找到 14 条结果 · Energy Conversion and Management
基于能量管理的产消者与配电系统运营商互惠互动方法
An energy management-based methodology for mutually beneficial interaction between prosumers and distribution system operator
Nikolaos S.Kelepouri · Angelos I.Nousdili · Aggelos S.Bouhoura · Georgios C.Christoforidi · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.346
摘要 动态电价的出现促使产消者对其储能系统、电动汽车和柔性用电设备的运行进行最优调度，以最小化其用电成本。一方面，这种最优调度可能通过增加网络损耗或违反配电网络（DN）运行限制而对配电网络产生不利影响；另一方面，若对产消者的灵活性资源进行管理以支持配电网络运行，则可能降低产消者原本可实现的电费节省，因为此时调度决策的目标已发生变化。本文提出一种方法论，旨在为双方提供一种互惠共赢的解决方案，确保：（a）所有产消者的用电成本最小化；（b）配电系统运营商（DSO）的运行成本最小化；同时（c）维持配电网...
解读: 该能量管理方法论对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。通过动态电价优化调度储能系统、电动汽车充电桩及柔性负荷,可降低用户电费并减少配电网损耗。建议将此双赢机制集成到iSolarCloud平台,结合GFM控制技术实现产消者与电网的协同优化,为储能EMS开发提供补偿激励...
基于水电解和太阳能的绿色氢气生产原型装置的设计、制造与测试
Design, manufacturing, and testing of a prototype green hydrogen production plant based on water electrolysis and solar energy
Ronald Mas · Luis Quispe · Diego Pichilingue · Antonios Antoniou 等8人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.345
摘要 本文描述了一种基于太阳能驱动水电解技术的绿色氢气生产原型装置的开发过程。该原型装置的开发包括多个不同阶段：首先，确立了利用原型装置生产绿色氢气的最新研究现状；其次，对氢气生产系统进行了合理选型与规模设计，包括所需的光伏系统；随后，对所设计的绿色氢气生产装置（GHPP）原型进行了制造、组装，并在多种运行条件下进行测试，以评估高效生产清洁能源的可行性；最后，基于光伏（PV）系统与电解（EL）系统之间的两种耦合方式——直接耦合与间接耦合，所开发的GHPP原型被用于有效生成绿色氢气。所设计的GHP...
解读: 该光伏制氢原型系统对阳光电源PV-电解耦合方案具有重要参考价值。研究验证了直接/间接耦合模式对系统效率的影响,可指导SG系列逆变器优化直流耦合拓扑,降低传输损耗。PEM电解器的波动性负载特性与ST储能系统的缓冲调节功能高度契合,PowerTitan可平抑光伏波动并提升制氢稳定性。系统距离对效率的敏感...
基于深度生成模型的区域能源系统频率安全能量与备用调度
Deep generative model-based energy and reserve scheduling for frequency security management of regional integrated energy systems
Tengxi Zhang · Ruifeng Shi · Sijiang Maa · Qian Lic 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.344
摘要 随着风能和太阳能等波动性可再生能源渗透率的不断提高，由于物理惯性降低和运行不确定性增加，区域能源系统的频率安全管理发生了根本性变化。这些变化导致系统频率动态特性在日内出现显著波动，从而对依赖预安排备用容量的传统频率调节方法提出了挑战。为应对这一挑战，本文提出一种融合深度生成学习技术的分散式频率调节方案，旨在维持区域电力系统在不确定性条件下的频率安全并实现经济高效运行。所提出的方法协调多种调节资源，并采用一种带有并行分类器的改进型生成对抗网络，用于评估动态变化的频率调节需求与预设备用能力之间...
解读: 该深度生成模型驱动的频率安全管理技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。论文提出的分散式调频方案与阳光电源PowerTitan储能系统及VSG虚拟同步机技术高度契合,可优化ST系列PCS的一次调频响应策略。通过GAN网络动态评估调频需求与备用容量匹配度,能提升iSolarCloud平台的预测性维护能...
偏远寒冷地区农村家庭能源解决方案：一种基于光伏的创新热能储存系统
Energy solution for rural household in remote cold regions: An innovative photovoltaic-based thermal energy storage system
Lijun Shiab1 · Yanming Liub1 · Chaoyan Sunc · Yingjun Guoc 等10人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.343
太阳能光伏发电系统在解决偏远寒冷地区农村能源问题方面具有重要作用。本研究提出了一种创新的离网型光伏能源供应系统，该系统区分了电能与热能之间的能量品位差异。夜间供暖需求主要由热能储存系统满足，而生活用电则通过每栋建筑配置的紧凑型3.12 kWh电池进行灵活管理，以最小化投资成本。引入变功率技术，实现热能输出与太阳能发电的精确匹配。研究结果表明，在严寒季节，该系统在不依赖电网的情况下可实现90.5%的光伏发电消纳率，全天维持平均室内温度15.2°C，并达到100%的太阳能占比。太阳能储热墙最多可储存...
解读: 该光伏-热储能耦合系统为阳光电源户用离网解决方案提供创新思路。系统通过能量品位分级利用,夜间采暖需求由热储能满足,仅配置3.12kWh小容量电池应对生活用电,光伏消纳率达90.5%,显著降低储能成本。可结合阳光ST系列PCS与SG户用逆变器,通过变功率热交换技术优化MPPT控制策略,在严寒地区实现1...
数据中心分布式能源系统与储能增强型不间断电源的协同优化：一种基于模型预测控制的三层优化框架
Coordinated optimization of distributed energy system and storage-enhanced uninterruptible power supply in data center: A three-level optimization framework with model predictive control
Zimu Wang · Zhiqiang Yin · Jinyu Yang · Jiangjiang Wang · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.342
摘要 数据中心工作负载的快速扩张对能源可持续性提出了严峻挑战。在数据中心中，分布式能源系统（DES）常面临较高的运行成本和可再生能源出力波动的问题，而不间断电源（UPS）系统的储能潜力则未被充分利用。为应对这些挑战，本研究提出了一种将储能增强型不间断电源（EUPS）与DES相集成的三层优化框架。该框架旨在最小化运行成本、优化可再生能源利用率，并提升系统稳定性。第一层通过容量规划最小化年化投资成本；第二层建立运行调度策略，以平衡成本效率与可再生能源的消纳；第三层采用模型预测控制（MPC）对EUPS...
解读: 该三层优化框架对阳光电源数据中心储能解决方案具有重要价值。研究中的EUPS系统与我司ST系列PCS及PowerTitan储能系统高度契合,可通过MPC实时控制降低SOC波动18.04%,提升系统寿命。三层架构(容量规划-调度策略-实时控制)可集成至iSolarCloud平台,结合我司三电平拓扑技术优...
基于MCTS与IPSO算法的农村地区分布式风电储能系统选址定容双层优化方法
A bi-level optimization approach for siting and sizing of distributed wind-storage power systems in rural areas based on MCTS and IPSO algorithms
Dongran Songa · Keli Chena · Runxin Chena · Xinyu Fana 等8人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.342
摘要 随着风力发电快速扩张导致土地资源日益紧张，农村地区因其丰富的风能资源和空间优势，已成为分布式风电部署的战略枢纽。本研究针对农村配电网（RDN）中风力发电机组系统（WTGS）的扩展需求，提出一种融合蒙特卡洛树搜索（MCTS）与多目标改进粒子群优化（IPSO）算法的双层优化框架。上层采用MCTS算法对WTGS和储能系统（ESSs）的选址与定容进行优化，以最小化年度配置成本；下层采用IPSO算法协调WTGS与ESS的运行，降低年度运行成本并提升电网可靠性。相较于传统算法，所提算法在大规模变量优化...
解读: 该双层优化框架对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统在农村配电网应用具有重要价值。MCTS-IPSO算法可优化储能容量配置,降低28.24%综合成本;动态功率分配策略可提升多储能系统SOC均衡控制,延长电池寿命;99.739%电网可靠性验证了风储协调运行能力。建议将该算法集成到iSo...
可再生能源驱动的混合制冷系统用于提升食品保鲜：技术经济优化与商业模式构建
Renewable-driven hybrid refrigeration system for enhancing food preservation: Techno-economic optimization and business modelling
Ehsan Baniasadi · Ahmed Rezk · Luciano Batista · Tetenayet Bekele Tol 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.342
摘要 本研究开发并优化了一种由可再生能源驱动的混合制冷系统，旨在提升无电网覆盖的农村地区的食品保鲜能力。该系统集成了太阳能光伏、太阳能集热器、风能以及电池储能，提供一种可持续且具有成本效益的制冷解决方案。以埃塞俄比亚为案例地，开展了全面的技术经济分析，评估系统的性能、成本效益及市场可行性。优化后的系统可满足22.42 kW的热能需求和2.82 kW的电力需求，使每日运行成本从100美元降低至86.2美元。通过将光伏板数量增加至15块、电池储能单元从11个减少至7个、太阳能集热器面积优化为322 ...
解读: 该混合制冷系统对阳光电源储能及光伏产品具有重要应用价值。系统集成光伏、风电与电池储能的架构,可直接应用ST系列PCS与PowerTitan储能方案,通过优化电池配置(从11组降至7组)提升经济性。SG系列光伏逆变器配合MPPT技术可实现15块光伏板的高效能量转换,将电网依赖从9.3W降至3.2W,接...
结合MPC与深度强化学习的燃料电池/电池混合能源系统新型能量管理策略
Novel energy management strategy for fuel cell/battery hybrid energy systems combining MPC and deep reinforcement learning
Shengnan Liu · Hangyu Cheng · Seunghun Jung · Young-Bae Kim · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.341
摘要 本文提出了一种新型的能量管理策略（EMS），用于燃料电池/电池混合能源系统，该策略通过将模型预测控制（MPC）与深度强化学习（DRL）相结合实现。所提出的EMS充分利用了MPC与DRL各自的优势，有效缓解了由于模型不确定性导致的MPC性能下降问题，同时加速了DRL的收敛过程，并增强了其对未预见工况的适应能力。具体而言，本研究首先建立了包含各部件退化特性的燃料电池/电池混合能源系统的动态模型，在此基础上构建相应的MPC模型。MPC作为基础控制器，利用线性化模型确保系统的稳定性及约束条件的满足...
解读: 该MPC与深度强化学习融合的能源管理策略对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。通过MPC保障系统稳定性与约束遵循,DRL优化长期决策,可显著降低燃料电池衰减51.43%并减少系统运行成本4.45%。该混合控制架构可应用于阳光电源多能互补储能系统,特别是氢储能与电池储...
用于枕板式潜热储能优化设计与热经济性分析的创新方法：以酿酒行业余热回收为例
Innovative methodology for optimized design and thermo-economic analysis of pillow-plate latent heat thermal energy storage: a case study on heat recovery in the brewing industry
Giorgio Gioanola · Hector Bastid · Elisa Guelp · Vittorio Verd 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.341
摘要 本文研究了一类基于相变材料（PCM）与枕板式换热器技术相结合的新型枕板式潜热储能系统（PP-LHTES）。尽管近期研究表明PP-LHTES系统在热性能和经济性方面具有潜力，但相关研究仍较为有限。特别是目前缺乏支持决策制定的全面热经济性分析，尤其是在设计阶段。为弥补这一空白，本文通过分析其设计空间，系统地探讨了PP-LHTES系统的热流体性能与经济性能，并开发出一种针对此类装置的优化设计创新流程。所提出的 methodology 包含两个模型：一个称为设计模型的一维解析离散稳态模型，以及一个...
解读: 该枕板式相变储热技术对阳光电源ST系列储能系统具有重要参考价值。研究提出的热经济优化设计方法可应用于工商业储能热管理系统优化,特别是5-25MWh大容量PowerTitan系统的温控设计。相变材料储热技术可与PCS功率器件散热结合,提升SiC/IGBT模块热管理效率。30-90美元/kWh的储能成本...
用于高温混合热能储存应用的潜热储存单元中的中空和穿孔翅片
Hollowed and perforated fins in latent heat storage units for High-Temperature hybrid thermal energy storage applications
İsmail Gürkan Demirkıran · Klarissa Niedermeier · ErdalÇetkin · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.340
摘要 高温热能储存（TES）对于下一代聚光太阳能发电（CSP）电站实现持续能源供应至关重要。将潜热储存（LHS）与显热储存（SHS）相结合，可利用相变材料（PCMs）的高储热能力，同时降低显热储存的热棘轮效应，从而提高能量密度、热稳定性和效率。本研究聚焦于采用钠作为传热流体（HTF）的壳管式潜热储存系统的数值分析，探讨中空和穿孔翅片对增强有效换热性能的影响。仿真在三维求解域内使用ANSYS Fluent软件完成。结果表明，翅片去除率和孔洞布置位置是关键的设计因素。在穿孔翅片-中间（全高）结构中，...
解读: 该高温相变储热技术对阳光电源PowerTitan液冷储能系统具有重要借鉴价值。研究中的穿孔翅片优化设计(20%开孔率)可应用于ST系列PCS热管理系统,通过减少材料用量同时保持换热效率,降低成本并提升能量密度。液态金属HTF的低出口温度特性为光储一体化方案提供新思路,可优化CSP电站配套储能系统的热...
基于多策略α进化优化的质子交换膜燃料电池约束参数估计
Multi-strategy alpha evolution optimization for constrained parameter estimation in Proton Exchange Membrane Fuel Cells
Salih Berkan Aydemir · Funda Kutlu Onaya · KorhanÖkten · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.339
质子交换膜燃料电池（PEMFCs）是当前广泛应用于氢能源发电和储能系统中的装置。PEMFC参数估计对于优化燃料电池性能、降低成本以及确保系统可靠性至关重要。精确的参数估计有助于提升建模与仿真的准确性，并减少对昂贵且耗时实验的依赖。本研究聚焦于一种多策略α进化算法（MSAE），旨在提高PEMFC中参数估计的精度。MSAE在传统α进化算法的基础上进行了多项改进，例如采用Halton序列生成初始种群，并引入适应度-距离平衡技术以选择更优的候选解。为评估MSAE的一致性与可靠性，本文在三种不同情形下将其...
解读: 该PEMFC参数估计优化技术对阳光电源氢储能系统具有重要应用价值。MSAE算法的高精度参数辨识能力可应用于ST系列储能变流器与燃料电池的协同控制,通过精准建模减少实验成本,提升系统可靠性。其适应性约束优化方法可借鉴用于PowerTitan储能系统的多参数协同优化,结合iSolarCloud平台实现燃...
基于K-means聚类算法与人工神经网络模型的并网型微电网优化能量管理
Optimized energy management in Grid-Connected microgrids leveraging K-means clustering algorithm and Artificial Neural network models
Peter Anuoluwapo Gbadeg · Yanxia Sun · Olufunke Abolaji Balogu · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.336
摘要 随着可再生能源（RESs）在并网型微电网中的不断集成，亟需先进的能量管理策略以提升系统的效率、可靠性与可持续性。本研究提出了一种基于一对一优化器（One-to-One-Based Optimizer, OOBO）的优化能量管理框架，用于微电网调度，并结合K-means聚类算法与人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）实现负荷预测。所提出的方法能够动态调度分布式能源（DERs）、电池储能系统（BESS）以及柴油发电机，在最小化运行成本和碳排放的同时实现...
解读: 该研究的OOBO优化算法与AI负荷预测技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。研究验证储能系统可降低38%碳排放,与我司ESS解决方案的调度优化方向一致。K-means聚类与ANN模型可集成至iSolarCloud平台,提升微电网实时调度能力。OOBO算法30-4...
释放热泵灵活性：一种面向自给率与能源成本的多目标优化方法
Unlocking heat pump flexibility: A multi-objective optimisation approach for self sufficiency and energy costs
Christopher Gradwohl · Dan Cornelius Maxim · Shama Islam · Thomas Kienberger · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.334
摘要 全球能源格局正在经历一场向更清洁、更可持续以及可再生能源转型的深刻变革。然而，可再生能源固有的间歇性、储能能力有限以及电网输电约束，导致电力供需出现显著波动。为维持电网的稳定性与韧性，亟需先进的灵活性调节措施，尤其是在中低压配电网中。热泵结合热能储存系统时，能够提供一种可控且适应性强的负荷形式，可根据电网运行状况进行调节，因而展现出良好的应用前景。本研究探讨了在分布式能源系统中，通过灵活调控热泵运行以满足供热需求的理论潜力，旨在提升可再生能源的消纳水平并降低局部电网负荷。与以往侧重于系统设...
解读: 该研究的热泵-储能协同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。通过多目标优化框架实现自发自用率提升与成本降低的平衡,可直接应用于iSolarCloud平台的智能调度算法。研究验证的日前电价需求响应策略,可增强阳光电源储能系统在中低压配电网的削峰填谷能力,为热泵...
用于光伏输出预测的混合机器学习模型：结合随机森林与LSTM-RNN实现鱼菜共生系统的可持续能源管理
Hybrid Machine learning models for PV output prediction: Harnessing Random Forest and LSTM-RNN for sustainable energy management in aquaponic system
Tresna Dewi · Elsa Nurul Mardiyat · Pola Risma · Yurni Oktarin · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.330
准确预测光伏发电（PV）系统输出对于优化可持续鱼菜共生系统中的能源管理至关重要，其中太阳辐照度的波动带来了重大挑战。本研究提出了一种结合长短期记忆循环神经网络（LSTM-RNN）与随机森林（RF）的混合模型，以有效应对这些挑战。该模型融合了LSTM-RNN在建模时间依赖性方面的优势以及RF在特征选择和处理非线性数据方面的能力，从而在电压、电流、功率和辐照度等参数上展现出优越的预测精度。通过采用包括归一化和序列转换在内的先进预处理步骤，使数据集与时间模式对齐，提升了模型的学习效率。评估指标如均方根...
解读: 该混合机器学习模型对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。LSTM-RNN与随机森林结合的预测方法可集成至SG系列光伏逆变器的MPPT优化算法,提升发电预测精度(RMSE<0.08)。模型对辐照度和温度的特征优先级分析(贡献度45%和22%)可优化ST系列储能PCS的充放电策略...