找到 58 条结果 · Applied Energy
基于多域协作与协变量交互的严重数据缺失下鲁棒光伏预测
Robust photovoltaic forecasting under severe data missingness via multi-domain collaboration and covariate interaction
Ke Yana · Jian Liua · Jiazhen Zhang · Fan Yangb 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 高质量的光伏发电（PV）功率预测对于高效的能源管理和可靠的电网集成至关重要，然而实际应用中的数据常常面临目标变量和辅助变量的大范围缺失问题。为应对这一挑战，本文提出MDCTL-MCI，一种具备缺失感知能力的预测框架，该框架联合利用信号分解、多尺度协变量交互以及多域协同迁移学习。首先，采用多元奇异谱分析（MSSA）对不完整时间序列进行去噪与重构，在无需显式填补的情况下增强潜在的时间结构特征。接着，引入轻量级的多尺度协变量交互（MCI）模块，建模重构后的光伏功率、全球水平辐照度、直接法向辐照度...
解读: 该多域协同光伏预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。针对实际电站数据缺失问题,MSSA信号重构与多尺度协变量交互建模可直接集成至SG系列逆变器的MPPT优化算法,提升发电功率预测精度10.5%-15.3%。多站点迁移学习策略可赋能PowerTitan储能系统的充放电调...
大型地下氢气储存的比较技术经济分析
Comparative techno-economic analysis of large-scale underground hydrogen storage
Yashuai Huang · Xilin Shi · Shijie Zhuc · Xinxing Wei 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 氢气作为一种兼具储能介质、原料和燃料多重角色的能源载体，目前受到广泛关注。地下氢气储存（UHS）被认为是大规模氢气储存的一种安全、经济且高效的解决方案，然而相关技术经济研究仍较为有限。本文基于工程案例，建立了针对枯竭气藏（DGR）、盐穴（SC）和衬砌岩洞（LRC）三种储氢方式的氢气储存平准化成本（LCOHS）计算模型。研究重点分析了氢气储存规模及注采频率对LCOHS的影响，旨在从经济角度为能源管理与政策制定提供数据支持。结果表明：（1）当储存容量为10^7 kg、每年完成一次注采循环时，盐...
解读: 该地下储氢技术研究对阳光电源储能系统具有战略参考价值。研究表明盐穴和岩洞储氢在高频注入-提取场景下成本优势显著(0.31-0.38美元/kg),这与我司ST系列PCS和PowerTitan储能系统的快速响应特性高度契合。可探索将地下储氢与电化学储能形成互补:电化学储能负责高频调节,地下储氢承担季节性...
重力储能：介质分类、效率影响因素、比较与选型
Gravitational energy storage: Media taxonomy, efficiency factors, comparison and selection
Xixi Wang · Haitao Yang · Xingbin Lia · Zhigan Denga 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.395
摘要 能源储存技术（EST）作为提供平稳连续电力的关键手段，随着可再生能源的快速发展而受到广泛关注。重力储能（GES）因其原理简单、成本低、容量大、效率高且安全性好，已成为一种新兴的机械式能源储存技术。本文根据不同的储能介质及其计算原理，将重力储能分为流体重力储能、固体重力储能和颗粒重力储能三类，首次定义了颗粒重力储能，并对其相关技术进行了深入分析与讨论。通过对比不同类型重力储能技术的特点、发展现状、优缺点，归纳总结了影响其效率的关键因素以及比较与选型方法。研究表明，重力储能可与其他储能技术形成...
解读: 重力储能作为新兴机械储能技术,其大容量、高效率特性可与阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统形成互补方案。文中提出的效率影响因素分析对优化我司储能变流器的能量管理策略具有参考价值,特别是在长时储能场景下,可结合GFM控制技术提升系统稳定性。重力储能的LCOS评估方法论可应用于iSola...
基于新型三维光-电-热模型的直连式光伏电解系统的氢气生产性能优化
Hydrogen production performance optimization for direct-coupled photovoltaic electrolysis systems based on a novel 3D opto-electro-thermal model
Hao Wang · Weiding Wang · Chuanjie Lin · Yongquan Lai 等10人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 光伏驱动的电解系统是实现大规模可再生能源储存的一种有前景的方法，其中直连式系统在降低系统复杂性和成本方面具有显著优势。然而，由于结构设计和流量控制策略的次优选择，这类系统中的光伏（PV）模块与电解（EC）模块之间可能存在失配问题，从而显著降低氢气生产性能。尽管数值模拟有望解决上述问题，但现有的低维模型通常基于空间均匀性的假设，过于简化，难以充分捕捉此类复杂系统中光学、热学、电学以及气液流动现象之间的 intricate 耦合机制。本研究针对直连式系统提出了一种新型三维光-电-热模型，该模型...
解读: 该3D光电热耦合模型对阳光电源光伏制氢系统开发具有重要价值。研究揭示的PV-EC直连架构优化方法可指导SG系列逆变器与电解设备的功率匹配设计,其宽范围流量控制策略可简化系统控制复杂度。PV/T热集成方案与阳光电源储能系统的热管理技术协同,可提升太阳能制氢效率(STH)。建议将多物理场耦合仿真能力融入...
一种考虑台风灾害的韧性导向型海上风电场与输电网络协同规划多场景分布鲁棒模型
A multi-scenario distributionally robust model for resilience-oriented offshore wind farms and transmission network integrated planning considering typhoon disasters
Yang Yuan · Heng Zhang · Shenxi Zhang · Haozhong Cheng 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
现有韧性导向型海上风电场与输电网络协同规划（ROWF&TNIP）模型在刻画台风灾害期间风力发电和电网故障相关不确定性方面缺乏细致描述，且在提升系统韧性时往往表现出较强的保守性。为克服上述局限，本文提出一种考虑台风灾害的多场景分布鲁棒ROWF&TNIP模型。该模型综合考虑正常运行场景（NOS）和台风灾害场景（TDS）下风力发电与电网故障的多重不确定性，以较低的保守程度实现韧性的提升。首先，构建了针对海上风电场（OWF）出力与电网故障的多场景分布鲁棒不确定性集合：基于条件风险价值（CVaR）的多场景...
解读: 该海上风电韧性规划模型对阳光电源ST系列储能系统和智能运维平台具有重要应用价值。论文提出的多场景分布鲁棒优化方法可应用于PowerTitan储能系统的台风灾害应对策略,通过CVaR不确定性集建模提升极端天气下源网荷协调能力。差异化加固模型与预防性机组组合策略可集成至iSolarCloud平台,实现海...
基于模型预测控制的梯级水电-光伏互补系统实时调度框架
A real-time scheduling framework of cascade hydropower-photovoltaic power complementary systems based on model predictive control
Chengguo Su · Li Li · Taiheng Zhang · Quan Sui 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 光伏（PV）发电与水电的联合运行已成为促进可再生能源消纳的有效途径。在实时调度过程中提升对水电和光伏发电的管理与控制能力，有助于满足电网预期的电力需求。然而，应对光伏发电出力和径流固有的不确定性仍是一项重大挑战。本文提出了一种基于模型预测控制（MPC）的梯级水电-光伏（CH-PVP）互补系统实时调度框架。采用Wasserstein生成对抗网络（WGAN）对径流和光伏发电出力进行预测，在此基础上构建了考虑动态水流滞时和水电机组振动区的CH-PVP互补系统实时调度模型，旨在最小化功率偏差并减少...
解读: 该MPC实时调度框架对阳光电源水光互补系统具有重要价值。WGAN预测模型可集成至iSolarCloud平台,提升光伏出力预测精度;动态水延时建模思路可应用于ST储能系统的充放电调度,优化SG逆变器与水电的协调控制策略。MILP快速求解技术(<1分钟)适配GFM/VSG控制的实时响应需求,降低功率偏差...
基于预测的风-光互补电解制氢系统的设计与优化调度
Design and optimal scheduling of a forecasting-based wind-and-photovoltaic complementary electrolytic hydrogen production system
Weichao Dong · Hexu Sun · Zheng Li · Huifang Yang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 氢能可有效缓解能源短缺并减少环境污染。本文首次设计了一个完整的风能与光伏（PV）互补制氢系统，包括高效的发电系统模型、精确的预测模型、优良的优化调度策略以及高效的催化剂。该离网型互补发电系统在直流母线上实现。提出了一种混合预测模型，结合长短期记忆网络（LSTM）、分位数回归（QR）和正则藤copula方法。LSTM与QR相结合可获得边缘概率密度函数（PDF）。利用正则藤copula建立风能与光伏能源之间的相关性，并将边缘PDF与其相关性结构结合，实现对风能和光伏出力的联合预测。提出一种基于...
解读: 该风光制氢系统对阳光电源ST系列储能变流器和SG光伏逆变器具有重要应用价值。文中直流母线离网架构可结合我司1500V系统和三电平拓扑技术,提升功率转换效率。LSTM-DRL多目标优化调度策略可集成至iSolarCloud平台,实现风光出力预测与氢储能协同控制。研究的3.1美元/kg制氢成本为Powe...
基于随机森林可解释人工智能揭示储能与可再生能源在脱碳进程中的协同作用
Understanding the synergy of energy storage and renewables in decarbonization via random forest-based explainable AI
Zili Chen · Zhaoyuan Wu · Lanyi Wei · Linyan Yang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.390
摘要 可再生能源（RE）与储能系统（ESS）的协调发展对于低碳转型至关重要。除了最优规划方案外，理解规划结果背后的深层原因对于提升决策透明度与可靠性同样关键。本研究探讨了在不同脱碳阶段中可再生能源与中长期储能（MTES）之间协同关系的演变过程，提出了一种可解释的分析框架，用于归因并分析影响规划结果的关键因素。通过采用随机森林（Random Forest, RF）方法，该框架识别出在不同边界条件下（如碳排放限额、资源禀赋和经济约束）驱动可再生能源—储能协同效应的核心因素，从而深入揭示时间与空间因素...
解读: 该研究对阳光电源储能规划具有重要指导意义。研究揭示长时储能(LDES>100h)在新能源富集区域的季节性平衡价值,与PowerTitan液流储能系统的应用场景高度契合;短时储能在火电主导区域应对日内波动的需求,可通过ST系列PCS的快速响应能力实现。随机森林可解释性框架可集成至iSolarCloud...
基于先验知识的大规模超高清光伏板分割数据集增强框架
A large-scale ultra-high-resolution segmentation dataset augmentation framework for photovoltaic panels in photovoltaic power plants based on priori knowledge
Ruiqing Yang · Guojin He · Ranyu Yin · Guizhou Wang 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.390
摘要 当前大多数提升模型精度的研究主要集中在模型本身的优化上，往往忽视了数据集质量的关键作用，尤其是在遥感大数据背景下。许多关于光伏发电（PV）的大规模提取研究通常仅关注光伏电站边界的粗略勾画，这限制了更深入的下游分析潜力。本文提出了一种针对光伏电站内部光伏板进行细粒度提取的框架，而非仅仅捕捉电站的外部轮廓。通过聚焦于单个光伏板级别的分割，该方法为下游应用（如发电量估算和空间布局优化）提供了更为精确的评估基础。该框架融合了先验知识，以应对地表覆盖、成像条件以及背景干扰所带来的挑战。一种创新的标签...
解读: 该超高分辨率光伏板分割框架对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。通过面板级精细识别,可显著提升SG系列逆拟器的MPPT优化策略精度,实现组串级故障诊断与发电量评估。数据集质量提升(78%→92%)为预测性维护算法提供可靠训练基础,结合先验知识的标注效率提升75%可加速电站数字...
机器学习预测三重管相变材料蓄热系统熔化响应时间的潜力
The potential of machine learning to predict melting response time of phase change materials in triplex-tube latent thermal energy storage systems
Peiliang Yan · Chuang Wen · Hongbing Ding · Xuehui Wang 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.390
准确预测熔化响应时间对于优化热能储存系统至关重要，这类系统在解决建筑环境中热能供需之间的时间不匹配问题中发挥着关键作用。本研究旨在定量预测一种新型三重管热能储存系统的熔化响应时间，该系统结合了相变材料和Y形翅片以增强传热性能。基于焓-孔隙度方法建立了数值模型来模拟熔化过程，在不同的设计和运行条件下共生成60个案例的数据集，其熔化响应时间范围为15至45分钟。研究的关键参数包括翅片角度（10°–30°）、翅片宽度（5–15 mm）以及传热流体温度（60 °C–80 °C）。在模型构建之前，验证了变...
解读: 该相变储能系统的机器学习优化技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan液冷储能系统具有重要借鉴价值。研究中XGBoost算法对热响应时间的92%预测精度,可应用于我司液冷储能系统的热管理优化,特别是三电平拓扑功率器件的散热预测。传热流体温度和翅片宽度作为主导因素的发现,可指导PowerT...
从宏观到微观：中国沿海风能潜力的多尺度评估方法
From macro to micro: A multi-scale method for assessing coastal wind energy potential in China
Li-Rong Deng · Zhi-Li Ding · Yang Fu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.389
摘要 随着海上风电向更深水域、集群化部署和更大单机容量方向发展，风能建设的复杂性日益增加，对风能资源评估方法的全面性提出了更高要求。当前的风能资源评估通常局限于宏观尺度或微观尺度，往往忽略了密集风电场的尾流效应。此外，基于卫星数据的微观尺度风资源评估未考虑区域间风切变指数的差异，导致风速评估存在偏差。因此，本研究提出一种综合性的风能资源评估框架，将宏观尺度的低分辨率分析与微观尺度的高分辨率评估相结合。在宏观层面，除了经典的风能指标、变率指标和成本指标外，特别考虑了现有海上风电场区域及其潜在尾流效...
解读: 该多尺度海上风电评估方法对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要应用价值。研究揭示的尾流效应区域是风场区域3倍,南方海域尾流更显著,这为ST系列储能PCS在海上风电场的平滑出力波动、削峰填谷提供了精准配置依据。100米轮毂高度的风速精细化评估可优化PowerTitan储能系统容量设计。台湾海峡等高CO...
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...
一种用于风力涡轮机应用中精确预测三维时空风场的新型频域物理信息神经网络
A novel frequency-domain physics-informed neural network for accurate prediction of 3D spatio-temporal wind fields in wind turbine applications
Shaopeng Li · Xin Li · Yan Jiang · Qingshan Yang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.386
摘要 风能是全球关键的清洁能源之一。风力涡轮机的结构安全性和动力响应分析在很大程度上受到其所在位置风速数据可获得性与精度的影响。然而，气象观测站分布稀疏，通常难以获取高分辨率的空间风速数据，因此需要采用条件模拟方法来补充低分辨率的观测数据。本研究针对这一挑战，提出了一种频域物理信息神经网络（FD-PINN），该方法利用频域信息，旨在实现对风力涡轮机三维（3D）时空风场的精准预测。该方法构建了一个深度神经网络，并将其与关键物理模型相结合，包括风谱、风场相干函数以及风速廓线。通过融合这些物理先验知识...
解读: 该频域物理信息神经网络技术对阳光电源风电变流器及新能源场站具有重要价值。通过高精度3D时空风场预测,可优化SG系列风电变流器的功率预测算法和主动抗扰控制策略,提升MPPT效率。结合iSolarCloud平台,该深度学习方法可增强风光储混合电站的预测性维护能力,优化储能系统ST系列PCS的充放电策略。...
量化光伏双层幕墙的参数交互：基于二阶Morris方法的敏感性分析
Quantifying the parameter interaction of photovoltaic double skin façade: A sensitivity analysis based on second-order Morris method
Xingjiang Liu · Haotian Yang · Chao Shen · Lin LU 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.386
针对光伏双层幕墙（PV-DSF）的大量参数化分析已为其实际设计提供了有价值的参考，然而已有研究报道的最优参数值存在不一致现象，通常归因于气候条件的差异。其他研究也识别出参数之间的耦合效应，这种耦合可能对优化结果引入潜在误差。为解决参数影响中的此类差异，本文采用Morris方法对三类共十个参数分别进行一阶和二阶敏感性分析。通过选取具有最大欧氏距离的轨迹组以实现高效的分析过程。一阶敏感性分析结果表明，太阳能量丰富程度、室内照度设定值（Lset）以及半透明光伏模块的蚀刻率（ϑSTPV）具有最强的独立影...
解读: 该光伏双层表皮幕墙参数耦合研究对阳光电源SG系列光伏逆变器及智能运维平台具有重要价值。研究揭示的半透明光伏组件蚀刻比与腔体深度的强耦合效应,可指导逆变器MPPT算法优化,针对建筑光伏复杂遮挡场景实现精准功率追踪。室内照度设定值与采光参数的交互作用,为iSolarCloud平台开发BIPV智能控制策略...
基于响应面与因子分析方法的级联填充床热能储存单元多目标优化
Multi-objective optimization of cascaded packed bed thermal energy storage unit based on response surface and factor analysis methods
Chengxu Chen · Xiaoze Du · Lizhong Yang · Alessandro Romagnoli · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.386
摘要 提出了一种具有不同填充比的级联多层填充床热能储存（TES）单元，以提升其热性能。建立了一个用于模拟流体传热的同心分散模型，并通过实验验证了其有效性。在此基础上，设计了四种结构方案，研究相变材料在不同熔点下填充比对填充床TES系统热性能的影响，包括均衡层、上重层、中重层和下重层结构。采用响应面法与因子分析法进行多因素多目标优化。不同于以往仅设计若干不同相变材料填充比构型的研究，本研究着重探讨填充比与热性能之间的相互作用关系，以及为实现最佳热性能各层最优填充比的确定。结果表明，下重层结构具有最...
解读: 该级联填充床相变储热技术对阳光电源PowerTitan液冷储能系统和ST系列PCS具有重要参考价值。研究中的多目标优化方法(充电时间778分钟、能量利用率62%、储能容量99.76MWh)可应用于我司储能热管理系统设计,特别是底重层配置的高能量利用率(61.72%)与我司液冷技术追求的高效散热目标一...
基于卫星图像纹理特征与迁移学习的区域光伏功率预测优化高效方法
An efficient approach for regional photovoltaic power forecasting optimization based on texture features from satellite images and transfer learning
Yang Xi · Jianyong Zheng · Fei Mei · Gareth Taylor 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.385
准确高效的区域光伏发电功率预测对于提升光伏电力供应的稳定性并扩大其市场份额至关重要。近年来的研究进展已将卫星与地面观测数据的特征相结合，基于混合神经网络的模型展现出优异的预测性能。然而，仍存在若干挑战：直接从卫星图像中提取的空间特征往往缺乏细节，且大多数现有预测方法需要大量电力数据样本。因此，在云量变化速率较高的情况下，预测精度易受相位滞后的影响，同时由于区域光伏装置数量庞大且分布分散，计算负担也显著增加。为解决上述问题，本研究提出一种创新的时空特征，该特征将从卫星图像重构的纹理特征（TFs）与...
解读: 该区域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。通过卫星图像纹理特征与迁移学习结合,可显著提升SG系列逆变器集群的功率预测精度(RMSE提升72%)并降低相位滞后,特别适用于分布式光伏电站管理。该算法计算效率提升10倍,可与ST储能系统协同优化充放电策略,减少云层...
一种用于大型光伏电站中精确高效辐射传输建模的新型参数化方案
A novel parameterization scheme for accurate and efficient radiation transfer modeling in large-scale PV power plants
Xinyao Zhang · Kun Yang · Changkun Shao · Haochong Chen · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 随着技术的进步，双面光伏（PV）组件已在大型光伏电站中广泛应用。准确且高效地计算双面组件背面吸收的太阳辐射仍是一个关键挑战。基于视角因子的二维简化方法为这类大规模应用提供了高速计算途径，但忽略了组件安装高度的影响，从而导致模拟偏差。本研究提出了一种用于大型光伏电站中太阳辐射传输建模的新型参数化方案（PVRT）。该PVRT方案考虑了组件高度因素，能够在多种辐射情景和系统配置下，对光伏组件正反两面以及地表表面的辐射吸收进行高效且精确的计算。通过与采用Helios光线追踪模型的高精度模拟结果进行...
解读: 该双面组件辐射传输参数化方案对阳光电源SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。PVRT方案将背面辐射吸收计算误差从30%降至8%以内,可显著提升MPPT算法对双面组件的追踪精度。建议将该模型集成至iSolarCloud平台,结合实际地形和组件高度参数,优化大型电站的发电量预测和智能运维策略。该技术还可为...
中国废弃光伏分布的时空演化及能源-经济-环境-社会可持续效益综合评估
Spatiotemporal evolution of decommissioned photovoltaic distribution and integrated energy-economic-environmental-social sustainable benefit assessment in China
Jianli Zhou · Zihan Xu · Juan He · Dandan Liu 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 准确而详细地掌握中国废弃光伏（PV）系统在时间和空间上的分布特征，并结合对回收再利用这些废弃光伏组件所带来可持续性效益的全面评估，对于有效应对我国即将迎来的大规模光伏退役潮具有重要意义。目前，关于中国废弃光伏在时空分布及其回收利用方面的研究仍显不足。本研究采用随机森林与BP神经网络方法构建预测模型，刻画了2024年至2050年八种情景下废弃光伏的时空演化趋势，并从能源、经济、环境和社会四个维度对其可持续效益进行了综合评估。通过模糊层次分析法（FAHP）、基于指标间相关性的权重确定法（CRI...
解读: 该研究对阳光电源光储回收业务具有战略价值。2050年退役光伏将达670-1600GW,形成万亿级市场。阳光电源可结合iSolarCloud平台建立退役组件全生命周期追踪系统,为山东、河北等重点区域提前布局储能替代方案。ST系列储能系统可利用梯次利用组件降低成本,SG逆变器产品线需考虑模块化设计以延长...
一种基于物理与数据辅助的抽水蓄能电站瞬态过程预测框架
A physics-based and data-aided transient prediction framework for sustainable operation of pumped-storage hydropower systems
Weichao Maa · Zhigao Zhao · Chengpeng Liu · Fei Chen 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 实现对抽水蓄能电站（PSHSs）瞬态过程的准确预测仍是一个关键挑战，主要由于现场参数存在不确定性，特别是泵-水轮机特性曲线（PTCCs）的不确定性，以及物理模型自身存在的局限性。为解决这一问题，本研究提出了一种以现场测量数据为核心的抽水蓄能电站瞬态预测框架，该框架融合了基于物理模型的校准与数据驱动的修正方法。本文提出了一种利用点分布模型（PDMs）重构PTCC的方法，其中PDM作为先验模型，通过在PTCC上定义多个特征点以适应可能发生的非刚性变形，并进行了创新性开发。该方法采用曲面重构算法...
解读: 该物理-数据混合瞬态预测框架对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。抽水蓄能电站的特性曲线重构方法可应用于ST系列PCS和PowerTitan储能系统的动态建模,通过现场实测数据校准物理模型,结合NARX神经网络修正预测误差,可显著提升储能系统在电网调频、削峰填谷等瞬态工况下的控制精度。该方法与iSol...
级联抽水蓄能系统与直流输电协调日前调度的分布鲁棒优化
Distributionally robust coordinated day-ahead scheduling of Cascade pumped hydro energy storage system and DC transmission
Mao Liu · Xiangyu Kong · Jijian Lian · Jimin Wang 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 大规模风电和光伏电力的接入给电力系统的运行带来了显著的不确定性。为提升系统的经济性和可靠性，本文研究了包含级联抽水蓄能（CPHES）系统和直流输电的多能源电力系统的协调日前调度问题。本文提出了一种联合优化模型，旨在最小化系统总运行成本及可再生能源弃电惩罚，显式考虑了CPHES的灵活调节能力、直流输电的功率损耗以及各类运行约束。为有效应对风电和光伏发电预测中的不确定性，本文构建了一种基于矩信息的新型两阶段分布鲁棒优化（DRO）调度方法。该方法通过构造包含均值、方差和偏度信息的矩型模糊集，有效...
解读: 该分布式鲁棒优化调度技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。论文中梯级抽水蓄能与直流输电协调调度的思路,可直接应用于ST系列PCS与PowerTitan储能系统的多场站协同控制策略。基于矩信息的两阶段DRO方法能有效处理光伏出力不确定性,可集成到iSolarCloud平台的日前调度模块,提升SG系列...
第 1 / 3 页