng · Xiao Wu · Jiong Shen · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 溶剂法燃烧后碳捕集（PCC）是实现能源和工业领域大规模脱碳最有前景的技术。然而，该过程的复杂特性和高能耗阻碍了PCC在复杂电力市场中的高效灵活运行。PCC系统的成功运行优化高度依赖于对过程的动态建模，而采用先进的数据驱动方法已成为研究热点。目前广泛使用的数据驱动动态建模方法未将PCC过程的物理机理信息融入模型中，导致模型稳定性不足。物理信息神经网络（PINNs）通过融合数据与物理信息，提供了一种创新的建模方法。然而，其在PCC过程动态建模中的应用仍面临重大挑战。为此，本文基于带外生输入的非...
解读: 该物理信息神经网络(PIINN)动态建模技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。碳捕集系统的复杂非线性动态特性与PowerTitan储能系统在电力市场中的灵活调度需求高度相似。PIINN方法通过平衡点稳定性约束保证模型可靠性的思路,可借鉴应用于ST系列PCS的宽工况运行建模,提升GFM/GFL控制策...