Jiachen Zhang · Qinglai Guo · Yanzhen Zhou · Hongbin Sun · Applied Energy · 2025年1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。...

Julen Cestero · Carmine Delle Femine · Kenji S. Muroa · Marco Quartulli 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 在智能电网场景下优化能源管理面临重大挑战，主要源于现实世界系统的复杂性以及各组件之间错综复杂的相互作用。强化学习（Reinforcement Learning, RL）正逐渐成为解决智能电网中最优潮流（Optimal Power Flow, OPF）问题的一种有效方案。然而，RL需要在给定环境中进行强制性的反复迭代才能获得最优策略，这意味着必须从一个很可能代价高昂的模拟器中获取样本，从而导致样本效率低下问题。在本研究中，我们通过使用基于物理信息神经网络（Physics-Informed N...

解读: 该研究采用物理信息神经网络(PINN)构建代理模型加速强化学习训练,对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统的能量管理优化具有重要价值。通过PINN代理模型可将训练速度提升50%,能显著加快储能系统最优潮流控制策略的开发周期。该方法可应用于iSolarCloud平台的智能调度算法优化,...

Dongho Han · Seongmin Heo · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 随着可再生能源在电力系统中渗透率的不断提高，其固有的不确定性和间歇性给系统运行带来了诸多挑战。特别是端部效应问题，仍然是实现真实长期调度的关键障碍，表现为储能系统（ESS）在规划周期结束时趋于完全放电。为解决这一问题，本文提出了一种新的储能系统终端能量估值方法，该方法嵌入于两阶段随机规划（2SSP）框架中，并结合了强化学习（RL）与价值函数近似技术。通过将系统运行建模为马尔可夫决策过程，我们的方法利用值迭代算法对储能系统中终端能量水平的价值进行迭代更新。我们首先采用线性价值函数近似器，随后...

解读: 该终端能量估值技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。通过强化学习优化储能系统长周期调度的末端效应问题,可显著提升储能经济性。建议将该价值函数逼近方法集成至iSolarCloud平台的能量管理系统中,结合两阶段随机规划框架,优化ST系列PCS的充放电策略,避免规划...

Mohammad Hossein Abbasi · Dillip Kumar Mishra · Ziba Arjmandzadeh · Jiangfeng Zhang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 电动汽车（EV）的广泛应用受到两大挑战的制约：快速充电基础设施不足以及对化石燃料发电的依赖。扩建快速充电站（FCS）需要进行最优调度，而这一过程因电动汽车用户行为的随机性而变得复杂。此外，可再生能源出力的剧烈波动通常依赖化石燃料发电来缓解，这可能限制电动汽车在环境方面的优势。本文通过风电生产商（WPP）与FCS聚合商的协调运行来应对上述挑战，旨在优化双方收益的同时考虑电动汽车电池老化及FCS充电能力限制。该问题被建模为一个双层优化问题：WPP和FCS聚合商通过点对点（P2P）电能交易协议关...

解读: 该风电-充电站协同优化技术对阳光电源ST系列储能变流器及充电桩业务具有重要价值。通过P2P能源交易框架,可提升储能系统在新能源消纳场景的经济性,降低充电站运营成本达58%。建议将Lyapunov优化算法集成至iSolarCloud平台,结合强化学习优化储能调度策略,并在PowerTitan储能系统中...

Xiao-Yu Lia · Han-Min Wang · Yu-Chen Hana · Jing Lia 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 随着全球对电能需求的不断增长，由于其灵活性，电能存储器件变得日益紧迫和重要。基于可再生生物质的电化学材料被广泛认为是替代传统化石材料的有前景的解决方案。作为自然界中最丰富的芳香族聚合物，木质素因其独特的高分子结构而 increasingly 被用作多功能储能材料。木质素基凝胶电解质（LGEs）已成功应用于柔性电子器件、电容器和金属电池中，显著提升了其作为储能材料的应用潜力。本文综述了木质素基凝胶电解质（LGEs）的最新研究进展，系统概述了木质素基绿色凝胶电解质的导电机理及其在储能器件（超级...

解读: 木质素基凝胶电解质技术对阳光电源储能系统具有前瞻价值。其在超级电容器和金属电池中的应用可为PowerTitan储能系统提供绿色电解质材料方案,提升环境友好性。柔性凝胶电解质特性可优化ST系列PCS的电池热管理和安全性能。该生物质基导电材料的研究为储能系统降本增效提供新思路,符合公司可持续发展战略,可...

Bowen Zheng · Zhichao Dengd · Zhenhao Luo · Shuoyuan Mao 等14人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 随着全球能源转型与低碳技术的快速发展，锂离子电池作为核心储能单元，其性能提升与安全管理高度依赖于精确的电池建模。电池建模经历了从机理驱动到数据驱动、从单尺度到多尺度融合的发展过程，形成了三大主流技术体系：其一，基于Thevenin框架的等效电路模型（ECM），利用RC网络拟合电池外部特性，通过引入迟滞模块并结合遗传算法优化，可在电池管理系统（BMS）实时控制中实现毫秒级响应，展现出显著的工程应用优势；然而，其建模逻辑局限于端口特性，缺乏对深层物理机制的解释能力。其二，基于多孔电极理论和偏微...

解读: 该锂电池建模综述对阳光电源储能系统具有重要指导意义。等效电路模型可直接应用于ST系列PCS的BMS实时控制,实现毫秒级SOC估算;物理场模型支撑PowerTitan电池包热管理优化和材料选型;数据驱动模型可融入iSolarCloud平台,提升储能电站全生命周期预测性维护能力。多尺度混合建模思路为阳光...

Tengxi Zhang · Ruifeng Shi · Limin Jia · Kwang Y.Leed · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 随着太阳能和风能在电力系统中所占比例的增加，传统频率调节资源的减少导致低惯量系统的频率稳定性下降。依赖同步发电机（SGs）的传统方法在提供充分频率响应方面面临挑战，因此需要采用先进的控制技术，使异步单元能够参与频率稳定。本文旨在改善系统频率动态特性，提出一种改进的动态调度控制策略（DSCS），并结合深度强化学习（DRL）框架，以优化混合电力系统（HyPS）中同步发电机与电力电子接口异步资源之间的频率响应协调性。首先，建立了考虑高比例可再生能源（RES）接入的混合电力系统可扩展系统频率模型，...

解读: 该深度强化学习协调控制策略对阳光电源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。论文提出的动态调度控制可直接应用于PowerTitan储能系统的一次调频功能优化,通过DRL框架实现同步机与新能源异步资源的智能协调。结合阳光电源VSG虚拟同步机技术和GFM构网型控制,可在高渗透率场景下将频...

Seyed Ehsan Ahmadi · Elnaz Kabir · Mohammad Fattahi · Mousa Marzbandc 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 当前的能源转型正在显著提高可再生能源（RES）在电力系统中的占比；然而，其间歇性和波动性带来了重大挑战，包括负荷削减和系统阻塞。本研究探讨了电池储能系统（BSS）在平衡电力供需、缓解上述问题中的作用。我们采用两阶段随机规划方法对电池的位置、容量和类型进行优化，其中第二阶段涵盖全年逐小时的运行决策。与以往研究不同，本文综合考虑了多种电池技术的完整技术与经济特性。纽约州（NYS）电力系统——当前正处于向高比例可再生能源发电转型的关键阶段——被作为本研究的案例。基于1980年至2019年的历史负...

解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统部署具有重要指导意义。研究验证了储能系统可降低34%弃风弃光和21%负荷削减,印证了我司储能解决方案在高比例可再生能源电网中的价值。其双阶段随机优化方法可应用于iSolarCloud平台,结合40年气象数据的不确定性建模,可优化我司储能系统...

Kaixuan Zhang · Cheng Chena · Lixin Era · Weixiang Shenb 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

准确的荷电状态（SOC）估计对于电动汽车和储能系统的安全高效运行至关重要。针对磷酸铁锂（LiFePO₄或LFP）电池在电压平台区可观测性降低和对噪声敏感的问题，本研究提出了一种具有双误差协同机制的自适应鲁棒扩展卡尔曼滤波器（AREKF），用于SOC估计。首先，基于辨识得到的开路电压（OCV）和估计的SOC构建收敛条件，控制SOC校正的激活与关闭；进一步地，通过将不可测量的SOC误差条件转化为基于状态预测与反馈误差的可测电压条件，扩展了存在SOC误差时的校正窗口。其次，通过比较计算得到的电压残差协...

解读: 该LFP电池SOC估算技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。针对磷酸铁锂电池平台区可观测性弱的难题,所提自适应鲁棒EKF算法可直接集成至BMS与PCS协同控制架构中,提升储能系统在宽温度范围(-20~60℃)及高噪声工况下的SOC估算精度(±2%),优化充放电策...

Hao Huang · Ze Yanga · Ziqi Chena · Xuqi Wanga 等10人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 铝离子电池（AIBs）具有高容量、安全性以及环境可持续性等诸多优势，被视为移动电源和储能应用领域中极具前景的技术解决方案。然而，过量电解质的使用会降低能量密度，且大容量电池存在热不稳定性问题，这些因素严重阻碍了其大规模应用。AIBs的能量存储机制涉及在氯铝酸盐离子液体电解质中，金属铝（Al）在负极的可逆沉积/溶解过程，以及AlCl₄⁻在石墨正极的嵌入/脱嵌过程。这些电化学反应导致两种阴离子（AlCl₄⁻ 和 Al₂Cl₇⁻）浓度发生动态变化，进而影响电解质的导电性、扩散系数以及电池的极化行...

解读: 该铝离子电池双阴离子电化学模型对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。其电池管理策略优化思路可应用于PowerTitan储能系统的BMS算法改进,通过精确模拟电池内部状态(仿真误差<0.38%)提升ST系列PCS的充放电控制精度。正负极材料质量比优化方法(1.85:1)可指导储能电芯设计,提高能量密度。...

Borui Zhang · Chaojie Lia · Guo Chena · Zhao Xub 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 电池储能系统（BESS）涉及大量资本投入，因此盈利能力成为关键关注点。在澳大利亚国家电力市场（NEM）中，频率控制辅助服务（FCAS）市场已成为BESS的主要收入来源。然而，FCAS市场的高波动性和复杂动态特性使得捕捉潜在市场机会并制定盈利性竞价策略极具挑战性。为应对这些挑战，本文提出了一种面向联合电能与FCAS市场的电池储能系统的大语言模型（LLM）协调式自动竞价系统。该系统引入了一种LLM驱动的智能体协调框架，通过多智能体工作流以及基于心智理论（ToM）推理的交互机制，实现自动化且可解...

解读: 该LLM协同自动竞价技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统在澳洲等调频市场具有重要应用价值。论文提出的交叉注意力机制可增强市场动态识别,分布式深度强化学习算法能优化FCAS市场不确定性下的竞价策略,可集成至iSolarCloud平台实现储能资产智能竞价。该方法显著优于传统预测优化...

Tengwei Pang · Guodong Fan · Boru Zhou · Yansong Wang 等6人 · Applied Energy · 2025年1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...

Du Wen · François Marécha · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 能源系统的脱碳需要大规模整合可再生能源，但其波动性对系统可靠性以及长期储能提出了挑战。电力转气体技术通过将过剩电能转化为气态燃料，提供了一种有前景的解决方案。然而，现有研究通常忽略了系统中的碳循环过程以及天然气基础设施作为储能介质的潜力。本研究提出并评估了一种集成的可再生电力转气体与混合燃气管网系统，通过对管道进行改造以实现CH₄与CO₂的共注入，并利用基于膜的气体分离技术建立动态碳循环。该系统通过结合混合整数线性规划（MILP）优化框架与准动态燃气管网模型进行建模，能够同时捕捉运行特性与...

解读: 该混合气网储能技术为阳光电源PowerTitan储能系统提供长周期储能互补方案。P2G电制气技术可消纳光伏逆变器SG系列的弃电,通过CH4/CO2混输管网实现季节性储能。其MILP优化框架可借鉴至ST系列PCS的多能源协调控制,结合iSolarCloud平台实现电-气-碳三网耦合的智能调度。30%C...

Weiming Mac · Daogui Tanga · Mingwang Dongc · Hamidreza Arasteh 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 极端天气事件对港口电力系统的稳定性和韧性构成严重威胁，可能导致关键负荷中断和大规模故障。为应对这些挑战，本文提出了一种针对港口综合多能系统（PIMES）中软开放点（SOP）与储能系统（ESS）的协调配置框架。该框架通过一个两阶段鲁棒优化模型，联合优化设备容量配置与运行策略，有效处理风能与太阳能发电中的不确定性，从而在经济性与电网韧性之间实现平衡。在第一阶段，框架确定SOP与ESS的容量，以提升电网灵活性和能量储备能力，进而构建灾前防御策略。在第二阶段，根据港口区域内负荷的重要性进行分类，并...

解读: 该港口多能源系统韧性增强研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。论文提出的SOP与ESS协同配置框架,可指导我司储能产品在港口场景的容量优化和分级调度策略。其两阶段鲁棒优化模型可融入iSolarCloud平台,实现极端天气下关键负荷100%供电保障。宁波舟山港...

Mengshu Shia · Peilin Xieb · Lujin Yaoc · Hongye Guoa 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 零碳港口微电网（ZCPMGs）是海运交通系统中的关键能源枢纽，可保障能源供应安全并推动低碳发展。ZCPMGs通常依赖海上风力发电，并辅以储能系统，实现离网孤岛模式运行。以往的ZCPMGs主要关注电力供应，而随着船载微电网（SMGs）对氢气需求的增长，电-氢协同已成为不可或缺的趋势，这对电-氢耦合储能系统（EHCESs）的配置提出了更高要求。此外，海上风电、船舶负荷以及电价的不确定性显著增加了EHCES配置优化的复杂性。为应对上述挑战，本文提出一种双层优化模型：上层聚焦于EHCES的容量配置...

解读: 该零碳港口微电网电氢耦合储能技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。研究中的双层优化模型可为我司海上风电储能配置提供决策支持,特别是在应对可再生能源波动性方面,可结合GFM控制技术增强离网海岛模式稳定性。电氢耦合架构与我司充电桩业务形成协同,为船舶微电网供能场景提...

Jianqiang Luo · Zhenglin Tan · Ziqian Huang · Pengli Zou 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

随着风力发电并网比例的持续增加，现代电力系统的稳定性面临严峻挑战，尤其是在经济调度方面。现有大多数研究主要关注传统发电机组的约束条件，而忽略了风力发电带来的动态影响。然而，随着风电占比不断提高，将风力发电对系统稳定性的影响纳入调度过程变得至关重要。为此，本文提出了一种新型的两阶段分段经济调度（TPED）模型，以应对风力发电与电网之间的动态交互问题。TPED模型的目标是在整个调度周期内最小化发电成本的同时，维持足够的稳定性裕度。本文提出了稳定性约束分区策略，该策略充分利用阻尼比函数的特性，并确保在...

解读: 该双阶段分段经济调度模型对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要价值。文中提出的稳定性约束分区策略可应用于ST系列储能变流器的多目标优化控制,通过阻尼比函数特性实现经济性与稳定性平衡。所提GCSO算法可融入iSolarCloud平台的智能调度模块,优化风光储混合系统的实时经济调度。特别是针对高比例风电...

Jiacheng Gaoa · Yanlong Lva · Lejun Feng · Jun Sui 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 相变潜热储能（LHTES）技术可通过利用可再生能源和实现削峰填谷，有效降低数据中心的冷却能耗。然而，由于缺乏适用于实际工程应用的放电功率控制方法，该技术的大规模推广应用受到限制。为应对这一挑战，本研究采用结合数据校正的模型预测控制（MPC）策略，解决LHTES系统的功率控制难题，并在中国某数据中心冷却系统改造项目中进行了验证。首先设计了一种高效的LHTES装置，并通过一系列充/放热实验表征其储热特性。基于装置结构建立了温度场模型，利用传热流体与相变材料（PCM）温度的实验数据进行复合参数辨...

解读: 该LHTES相变储能MPC控制技术对阳光电源ST系列储能系统和数据中心解决方案具有重要参考价值。研究中采用的模型预测控制结合卡尔曼滤波数据校正方法,可借鉴应用于PowerTitan液冷储能系统的热管理优化,将功率控制误差降至3%以内。特别是在数据中心场景实现21.5%节能和60.3%成本削减的案例,...

Tiange Lia · Menglin Zhang · Zhijian Hua · Xiaofei Wangc 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 低碳能源转型为配电网（PDN）的运行带来了新的挑战。特别是单相负荷和分布式可再生能源的不断增长，加剧了配电网内的三相不平衡问题。智能充电枢纽作为交通电气化的低碳单元，集成了光伏发电（PV）、储能（ES）和电动汽车（EV）充电设施，能够通过调节三相功率实现相间平衡能力。然而，现有的配电市场缺乏有效机制来激励光伏-储能-电动汽车一体化智能充电枢纽（PEV-Hubs）参与缓解三相不平衡。本文提出了一种由三相配电节点边际电价（DLMP）驱动的分布式优化框架，用于协调配电网与PEV-Hubs主动抑制...

解读: 该三相不平衡DLMP调度技术对阳光电源光储充一体化解决方案具有重要价值。可应用于ST系列PCS的三相功率动态分配优化,结合充电桩产品实现相间负荷主动平衡控制。论文提出的分布式优化框架可融入iSolarCloud平台,通过实时电价信号驱动储能系统和充电站协同调度,在降低配网电压不平衡度的同时提升系统经...

Yinyan Liua · Earl Duran · Anna Bruce · Baran Yildiz 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 光伏（PV）技术的快速发展以及光伏系统的广泛应用，凸显了对更高效、更具成本效益的监测策略日益增长的需求，以确保系统可靠运行和最优的能源性能。本文综述提出了一种方法论框架，并结合基于案例的实测数据，用于分布式光伏系统的性能监测。该框架聚焦于具有成本效益的数据，例如时间序列电气参数，这些数据对于实现精确的故障检测与诊断至关重要，同时识别出限制当前性能监测算法有效性的各种约束条件。本文首先采用两种分类方式对光伏系统中的系统性故障进行归类：直流侧与交流侧故障，以及软故障与硬故障。随后讨论了数据的可...

解读: 该综述对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud平台具有重要指导意义。文章强调基于时序电气参数的成本有效型故障诊断方法,与我司逆变器内置监测系统和云平台架构高度契合。DC/AC侧故障分类框架可优化MPPT算法的异常检测能力,机器学习与边缘计算结合方案可增强逆变器本地诊断功能,减少云端通信依赖。...

Stijn Allya · Timothy Verstraeten · Ann Nowéb · Jan Helsen · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 海上风电场及混合风电-氢能电站在多个收益来源中获取收入，而每个来源均存在不确定性与权衡关系，因此最大化其整体盈利能力具有挑战性。由于电力通常在实际发电前进行交易，天气预报在电力交易策略中起着关键作用。此外，其他市场参与者交易与控制策略会影响公共电网的平衡，从而影响通过电网调频所能获得的收益。同时，电解槽的运行状态可能影响当前及近期的氢气生产潜力。为应对上述挑战，本文提出一种新颖的多智能体强化学习（MARL）方法，包含两个专门设计的强化学习（RL）智能体：一个负责日前电力市场交易，另一个负责...

解读: 该多智能体强化学习技术对阳光电源风储氢一体化系统具有重要应用价值。可应用于ST系列储能变流器与电解制氢设备的协同优化控制:日前交易智能体优化PowerTitan储能系统的电力市场竞价策略,实时控制智能体动态调节风电并网与电解槽功率分配。结合iSolarCloud平台的气象预测与市场数据,该MARL架...