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基于趋势分类与空间信息集成模型的日前风电场群功率预测
Day-ahead wind farm cluster power prediction based on trend categorization and spatial information integration model
Mao Yang · Yuxi Jiang · Chuanyu Xu · Bo Wang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.388
摘要 随着风电产业的快速发展和风电装机容量的不断增加，影响发电量的因素在时间和空间上呈现出高度耦合的关系，这给风电场群功率预测（WFCPP）带来了极大的挑战。为解决这一问题，本文提出了一种考虑风电集群趋势聚合特性与空间信息集成（SII）的区域风电功率预测（WPP）精度提升方法。首先，引入一种考虑空间特征的趋势聚类方法以实现集群划分。该方法采用静态分区策略应对持续随机变化的动态环境，削弱了风速空间离散性对集群划分的影响。其次，深入挖掘多个风电场群（WFC）之间的多维时空耦合特性，并构建了融合时空信...
解读: 该风电集群功率预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。通过趋势聚类和空间信息融合,可显著提升区域风电预测精度(RMSE降低2.07%),为ST系列PCS和PowerTitan储能系统提供更精准的充放电调度依据。其时空耦合特征挖掘方法可集成至iSolarCloud平台,优化风储协同控制策略,配合G...
基于深度时空相关性挖掘的风电场群短期功率预测方法
Short-term power prediction method of wind farm cluster based on deep spatiotemporal correlation mining
Da Wang · Mao Yang · Wei Zhang · Chenglian Ma 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 本文提出了一种基于时空相关性挖掘的风电场群短期功率预测方法。首先，建立了一种考虑风速和风向的空间相关性量化指标。基于该指标，构建了包含虚拟节点的图结构以表征风电场之间的空间关联关系，其中虚拟节点为输入数据增添了额外的有效信息。随后，采用图注意力网络提取风电场群的空间特征，并构建双向循环残差网络以提取时间特征，同时引入多任务学习算法优化网络输出。最后，提出了一种针对虚假预测分量的评价指标，用于评估由正负误差累积所导致的预测偏差，为发电计划的制定提供了参考依据。利用中国21个风电场群的实际数据...
解读: 该风电集群时空关联预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。通过图注意力网络挖掘风电场空间关联和双向循环网络提取时序特征,可显著提升ST系列PCS的功率预测精度至89.69%,优化PowerTitan储能系统的充放电策略。虚拟节点增强的图结构建模方法可集成至iSolarCloud平台,实现风储协同...
抽水蓄能改造梯级水电站以促进可再生能源消纳的容量优化：一个案例研究
Capacity optimization of retrofitting cascade hydropower plants with pumping stations for renewable energy integration: A case study
Zhenni Wang · Qiaofeng Tan · Xin Wen · Huaying Su 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 将相邻水电站通过加装泵站进行改造，构建混合式抽水蓄能水电站（HPSH），是提升水电灵活性和促进可再生能源消纳的重要尝试。然而，HPSH与光伏（PV）电站的运行模式及其最优配置仍不明确。本研究基于对HPSH-PV系统不同储能运行模式的评估，提出了一种适用于大型HPSH电站、考虑泵站长期储能特性的季节性联合运行方法。通过比较技术性能，评估了不同规模泵站所对应的光伏电站规模阈值。最后，分析了水电站改造对提升光伏发电消纳能力的潜力，并通过技术经济分析确定系统的最优容量配置。以中国乌江流域为案例的研...
解读: 该混合抽蓄水电-光伏系统研究对阳光电源储能与光伏协同方案具有重要参考价值。研究验证了大规模储能系统的季节性调节能力,与PowerTitan储能系统的长时储能特性高度契合。抽蓄电站可提升光伏最优配置容量12.9%-50.3%,为SG系列光伏逆变器与ST系列PCS的水光储一体化解决方案提供了容量优化依据...