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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...
结合内部电池物理特性的最优构网型储能系统管理
Optimal grid-forming BESS management incorporating internal battery physics
Yuanbo Chen · Kedi Zheng · Cheng Feng · Junling Huang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.385
摘要 通过电池储能系统（BESS）提供构网服务（GFS）对于现代电网中日益增长的可再生能源并网至关重要。然而，GFS响应与电池物理特性之间的快速交互给构网型BESS运行管理带来了重大挑战。本文研究了考虑内部电池物理特性的构网型BESS管理方法。我们首先建立了一个基于物理机理的模型，以准确刻画BESS在提供GFS过程中的可用功率能力及老化动态特性。基于该物理模型，本文提出了一种两阶段随机优化问题，用于在日前阶段确定GFS控制系数并制定BESS功率调度计划，同时考虑电网频率的不确定性。进一步地，设计...
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统的构网型控制策略具有重要参考价值。通过建立电池物理模型优化GFM服务系数,可提升我司储能系统在高比例新能源电网中的频率支撑能力和经济性。研究中的两阶段随机优化方法可集成至iSolarCloud平台,实现日前调度与实时功率调节的协同优化,同时...
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1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...
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1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...
基于贝叶斯优化算法与二次分解的误差校正深度Autoformer模型在光伏发电预测中的应用
An error-corrected deep Autoformer model via Bayesian optimization algorithm and secondary decomposition for photovoltaic power prediction
Jie Chen · Tian Peng · Shijie Qian · Yida Ge 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
准确的光伏发电功率预测对于电网的稳定运行和合理调度至关重要。然而，由于光伏发电具有不稳定性，其功率预测仍面临巨大挑战。为此，本文提出一种结合二次分解、贝叶斯优化与误差校正机制的Autoformer模型用于光伏发电功率预测。为降低数据复杂性并充分提取特征，采用了两种分解方法：首先利用经验模态分解（EMD）对光伏功率序列进行初级分解；然后引入样本熵（SE）衡量各分量的复杂度，并对复杂度最高的分量采用变分模态分解（VMD）进行二次分解。其次，构建基于贝叶斯优化算法优化的Autoformer模型，分别预...
解读: 该基于深度学习的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EMD-VMD二次分解和Autoformer模型可显著提升预测精度,可集成至SG系列逆变器的MPPT优化算法中,实现更精准的发电功率预测。结合ST系列储能PCS,该预测模型能优化储能系统充放电策略,提升...