Haoda Huang · Qingsong Liub · Gregorio Iglesiasc · Chun Lia · Energy Conversion and Management · 2025年12月 · Vol.346

摘要 漂浮式海上风力机（FOWTs）在提升海上风电竞争力方面具有显著优势。然而，其运行过程涉及复杂的动力学行为，表现为多种载荷来源、显著的时间变异性以及高度非线性特征。深入理解主导FOWT行为的多物理场耦合机制及子系统间的相互作用，对于提高运行安全性、增加发电功率并推动商业化部署至关重要。为应对上述挑战，本研究通过融合计算流体动力学（CFD）与有限元方法（FEM），构建了一个高保真度、完全耦合的气动-弹性-水动-系泊多物理场分析框架。以安装在半潜式平台上的NREL 5 MW水平轴风力机（HAWT...

解读: 该多物理场耦合建模技术对阳光电源海上风电变流器产品具有重要价值。研究揭示的浮式风机功率波动增大(6.84%效率损失)和复杂载荷特性,为我司SG系列大功率风电变流器的控制策略优化提供依据。可借鉴其流固耦合分析方法,改进变流器在动态工况下的MPPT算法和GFM并网控制,提升功率平滑能力。同时,该研究的应...

Wenliang Yin · Mengqian Ji · Lin Liu · Ming Li 等7人 · Energy Conversion and Management · 2025年5月 · Vol.332

准确的功率曲线建模对于提升并网风力发电机（WTs）的运行效率和性能至关重要。为了提高建模质量并消除输入变量之间的相互影响，本文提出了一种新颖的多变量功率曲线预测方法，该方法融合了先进的机器学习技术——随机梯度提升回归树（SGBRT）和灰狼优化算法（GWO），并结合创新的数据预处理和特征选择方法。具体研究工作与创新点如下：1）在二维Copula空间中对原始数据进行清洗，以风轮转速作为辅助判据并采用概率描述方式，以处理数据不确定性及非线性依赖关系；2）提出一种偏互信息（PMI）方法用于数据分析，在此...

解读: 该风电功率曲线建模技术对阳光电源具有重要借鉴价值。其SGBRT+GWO优化算法可应用于iSolarCloud平台的光伏功率预测,提升ST储能系统的充放电策略优化精度。PMI特征选择方法可用于SG逆变器的MPPT算法改进,降低计算复杂度。二维Copula数据清洗技术适用于储能电站SCADA数据预处理,...

Yin Xiong · Yimo Luo · Jinqing Peng · Qiangzhi Zhang 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年3月 · Vol.327

准确建立光伏（PV）电池的模型对于光伏系统的仿真、评估、控制和优化至关重要。在现有的光伏模型中，二极管电路模型和桑迪亚阵列性能模型（Sandia Array Performance Model）应用较为广泛。然而，这些模型具有非线性、多模态和多变量的特性，使得精确获取模型参数变得十分困难。为解决这一问题，本研究提出了一种基于种群分割的多变异差分进化算法（PSMDE），用于光伏模型的参数提取。该算法采用所提出的分割方法，将种群动态划分为三个子种群，每个子种群采用不同的变异策略进行更新，从而有效应对...

解读: 该光伏模型参数提取算法对阳光电源SG系列逆变器的MPPT优化具有重要应用价值。精准的光伏电池建模可提升逆变器在复杂工况下的最大功率点跟踪精度,特别是动态光照条件下的功率预测能力(误差3.74-5.91%)。该算法可集成至iSolarCloud平台,用于电站建模仿真与预测性维护,优化ST储能系统的充放...