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基于隐私保护的物理信息深度算子代理模型的电–气耦合系统连锁故障实时主动控制
Real-time proactive control of cascading failures in integrated electricity–gas systems based on a privacy-preserving physics informed deep operator surrogate model
Jiachen Zhang · Qinglai Guo · Yanzhen Zhou · Hongbin Sun · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401
摘要 随着电力系统与天然气网络之间耦合程度的加深，两类系统间的故障传播风险也随之上升，威胁综合能源系统的安全运行。然而，采用传统数值方法进行动态能量流分析存在计算效率低下的问题，难以满足实时紧急控制的需求。此外，系统之间直接共享模型与数据在实际应用中仍不可行。为应对上述挑战，本文提出了一种面向电–气耦合系统（IEGS）连锁故障的快速主动控制方法，利用物理信息驱动的天然气网络代理模型显著加速安全分析过程。所提出的框架结合了物理信息驱动的深度算子神经网络（PI-DeepONet），以实现故障条件下快...
解读: 该电-气耦合系统级联故障预测技术对阳光电源储能系统具有重要价值。基于物理信息深度学习的实时故障预测方法可应用于PowerTitan储能系统与iSolarCloud平台,实现多能源系统协同控制。其隐私保护数据压缩技术可增强ST系列PCS在综合能源场景的安全性,支持虚拟电厂VPP应用中电储气多系统协调。...
评估城市光伏集成的双重辐射效应：反照率变化与辐射强迫动态
Assessing the dual radiative consequences of urban PV integration: Albedo change and radiative forcing dynamics
Yilong Zhou · Shredatta Marath · Miro Zeman · Olindo Isabell 等5人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401
在城市地区集成光伏（PV）系统可增强本地可再生能源电力生产，但由于光伏组件反射率较低，也会导致地表反照率降低。反照率的下降增加了地球对能量的吸收，从而产生正的辐射强迫（RF）；而光伏电力替代化石燃料发电则通过避免二氧化碳排放产生负的辐射强迫。本研究采用一种新颖的工作流程，量化了城市屋顶光伏部署的净辐射强迫影响。该工作流程结合了两个模型：（1）几何光谱反照率（GSA）模型，利用LiDAR数据和地理配准的材料分布图，模拟光伏集成前后的反照率变化；（2）基于简化天际线的光伏模型，利用LiDAR提取的屋...
解读: 该研究揭示城市光伏部署的反照率降低效应及辐射强迫动态平衡机制,对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud平台具有重要指导意义。研究表明低碳电网场景下反照率负效应凸显,这要求提升系统发电效率以缩短气候收益回收期。可启发我们优化MPPT算法、采用SiC功率器件降低损耗,并通过iSolarCloud...
基于不确定性量化的鲁棒锂离子电池容量估计方法：应对时间序列数据掩蔽挑战的渐进学习框架
Robust capacity estimation with uncertainty quantification for li-ion batteries under temporal data masking challenges: A progressive learning approach
Tengwei Pang · Guodong Fan · Boru Zhou · Yansong Wang 等6人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401
准确估计锂离子电池容量对于可靠性管理至关重要，但由于时间序列数据掩蔽问题的存在，该任务面临严峻挑战。时间序列掩蔽是实际云应用中普遍存在的现象，会导致时序数据缺失和数据质量退化。为解决这一问题，本文提出一种渐进式学习框架，该框架构建了一条数据质量感知的学习路径，通过逐步生成并引入人工掩蔽的低质量样本，仅利用高质量实验室数据即可实现模型的鲁棒训练。该框架融合了动态采样与自适应重采样策略，以增强模型对数据偏斜的鲁棒性。此外，通过在同源充电段上进行隐式集成学习，高效实现了具有强物理可解释性的不确定性量化...
解读: 该渐进式学习框架对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统的电池管理具有重要价值。针对iSolarCloud云平台实际应用中的数据缺失和时序遮蔽问题,该方法仅需高质量实验室数据即可实现鲁棒容量估计,在50%数据遮蔽下RMSE仅增0.03%。其隐式集成的不确定性量化技术可避免贝叶斯方法的计...
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10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...
基于线性菲涅尔滤光-聚光结构的新型太阳能分频光伏-聚热混合转换系统：实验装置与应用分析
A novel solar spectrum splitting PV-CPT hybrid conversion system based on linear Fresnel filter-concentrator structure: Experimental device and application analysis
Jialu Tian · Guijia Zhang · Haojin Wu · Shiquan Shan 等8人 · Applied Energy · 2025年10月 · Vol.396
摘要 本研究探讨了光伏-聚热（PV-CPT）太阳能高效转换技术，将多层选择性滤光膜集成至线性菲涅尔聚光结构中，实现全光谱分频与剩余光谱的聚焦利用。针对硅基光伏电池设计的光学滤光片在响应波段内具有高透射率，可将60.7%的太阳能量用于光伏发电。未被利用的剩余光谱则由线性菲涅尔选择性滤光场反射并聚焦至热能接收器。本文分析了三种典型的热能利用方式——有机朗肯循环（ORC）、甲醇分解（MD）以及与蒸汽朗肯循环（SRC）耦合——用于聚热转换（CPT），并通过㶲效率评估揭示不可逆损失的产生机制。基于ORC、...
解读: 该光伏-光热混合发电技术对阳光电源SG系列光伏逆变器产品具有重要启示。研究中硅基光伏组件响应波段透射率达60.7%,剩余光谱用于热发电,系统综合发电效率最高达32.65%。这为阳光电源多能互补系统设计提供新思路:可结合ST系列储能变流器与光热发电系统耦合,通过先进MPPT算法优化光谱分离后的光伏发电...
制浆造纸工业综合能源系统优化改造规划以增强灵活性和碳减排能力
Optimal retrofit planning of pulp and paper industrial integrated energy system for enhancing flexibilities and carbon reduction capabilities
Suyang Zhou · Runfan Mou · Wei Gu · Zhi Wu 等6人 · Applied Energy · 2025年9月 · Vol.393
摘要 制浆造纸工业（PPI）是一个传统的高能耗行业，具有较高的碳足迹。有前景的碳减排与储能技术已赋予PPI一定程度的环境可持续性。然而，在制浆造纸工业综合能源系统（PPIIES）的改造规划中考虑这些技术时，仍面临现有能源流与设备模型过于简化、以及缺乏对碳交易机制和生产过程调度考虑的挑战。为解决上述问题，本文提出了一种PPIIES的优化规划框架，该框架以详细的碳交易机制、碳减排设备和储热模型为特征，并深入挖掘了生产灵活性。具体而言，我们首先提出了适用于具有高中低蒸汽压力等级的改造型PPIIES的改...
解读: 该研究针对造纸工业综合能源系统改造,与阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan储能系统高度契合。论文提出的蒸汽蓄热器模型可启发我们开发热电联储解决方案,结合SG系列工商业光伏逆变器构建多能互补系统。碳交易机制模型可集成至iSolarCloud平台,为工业客户提供碳资产管理与能源优化调度服务。...
基于注意力机制与并行预测架构的光伏发电功率预测框架
A photovoltaic power forecasting framework based on Attention mechanism and parallel prediction architecture
Zhengda Zhou · Yeming Dai · Mingming Leng · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.391
摘要 光伏发电易受气象条件随机波动特性的影响，因此准确可靠地预测光伏发电功率具有重要意义。本文提出了一种新型混合预测框架（注意力机制-扩张因果卷积-双向长短期记忆网络-自回归模型，ADBA模型），用于超短期光伏发电功率预测。该框架结合了注意力机制、精心设计的并行预测架构，以及线性自回归（AR）组件和非线性扩张因果卷积-双向长短期记忆网络（DCC-BiLSTM）组件。首先，利用注意力机制根据输入变量的相对重要性分配权重，以优化多变量时间序列。其次，将优化后的数据分别输入并行架构中的线性和非线性组件...
解读: 该光伏功率预测框架对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。其Attention-DCC-BiLSTM-AR混合架构可集成至SG系列逆变器的预测性维护系统,通过注意力机制优化多元气象数据输入,并行处理线性与非线性特征,显著提升超短期功率预测精度。该技术可增强1500V系统的MPP...
集成潜热储能的混合式深孔地源热泵系统的自适应模型预测最优控制
Adaptive model-based optimal control of hybrid deep borehole ground source heat pump systems with integrated latent heat thermal energy storage
Zeyuan Wang · Xinlei Zhou · Fenghao Wang · Xinyi Sh 等6人 · Applied Energy · 2025年7月 · Vol.390
摘要 与传统的深孔地源热泵（DB-GSHP）系统相比，将潜热储能（LHTES）和钻孔被动加热集成到DB-GSHP系统中，在实现节能和提高需求灵活性方面具有更大的潜力。本研究提出了一种针对集成LHTES和被动加热的混合式DB-GSHP系统的自适应模型预测最优控制策略。该最优控制问题通过自适应性能模型、分位数回归、在线辨识和遗传算法（GA）进行求解，以确定混合系统的最优控制参数。为预测系统能耗性能，本文提出了针对深孔换热器（DBHE）、LHTES储罐和热泵的新型自适应模型，并采用带自适应遗忘因子的递...
解读: 该自适应模型预测控制技术对阳光电源ST系列储能系统具有重要借鉴价值。研究中的在线参数辨识、遗传算法优化和分位数回归降维方法,可应用于PowerTitan储能系统的多能源协调控制,实现光储热一体化场景下的成本优化。特别是自适应遗忘因子递推最小二乘算法,可集成到iSolarCloud平台的预测性维护模块...
基于CdTe光伏与太阳跟踪装置增强的太阳能驱动电解制氢系统性能评估
Performance assessment of solar-driven electrolytic hydrogen production systems enhanced by CdTe PV and sun-tracking device
Mingyuan Wang · Jinzhi Zhou · Jie Ji · Jian Song 等5人 · Applied Energy · 2025年7月 · Vol.390
摘要 太阳能光伏（PV）驱动质子交换膜（PEM）电解槽用于制氢时，其运行稳定性和能量效率与其工作条件密切相关。然而，由于昼夜和季节变化，太阳辐照度存在大幅波动，这对太阳能光伏-PEM系统不利。为解决上述问题，本文提出一种新型的碲化镉（CdTe）光伏耦合PEM电解槽系统，并配备跟踪装置，以提升光伏输出功率及系统运行稳定性。在MATLAB/Simulink中建立了数值模型，并通过实验数据进行了验证。研究了太阳辐照度、环境温度、PEM电解槽阴极压力和操作温度以及光伏组件旋转角度对系统性能的影响。数值模...
解读: 该CdTe光伏-PEM电解制氢系统研究对阳光电源光储氢一体化方案具有重要参考价值。文中太阳辐照波动导致的系统稳定性问题,可通过我司ST系列储能PCS配合PowerTitan储能系统平抑功率波动,提升电解槽运行稳定性。SG系列光伏逆变器的MPPT优化技术可进一步提升9.45%的STH效率。追踪装置提升...
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7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...
量化基于统计相似网络的虚拟车对车能量共享所提供的电网灵活性
Quantifying grid flexibility provision of virtual vehicle-to-vehicle energy sharing using statistically similar networks
Wei Gan · Yue Zhou · Jianzhong Wu · Applied Energy · 2025年7月 · Vol.390
摘要 电动汽车（EV）保有量的迅速增长给电力系统带来了显著的容量挑战，但通过有效的充电管理，电动汽车亦可作为灵活资源，凸显了相关创新解决方案的必要性。本文提出了一种虚拟车对车（V-V2V）框架，使电动汽车能够在公共充电站或家庭等场景下，只要连接至同一配电网，即可实现彼此之间的能量共享。该框架摆脱了传统车对车（V2V）模式中对物理邻近性和点对点匹配的要求，通过协调电动汽车充电与其他负荷需求及光伏发电，增强了电网灵活性并缓解了容量压力。为量化V-V2V框架所提供的灵活性，本文实施并改进了统计相似网络...
解读: 该虚拟车-车能量共享(V-V2V)技术对阳光电源充电桩及储能业务具有重要启示。论文提出的配电网级EV柔性调度框架,可与我司ST系列PCS及PowerTitan储能系统协同,将分散充电桩聚合为虚拟储能资源池。其统计相似网络建模方法可优化iSolarCloud平台的负荷预测算法,结合蒙特卡洛用户行为分析...
基于重力储能应对长期可再生能源不确定性下的离网式绿色氨系统灵活设计与运行
Flexible design and operation of off-grid green ammonia systems with gravity energy storage under long-term renewable power uncertainty
Jiahui Zhou · Bing Tong · Haiming Wang · Gang Xu 等6人 · Applied Energy · 2025年6月 · Vol.388
摘要 传统的氨生产过程严重依赖化石燃料，因此迫切需要重新设计合成工艺，以减少温室气体排放并应对资源枯竭的挑战。利用可再生能源驱动的离网式氨合成提供了一条可行的路径，可用于生产无碳氨。然而，离网式绿色氨工厂面临的一个重大挑战是在间歇性和不可预测的风能与光伏电力条件下，确保相对缺乏灵活性的氨合成单元的可靠运行。为应对这一挑战，本研究提出了一种新型的离网式绿色氨系统以及针对氨合成的离散多稳态灵活控制策略。首次将重力储能技术集成到大规模绿色氨项目中，以在有限的灵活运行能力下保障氨合成反应器的持续供电。所...
解读: 该离网绿氨系统研究对阳光电源储能业务具有重要战略价值。文中提出的重力储能与光伏风电协同方案,可与我司PowerTitan储能系统及ST系列PCS形成互补配置,解决氨合成装置在间歇性可再生能源下的连续供电难题。其多稳态柔性控制策略可借鉴至我司GFM/VSG控制技术,优化离网场景下的功率调度算法。基于C...
储能电站并网线路距离保护的性能分析与协调控制改进方法
Performance analysis and control-coordinated improvement method for distance protection of energy storage station grid-connected lines
Jiawei He · Ningjing Bu · Weijie Wen · Bin Li 等7人 · Applied Energy · 2025年6月 · Vol.388
摘要 集中式储能电站对于抑制可再生能源功率波动、调节系统电压等方面具有重要作用。众所周知，能够快速且有选择性地识别故障的保护装置对电力系统至关重要。然而，储能电站的四象限运行特性对距离保护的性能具有独特影响。本文分析了在储能电站四象限运行特性下相位比较式距离保护的动作性能，推导出相位比较结果与储能变流系统（PCS）正序和负序d-q轴电流之间的严格数学关系。此外，还分析了正序和负序q轴电流对相位比较结果及系统电压的影响。在此基础上，提出了一种故障后适用于储能PCS的q轴电流优化注入策略（QCOIS...
解读: 该研究针对储能电站四象限运行特性对距离保护的影响,提出q轴电流优化注入策略,可将过渡电阻耐受能力从1Ω提升至6Ω。对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统具有重要价值:可优化PCS故障后电流控制策略,通过正负序d-q轴电流协调控制,提升并网线路保护可靠性,同时不影响故障穿越能力。该方法...
基于深度嵌入聚类的锂离子电池储能系统不一致性识别
Inconsistency identification for Lithium-ion battery energy storage systems using deep embedded clustering
Zhen Chen · Weijie Liu · Di Zhou · Tangbin Xi 等5人 · Applied Energy · 2025年6月 · Vol.388
摘要 不一致性是导致锂离子电池组性能下降的关键因素。准确识别不一致电池对电池储能系统（ESS）的健康管理具有重要意义。现有大多数方法依赖先验知识，且难以获得电池动态特性的最优表征，因而不再适用于不一致性水平随时间变化的在线场景。本文提出一种基于深度嵌入聚类的电池储能系统在线无监督多层级不一致性识别方法。首先，通过一种改进的自编码器从充放电电压曲线中提取具有判别性的潜在表征，该自编码器同时考虑信息保留能力和重构误差。其次，构建基于改进自编码器与K均值算法的深度嵌入聚类模型，并设计一种贪心算法交替优...
解读: 该深度嵌入聚类技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统的电池健康管理具有重要价值。通过无监督学习实现多层级不一致性识别,可集成至iSolarCloud平台实现在线预测性维护,提升BMS诊断能力。该方法无需先验知识、适应时变特性的优势,可优化ESS全生命周期管理策略,降低电池簇退化风...
基于概率电压灵敏度分析与霍尔定理的主动配电网中移动式储能系统路由与调度
Routing and scheduling of mobile energy storage systems in active distribution network based on probabilistic voltage sensitivity analysis and Hall's theorem
Ting Wu · Heng Zhuang · Qisheng Huang · Shiwei Xi 等7人 · Applied Energy · 2025年5月 · Vol.386
摘要 移动式储能系统（MESSs）具有显著的时间和空间灵活性，使其成为主动配电网（ADNs）中提供辅助服务的理想选择。然而，传统的MESS调度方法严重依赖精确的负荷与交通预测，而基于深度学习的方法则可能计算成本高昂且对动态系统工况的适应性不足。为应对这些挑战，本文提出一种两阶段调度框架，融合灵敏度分析、图论与动态优化技术，从而提升调度的适应性与计算效率。在第一阶段，目的地预生成模型利用概率电压灵敏度来应对负荷预测的不确定性，并识别出最有可能需要辅助支持的关键ADN节点。在第二阶段，基于霍尔定理的...
解读: 该移动储能调度框架对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan移动储能方案具有重要应用价值。基于概率电压灵敏度的两阶段优化算法可集成至iSolarCloud平台,实现移动储能车辆动态路径规划与充放电策略实时优化。Hall定理筛选机制可提升配电网关键节点识别精度,配合GFM控制技术增强电网支撑能力。...
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4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...
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4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...
通过外加磁场调控液态金属电池的放电性能和电极界面
Regulating the discharge performance and electrode interface of liquid metal batteries through external magnetic fields
Xianbo Zhou · Lei Fan · Jing Ning · Hao Zhou 等9人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.383
摘要 液态金属电池（LMBs）因其长循环寿命、高安全性和低成本，在大规模储能领域具有广阔的应用前景。然而，LMBs在放电过程中存在较大的浓差极化以及一定的内部短路风险，严重阻碍了其实际应用。本研究提出采用施加外加磁场的策略来解决上述两个问题。首先，通过数值模型和逻辑推理阐明了外加磁场发挥作用的机理。进一步的实验结果表明，外加磁场显著提升了LMBs的放电性能。在500 mA cm−2的电流密度下，61.9 mT的磁场使放电电压提高了34.64%；在1000 mA cm−2的电流密度下，29.6 m...
解读: 该液态金属电池外磁场调控技术为阳光电源ST系列储能系统提供创新思路。研究揭示的磁场抑制浓差极化机制(500mA/cm²下电压提升34.64%)可启发PowerTitan大容量储能产品的热管理优化和电化学性能提升。磁场快速修复短路故障的能力对储能PCS的故障诊断与自愈合控制策略具有借鉴意义,可集成至i...
基于解聚合策略的虚拟电厂异构柔性资源优化协同调度
A De-aggregation strategy based optimal co-scheduling of heterogeneous flexible resources in virtual power plant
Zixuan Zheng · Jie Li · Xiaoming Liu · Chunjun Huang 等10人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.383
摘要 虚拟电厂（VPP）作为一种有效解决方案，可在包含多种类型柔性资源（FRs）的并网型微电网中维持内部功率平衡，并参与外部削峰辅助服务。然而，随着不同类型柔性资源在响应行为上的特征异质性日益显著，以及其在削峰过程中的耦合关系，给VPP调度指令的精确分解带来了挑战。本文提出一种基于离散选择模型和特征匹配方法的解聚合策略，以动态排序柔性资源的响应顺序，同时优化VPP的削峰能力。首先，对异构特征进行精细化建模，以刻画多类型柔性资源满足并网微电网调度需求（SDGM）的响应能力。随后，构建特征差异量化模...
解读: 该VPP解聚优化策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。通过异构资源特征建模和动态响应排序,可提升储能系统参与电网调峰辅助服务的精准度。结合iSolarCloud平台的预测性维护能力,能够优化多类型柔性资源协同调度,降低70%调峰偏差。该技术可增强阳光电源微网解决...
基于多智能体优化的水电主导型水-风-光供应系统短期发电调度模型
Multiagent optimization for short-term generation scheduling in hydropower-dominated hydro-wind-solar supply systems with spatiotemporal coupling constraints
Hongye Zhao · Shengli Liao · Benxi Liu · Zhou Fang 等7人 · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.382
摘要 随着电力需求的增长以及水电、风电和太阳能的快速发展，以水电为主的水-风-光供应系统（HHWSSSs）联合调度已成为电力系统领域的研究重点。然而，HHWSSSs内部精细的调度要求、复杂的约束条件以及时空耦合关系等独特特征，给短期发电调度（STGS）带来了显著挑战，包括整体优化计算时间过长、模型构建困难以及求解精度低等问题。为此，本文提出一种多智能体优化模型，以高效应对上述问题。首先，基于大系统分解原理，将HHWSSS的集中式优化转化为多智能体系统的协同运行，并利用根植于流域特征的分层分解策略...
解读: 该多智能体优化调度技术对阳光电源具有重要应用价值。针对水风光互补系统的时空耦合约束问题,可直接应用于ST系列储能变流器与SG光伏逆变器的协同调度优化。其分层解耦策略可提升PowerTitan储能系统在多能源场景下的实时响应效率,IADMM算法思想可融入iSolarCloud平台实现分布式能源智能协调...
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