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隐私保护的概率风力发电预测：一种自适应联邦学习方法
Privacy-preserving probabilistic wind power forecasting: An adaptive federated approach
Xiaorong Wang · Yangze Zhou · Applied Energy · 2025年1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...
台风及其次生灾害共同影响下海上风电场群韧性量化
Resilience quantification of offshore wind farm cluster under the joint influence of typhoon and its secondary disasters
Dongyue Zhou · Xueping Pan · Jinpeng Guo · Xiaorong Sun 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 海上风电的快速发展使得其在台风等极端天气事件频发背景下的运行安全问题日益受到关注。现有的海上风电场群（OWFC）韧性评估多集中于单一台风灾害所引发的风险，较少考虑多种灾害共同作用的影响，然而台风极易诱发巨浪、风暴潮等次生海洋灾害，这些灾害可能对海上风电机组及输电系统造成严重破坏，忽略此类联合效应可能导致对其脆弱性的低估。为此，本文提出一种新的方法，用于评估海上风电场群在台风及其次生灾害共同作用下的韧性。首先，根据海洋环境条件对台风及台风诱发的海浪进行数值模拟；继而，综合考虑台风与其次生灾害...
解读: 该研究对阳光电源海上风电变流器及储能系统具有重要价值。研究揭示台风及次生灾害导致风电集群韧性下降40%,凸显极端天气下电力系统脆弱性。阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统可作为海上风电场的韧性支撑,通过GFM控制技术提供惯量支撑,在台风导致风机故障时快速响应维持电网稳定。研究中的...