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...

Xingzhi Yuan · Yanji Weibc · Hongxing Yanga · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 本研究探讨了大尺度海域范围内风能与太阳能的互补性特征，旨在为海洋能源的综合开发提供潜在的规划与政策参考。研究首先基于变异系数，在不同区域确定风能与太阳能的最佳装机容量比例，以最小化电力输出波动。在此基础上，通过功率变化率、极端事件发生频率以及发电量占比等指标，定量分析了风光混合系统的输出波动特性。多维度比较分析凸显了风能-太阳能互补利用的优势，同时也强调了配置充足储能设施和灵活发电能力的必要性，这一发现对于规划大规模能源部署的决策者至关重要。此外，研究还聚焦于无风且无光照气象条件下导致的零...

解读: 该研究对阳光电源风光储一体化解决方案具有重要指导意义。研究揭示的风光互补特性可优化ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统的容量配置策略,针对极端波动事件频率低于10%的区域可降低储能配置成本。对于赤道地区连续13小时零出力事件超30%的场景,需强化储能系统深度调峰能力和GFM构网型控制技术...

Siyi Tao · Jiangong Zhu · Yuan Lic · Siyang Chen 等10人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.397

准确估计电动汽车（EV）中电池的健康状态（SOH）对于缓解用户的续航焦虑具有重要作用。然而，云端电池管理系统（BMS）数据质量欠佳，加之电池正极材料的多样性，为开发适用于实际EV应用的通用SOH估计方法带来了显著挑战。本研究提出了一种基于充电过程的可推广特征提取框架。该方法从增量容量（IC）曲线中提取时域特征，并利用S变换提取频域特征，同时引入了电池间不一致性指标。为评估所提取特征的鲁棒性，本文采用实验室数据进行了验证。此外，通过针对不同容量和正极材料电池的实验，分析了温度对电池容量及所提取特征...

解读: 该研究提出的电池SOH估计方法对阳光电源储能系统(PowerTitan/ST系列PCS)及充电桩产品具有重要价值。通过增量容量曲线和S变换的多域特征提取,结合GRU-LightGBM融合模型,可显著提升BMS电池健康状态评估精度(MAPE<1.99%)。该技术框架可集成至iSolarCloud平台,...

Jian Zhaoa · Kai Denga · Xianjun Shaob · Zhibin Zhoub 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.397

摘要 光伏（PV）出力的固有波动性 necessitates 使用高复杂度的深度学习（DL）模型以实现准确预测。然而，此类模型即使在光伏出力稳定期间也以满容量运行，消耗了冗余的计算资源，并加重了低压配电网（LVDN）中资源受限的边缘设备的负担。为解决上述问题，本文提出了一种动态网络剪枝框架，能够根据光伏出力的波动情况自适应地调整深度学习模型的复杂度。首先，提出一种对光伏波动敏感的通道重要性评估方法，用于识别深度学习模型中的冗余结构。随后，构建了一个包含光伏运行约束的轻量化优化框架，根据光伏出力的...

解读: 该动态网络剪枝技术对阳光电源边缘计算场景具有重要应用价值。针对iSolarCloud平台的边缘侧设备,可将该方法集成至SG系列逆变器和ST储能变流器的本地控制器中,根据光伏波动自适应调整深度学习模型复杂度,在平稳期压缩72%计算量,显著降低边缘设备算力需求。该技术可优化PowerTitan储能系统的...

Wentao Xin1 · Zhenwei Lu1 · Zhe Yu1 · Zhaoxuan He1 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.397

摘要 电动汽车（EV）的广泛采用带来了诸多挑战，例如峰值负荷增加、电力基础设施加速老化以及经济效率下降。为应对这些问题，本研究提出了一种集成多种技术的充电站模型，并构建了一个创新的分析框架，用于评估充电聚合商的综合效益。该框架融合了随机化负荷预测模型与智能充电策略，并利用来自中国深圳1682座充电站（共计24,798个独立充电桩）的实际数据进行了验证。在结合深圳市分时电价机制和超过80%的可再生能源渗透率条件下，实施所提出的充电站模型使平准化用电成本、碳排放量和峰值负荷均降低了每千瓦时0.38元...

解读: 该研究验证了储能系统与智能充电协同的关键价值,与阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能方案高度契合。深圳实证数据显示:智能充电场景下储能可降低碳排放(1.402Mt),而即充模式反增至1.688Mt,印证了阳光电源EMS能量管理策略的优越性。研究提出的>80%可再生能源渗透率、削峰30%的...

Henry J.Williamsa1 · Yipu Wanga1 · Bo Yuan · Miguel Ignacio Gomez 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393

摘要 农光系统（Agrivoltaics）为将太阳能光伏（PV）与农业生产相结合提供了机遇，但针对特定作物的挑战和运行约束仍缺乏深入研究。本研究在美国伊利湖葡萄酒产区开发并评估了一种康科德葡萄农光系统，该地区葡萄园正面临经济压力以及与太阳能开发之间的土地利用冲突。研究从垂直式、跟踪式和架空式光伏系统出发，利用农光辐射工具（Agrivoltaic Radiation Tool, ART）模拟葡萄藤光合光子通量密度（PPFD）的降低程度以及因遮荫导致的发电量损失。模拟结果表明，垂直式设计年均葡萄藤P...

解读: 该葡萄园农光互补系统研究对阳光电源SG系列光伏逆变器和智能运维方案具有重要应用价值。垂直和跟踪式光伏系统设计需要高精度MPPT优化技术应对复杂遮挡场景,SG逆变器的多路MPPT可有效提升发电效率。研究中0.47%-25%的光照损失量化数据为iSolarCloud平台开发农光互补专用监控算法提供依据,...

Jian Zhaoa · Keran Huang · Yuan Gaoa · Xiaoyan Biana 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393

摘要 算力中心（CC）是一种通过工作负载调度调节其电力需求的灵活负荷。算力中心微电网可利用CC负荷的灵活性，与光伏发电（PV）的波动性进行协调。然而，算力中心的计算资源存在严重的碎片化问题，该状况限制了工作负载的分配，进而导致算力中心负荷难以与微电网实现有效协调。为解决上述问题，本文提出了一种基于计算资源动态聚合（CRDP）的算力中心微电网协调调度方法。具体而言，首先提出一种工作负载-核心映射模型，通过构建处理器核心状态矩阵，将工作负载转化为电力负荷；随后，提出CRDP方法，根据核心的实时状态对...

解读: 该算力中心微电网协调调度技术对阳光电源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。通过计算资源动态池化实现负荷柔性调节,可与我司PowerTitan储能系统协同优化光伏消纳。该工作负载-功率映射模型可启发iSolarCloud平台开发数据中心等柔性负荷接入功能,结合GFM控制技术提升微电...

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...

Wei Li · Shini Lin · Honghao Xi · Yuan Qin 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.391

摘要 钠离子电池（SIBs）因其资源丰富和优异的电化学性能，被认为是大规模储能系统（LSESS）中极具前景的技术。然而，SIBs的安全性鲜有讨论，而热稳定性对其电池应用至关重要，尤其是在LSESS中的应用。本研究揭示了由钠化负极产热主导的Na₃Fe₂(PO₄)(P₂O₇)||硬碳（NFPP/HC）软包电池的热失控机制。基于电池和材料层面的产热分析表明，硬碳（HC）与电解液之间的放热反应在100 °C时即开始发生（NFPP与电解液的放热反应发生在约230 °C），且负极与电解液的反应释放大量热量，...

解读: 该钠离子电池热失控机理研究对阳光电源PowerTitan等大规模储能系统安全设计具有重要参考价值。研究揭示硬碳负极在100°C即开始放热反应,远低于正极材料230°C,且隔膜熔点接近热失控触发温度。这为ST系列PCS的热管理策略优化提供依据:需在电池簇级别加强温度监测,设置更严格的100°C预警阈值...

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...

Wanying Li · Fugui Dong · Zhengsen Ji · Peijun Wang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.386

摘要 虚拟电厂运营商（VPPO）在制定竞价决策时，必须统筹考虑外部市场环境与内部成员间的协调问题，并最小化风电和光伏出力不确定性带来的效益损失。本研究首先明确了VPPO参与日前电能量现货市场与调峰辅助服务市场时的内外部协同分布鲁棒（DR）竞价决策过程；其次，采用基于Wasserstein距离的模糊集方法刻画风电与光伏出力的预测误差，构建了VPPO内外部协同DR竞价决策的双层优化模型：上层为VPPO在外部市场的分布鲁棒竞价模型，下层为以VPPO为领导者、受控分布式电源、柔性负荷及储能（ES）为跟随...

解读: 该虚拟电厂分布式鲁棒竞价策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。研究揭示储能单位成本降至200-300元/MW·h时对VPP收益影响趋缓,验证了我司储能系统规模化降本的战略方向。文中主从博弈模型可集成至iSolarCloud平台,优化光储协同调度策略,提升SG...

Yuan Gao · Zehuan Hu · Shun Yamat · Junichiro Otomo 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384

摘要 可再生能源的部署以及智能能源管理策略的实施对于建筑能源系统（BES）的脱碳至关重要。尽管数据驱动的深度强化学习（DRL）在优化BES方面已取得近期进展，但仍存在显著挑战，例如缺乏针对时间序列数据观测空间的研究以及模型可解释性的不足。本文首次将未来预测信息引入DRL算法中，以构建时间序列数据的观测空间，并采用门控循环单元（GRU）和Transformer网络与DRL算法相结合，用于建筑一体化光伏与电池（BIPVB）系统的运行控制。此外，通过将前沿的Shapley加性解释（SHAP）技术与所开...

解读: 该深度强化学习优化技术对阳光电源光储一体化系统具有重要应用价值。研究中的GRU/Transformer时序预测与DRL决策框架可直接应用于ST系列储能变流器的智能调度策略,结合电价预测信息实现成本降低10%以上。SHAP可解释性分析方法可增强iSolarCloud平台的AI决策透明度,为PowerT...

Pingxu Ge · Daogui Tang · Yuji Yuan · Josep M. Guerrero 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384

摘要 氢电一体化综合多能系统是减少港口碳排放的有前景的技术途径。然而，可再生能源出力的随机性以及港口内可再生能源发电与负荷需求之间的不平衡性，迫切需要设计合适的耦合氢-电储能系统（CHEESS）。本文针对随机不平衡的港口综合多能系统（PIMES），提出了一种CHEESS配置的多目标优化模型，旨在通过容量配置与能量管理的协同优化，最小化系统的全生命周期成本和碳排放。为此，本文提出了一种分层两阶段求解框架以应对该多目标优化问题。所提出的优化框架被应用于宁波舟山港的一个实际PIMES案例中。结果表明，...

解读: 该港口氢电耦合储能系统优化框架对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。论文提出的分层多目标协同优化方法可直接应用于港口场景的储能系统配置,结合阳光电源GFM/GFL控制技术和iSolarCloud平台的预测性维护功能,能够实现可再生能源波动性管理和负荷需求平衡。宁波舟...

Peng Lu · Hanqing Lan · Qiwei Yuan · Zhihao Jiang 等14人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384

摘要 将大规模风电与大量电动汽车（EV）负荷接入电力系统，对电网的安全性与经济运行带来显著影响，带来了诸如电网调度指令频繁变动、电动汽车充放电行为无序以及网络损耗增加等一系列挑战。为此，本文建立了一种考虑大规模电动汽车的输配电网双层优化调度策略模型，采用分布式近端策略优化方法，高效管理机组出力及系统的充放电能力，并实时将这些能力分配至各个节点。上层模型以最小化系统总运行成本为目标，优化热电机组的运行状态，并调控输电网络中参与充放电的电动汽车数量；下层模型则通过优化配电网络中电动汽车的充放电功率、...

解读: 该输配电网双层优化策略对阳光电源储能及充电桩业务具有重要价值。文中分布式近端策略优化算法可应用于ST系列储能变流器的多站点协调控制,优化PowerTitan储能系统在电网调度中的充放电策略,降低网损成本。针对大规模电动汽车接入场景,可指导充电桩产品开发智能调度功能,结合iSolarCloud平台实现...

Si-Zhe Chen · Jing Liu · Haoliang Yuan · Yibin Tao 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.381

健康状态（SOH）是电池管理系统（BMS）中的一个关键参数。利用多种数据源可有效提升端到端SOH估计的性能。然而，现有的基于多维特征的方法未能充分挖掘不同数据源之间的内在关联。同时，大多数方法缺乏可解释性，并忽视了噪声带来的不利影响。本研究提出了一种基于注意力机制的多特征融合框架（AM-MFF），以实现鲁棒且可解释的SOH估计。AM-MFF结合了卷积神经网络（CNN）和注意力机制（AM）的优势，能够高效提取并融合健康特征，从而全面感知电池老化信息。该框架将两个运行阶段的数据作为输入，并通过两个独...

解读: 该AM-MFF锂电池SOH估算框架对阳光电源储能系统具有重要应用价值。其多特征融合与注意力机制可直接集成至ST系列PCS和PowerTitan储能系统的BMS中,提升电池健康状态预测精度和抗噪性能。多输入容错设计确保单传感器故障时系统仍可靠运行,符合大规模储能安全需求。注意力分数的可解释性有助于iS...

Chuan Wang · Wei Wei · Laijun Chen · Yuan Gong 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380

摘要 随着可再生能源在发电侧渗透率的不断提高，其出力波动性对电网的功率平衡构成了严峻挑战。在风电场、光伏电站以及汇集站部署储能系统，可使可再生能源电站根据电价信号出售电能，从而提高其市场收益。本文考虑了一种典型的发电侧场景：由不同主体运营的风电场和光伏电站通过一个共同的汇集站向市场售电，目标是实现各自利润的最大化。每个可再生能源电站均配备本地电池，用于储存电能并等待更高电价时机出售；同时，它们还可以从位于汇集站的共享储能单元中租赁部分容量，以进一步提升盈利能力。本文为汇集站处的共享储能设计了一个...

解读: 该容量共享市场机制对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan集成方案具有重要应用价值。论文提出的日前容量租赁市场与实时调度策略,可与iSolarCloud平台深度融合,实现源侧新能源场站间储能容量动态共享。通过Stackelberg博弈优化容量分配,结合动态时间规整的核回归调度算法,可提升储...

Yongning Zhao · Yuan Zhao · Haohan Liao · Shiji Pan 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380

摘要 解释高性能的风电功率预测（WPF）模型对于推动更可信和更精确的预测方法至关重要。当前的研究主要集中在解释黑箱深度学习模型，而忽视了能够直接指示特征重要性的自解释模型，尽管这些模型无法阐明其背后的成因机制。基于最小绝对收缩与选择算子（LASSO）的自解释回归模型在WPF中表现出色。因此，探索其内在决策逻辑及其系数的实际意义，以提取有益的领域知识，具有重要意义。本文提出了一种解释框架，旨在阐明考虑时空相关性的LASSO回归模型在WPF中的决策逻辑。该框架包含四个主要组成部分：首先，建立一个时空...

解读: 该LASSO回归模型解释框架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。通过时空相关性量化和特征匹配分析,可优化风储协同预测精度,提升储能系统功率调度策略。特征扰动分析方法可应用于多场站协同控制,识别关键影响因素如特征共线性、参考场站空间分...

Yongning Zhao · Haohan Liao · Yuan Zhao · Shiji Pan · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380

摘要 数据增强可以通过分析风电功率数据的统计特性来扩展数据规模，为预测模型提供更丰富的输入信息，从而提高预测精度。然而，现有的数据增强方法仅学习原始数据的概率分布，难以从数据中捕捉并表征复杂的变化趋势与波动特征。此外，来自不同风电场的异构数据模式会影响预测模型的泛化能力，而深度学习模型的黑箱结构在实际应用中也缺乏可信度。因此，本文提出一种新颖的可解释趋势-波动表征对比学习框架（ICoTF），用于风电功率预测。具体而言，ICoTF包含预训练阶段和回归阶段。首先，在预训练阶段设计了基于对比学习的数据...

解读: 该风电功率预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。ICoTF框架的趋势-波动特征提取能力可应用于ST系列PCS的功率预测模块,通过对比学习增强数据表征,提升PowerTitan储能系统的充放电策略优化精度。其可解释性设计符合iSolarCloud平台的预测性维护需求,特征重要性分析可优化GFM/...

Hening Yuan · Yueqing Shen · Xuehua Xie · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.379

摘要 由于分布式能源的接入，传统的配电网络正在向主动式配电网转型。与此同时，极端天气事件的频发要求电力网络具备更强的韧性。分布式能源，特别是移动式储能系统（MESS），在提升配电网韧性方面发挥着关键作用。然而，目前针对MESS在灾后运行中用于增强韧性、效率及电能资源利用率的预部署研究仍显不足。为解决上述问题，本文提出了一种考虑分布式发电出力不确定性的主动配电网中MESS预部署的主动式方法。首先，对主动配电网中的柔性资源进行建模，包括分布式电源、移动式储能系统和电动汽车。然后，建立了考虑光伏出力不...

解读: 该移动储能预定位鲁棒优化技术对阳光电源PowerTitan移动储能系统及ST系列PCS具有重要应用价值。研究中的分布式资源协同优化模型可直接应用于iSolarCloud平台,实现灾前储能资源智能调度。其鲁棒优化算法可集成到阳光储能EMS系统,结合光伏出力不确定性预测,优化移动储能容量配置与选址决策。...

Yingqin Zhua · Yue Liub · Nan Wangc · Zhao Zhao Zhang 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.379

准确的风力发电预测对于高效的能源管理和电网稳定至关重要，能够帮助能源供应商平衡供需、优化可再生能源的集成、降低运行成本并提高电力系统的可靠性。回声状态网络（Echo State Network, ESN）由于其结构简单且训练速度快，被广泛应用于非线性动态系统的建模。然而，在处理高阶非线性复杂性时，ESN容易产生系统误差，导致模型精度下降。为克服这一问题，本文提出了误差补偿迁移学习回声状态网络（Error Compensation Transfer Learning Echo State Netw...

解读: 该ETL-ESN风电预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。其2秒快速训练和95%以上精度提升可显著优化ST系列PCS的能量管理策略和PowerTitan储能系统的充放电调度。实时误差补偿机制可增强iSolarCloud平台的预测性维护能力,提升新能源并网稳定性。迁移学习方法为不同机型的GFM/...