找到 51 条结果 · IEEE Access

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光伏发电技术 储能系统 可靠性分析 ★ 5.0

基于电压裕度评估配电系统中分布式能源资源的适用性:以韩国济州岛为例

Assessing the Suitability of Distributed Energy Resources in Distribution Systems Based on the Voltage Margin: A Case Study of Jeju, South Korea

Jun-Hyuk Nam · Seong-Jun Park · Dong-Il Cho · Yun-Jin Cho 等5人 · IEEE Access · 2025年1月

随着清洁能源转型需求的增长,提高可再生能源占比已成为全球重点。分布式能源资源(DERs)如光伏和风力系统的接入对优化配电系统至关重要,但其快速出力变化易引发电压越限与不稳定,影响电能质量与设备可靠性,常需 costly 的电网升级。为此,本文提出电压裕度评估指标(VMEI),以识别适宜DER接入的节点。以韩国济州岛为例,结果表明,VMEI为1.00066的5号馈线37节点接入0.5 MW DER后,最大电压为22.97 kV,处于合规范围,电压稳定性提升;而VMEI最低的4号馈线29节点(0.9...

解读: 该电压裕度评估方法对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能系统的选址部署具有重要指导价值。VMEI指标可集成至iSolarCloud云平台,实现配电网DER接入能力的智能评估:在项目前期通过电压裕度分析优化逆变器安装节点,避免因电压越限导致的弃光或设备停机;对于ST储能系统,可结合VMEI识别电压薄弱...

储能系统技术 储能系统 户用光伏 深度学习 ★ 5.0

融合ConvLSTM网络:使用时空特征增加居民负荷预测范围

Fusion ConvLSTM-Net: Using Spatiotemporal Features to Increase Residential Load Forecast Horizon

Abhishu Oza · Dhaval K. Patel · Bryan J. Ranger · IEEE Access · 2025年1月

电力系统正经历向可再生能源技术的重大转型。为充分利用这些能源,优化能源生成、存储和分配可通过未来能源消耗的准确预测增强。预测单个居民负荷在负荷平衡中发挥关键作用,但由于个人消费模式的不规则性质保持挑战。此外当前文献限于仅预测居民负荷到未来几小时。本文提出融合ConvLSTM网络,一种结合空间和时间特征的新型融合编码器-解码器架构,将负荷预测扩展到完整24小时周期。通过以下方式评估模型对比多个基准神经网络模型:1)测试1.5到24小时不同预测窗口大小,2)评估多户模型性能,3)通过聚合100户预测...

解读: 该居民负荷预测技术对阳光电源户用光伏储能系统具有重要应用价值。阳光户用储能系统需要精准的24小时负荷预测来优化光储协同控制策略,该融合ConvLSTM网络可显著提升预测精度和时间范围。阳光可将该技术集成到户用储能EMS系统,实现日前优化调度,提升光伏自发自用比例,降低用户电费,提高系统经济性,增强用...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

使用改进Harris鹰优化协调设计电力系统稳定器和虚拟惯量控制以改善电力系统稳定性

Coordinated Design of Power System Stabilizer and Virtual Inertia Control Using Modified Harris Hawk Optimization for Improving Power System Stability

Mohamad Almas Prakasa · Imam Robandi · Alberto Borghetti · Muhammad Ruswandi Djalal 等5人 · IEEE Access · 2025年1月

当前时代电力系统稳定性因可再生能源整合趋势面临典型问题,该趋势使电力系统控制器间协调对维持广泛运行行为下的稳定性至关重要。本文提出电力系统稳定器和虚拟惯量控制协调设计改善整合可再生能源的电力系统稳定性。所提方法使用改进的Harris鹰优化与记忆保存策略,通过各种仿真找到电力系统稳定器-虚拟惯量控制全局参数的平衡点确保可扩展性。电力系统稳定器专注于从柴油机、火电和水轮机等传统发电机侧提升稳定性,改进虚拟惯量控制设计提出通过虚拟惯量仿真从可再生能源侧提升稳定性,整合风力发电机、太阳能光伏和储能系统。...

解读: 该虚拟惯量控制技术是阳光电源构网型储能系统的核心能力。阳光ST系列储能变流器支持GFM构网模式,该研究的PSS-VIC协调设计可进一步提升系统稳定性。阳光可将该优化算法集成到EMS能量管理系统,实现储能系统虚拟惯量的智能调节,增强电网惯量支撑能力,改善频率稳定性41%-71%,支持高比例新能源并网,...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

主动磁悬浮轴承系统的先进解析和经验控制策略

Advanced Analytical and Empirical Control Strategies for Active Magnetic Bearing Systems

Debarghya Dutta · Pabitra Kumar Biswas · Suraj Gupta · Sukanta Debnath 等6人 · IEEE Access · 2025年1月

主动磁悬浮轴承系统非常适合高速应用,展示与清洁环境如可再生能源领域的兼容性,以及极端压力、温度和恶劣环境等挑战性条件。本文深入评估主动磁悬浮轴承控制,这些电磁轴承由电力电子元件供电。强调各种主动磁悬浮轴承控制技术的优缺点。然而由于非线性和固有不稳定性质,控制主动磁悬浮轴承存在困难。工作专注于强调使用傅里叶和经验数据驱动工程方法的先进控制策略,显著扩展主动磁悬浮轴承在各行业的潜在应用。文章还强调研究潜在方向,强调使用麦克斯韦原理的主动磁悬浮轴承数值建模,展示复杂控制方案以理解动态情况。

解读: 该磁悬浮轴承控制技术对阳光电源高速电机应用具有前瞻价值。虽然阳光主营电力电子产品,但该无机械接触轴承技术可应用于阳光未来布局的高速飞轮储能系统。该先进控制策略与阳光SiC功率器件和DSP控制技术结合,可开发高效低损耗的磁悬浮储能飞轮,提供快速功率响应能力,应用于电网调频和UPS系统。...

储能系统技术 储能系统 可靠性分析 ★ 5.0

输电扩展规划问题中不断演变的挑战综述

A Review of Evolving Challenges in Transmission Expansion Planning Problems

Shengming Cao · Waqquas Bukhsh · IEEE Access · 2025年1月

输电扩展规划是电力系统成熟领域,专注于识别新输电线路和相关基础设施的最佳时机和位置,主要目标是满足电力需求增长、确保系统可靠性和保持经济效率。近期能源行业变化如可再生能源快速增长、脱碳推进和电动汽车兴起,为输电扩展规划带来新挑战和不确定性。本文综述超过150篇研究论文探讨这些趋势如何重塑输电扩展规划,识别关键见解、新兴挑战和研究空白,强调需要改进工具和方法应对现代电力系统复杂性。讨论储能系统、电动汽车采用和高可再生能源整合等不确定性纳入研究的必要性。

解读: 该输电规划研究对阳光电源储能系统并网具有战略意义。阳光大型储能电站作为新型电力系统灵活性资源,直接参与输电网规划和调度。该研究强调储能系统对输电扩展的影响,验证了阳光电网侧储能的价值。阳光可结合该研究成果,优化储能选址和容量配置,提升电网可靠性,降低输电拥塞成本,为电网公司提供综合解决方案。...

光伏发电技术 储能系统 调峰调频 ★ 5.0

基于边缘计算的光伏阵列故障诊断系统:深度学习轻量化部署

Optimization of a Novel FOPIDN-(1+PIDN) Controller for Renewable Integrated Multi-Area Load Frequency Control System With Non-Linearities

Shreekanta Kumar Ojha · Maddela Chinna Obaiah · IEEE Access · 2025年1月

光伏阵列故障诊断依赖云平台处理存在延迟和通信成本问题,边缘计算提供本地化诊断能力。本文提出基于边缘计算的故障诊断系统,通过轻量化深度学习模型实现组件级故障的实时检测和定位。

解读: 该边缘智能诊断技术可集成到阳光电源智能光伏逆变器。通过在逆变器端部署轻量化AI模型,实现光伏阵列的实时故障检测,降低云端通信依赖,提升故障响应速度,为分布式光伏电站提供智能运维能力。...

储能系统技术 储能系统 可靠性分析 ★ 5.0

基于数字孪生的风力发电机组故障诊断与预测性维护

Adaptive High-Performance Optimization Tool for Real-Time Operation of Renewable-Based Virtual Power Plants

Oluwaseun Oladimeji · Álvaro Ortega · Lukas Sigrist · Bogdan Marinescu 等5人 · IEEE Access · 2025年1月

风力发电机组故障会导致显著经济损失,预测性维护对提升设备可用性至关重要。本文提出基于数字孪生的故障诊断框架,通过物理模型和数据驱动方法的融合,实现关键部件的健康状态评估和故障预警。

解读: 该数字孪生技术可应用于阳光电源风电变流器的健康管理系统。通过虚实融合的故障诊断技术,实现风电场设备的预测性维护,降低非计划停机损失,提升风电系统可利用率,为智慧风电场运维提供数字化支撑。...

储能系统技术 储能系统 DAB 可靠性分析 ★ 4.0

基于机器学习和可解释人工智能的分布式智能电网可解释预测

Interpretable Prediction of a Decentralized Smart Grid Based on Machine Learning and Explainable Artificial Intelligence

Ahmet Cifci · IEEE Access · 2025年1月

分布式智能电网概念已成为高效管理和分配电能的可行方法。确保电网稳定性和可靠性,特别是在可再生能源集成和产消者数量增加的情况下,是该领域的主要挑战。本研究通过利用机器学习ML模型和可解释人工智能XAI技术预测分布式智能电网稳定性来应对该挑战。研究实施分布式智能电网控制DSGC概念的四节点星型网络,使用基于该网络仿真的数据集。对比十种ML模型包括AdaBoost、ANN、GBoost、k-NN、LR、NB、RF、SGD、SVM和XGBoost在预测电网稳定性方面的性能。采用XAI方法特别是SHAP和...

解读: 该智能电网稳定性预测技术对阳光电源虚拟电厂和智能电网解决方案有重要应用价值。阳光iSolarCloud平台管理分布式光伏储能资源,需要准确的电网稳定性预测。机器学习模型可集成到阳光平台的智能调度系统中,提前识别潜在稳定性风险。可解释AI技术SHAP可增强阳光智能决策系统的透明度和可信度。产消者管理是...

储能系统技术 储能系统 微电网 ★ 4.0

现代电力系统网络保护的距离保护综述

Distance Relaying for the Protection of Modern Power System Networks

Rahul Pujari · Mahamad Nabab Alam · IEEE Access · 2025年1月

距离保护DR长期被认为是输电线路TL最可靠的保护方案之一,提供主保护和后备保护。然而输电网络日益复杂、大规模可再生能源集成和动态运行条件对其有效性提出重大挑战。传统DR保护逻辑在网络偏离预定义配置时常遇困难,可能导致保护失效。文献提出众多解决方案应对输电线路距离保护的个别挑战,但很少有综述全面覆盖现代电力系统网络中多领域遇到的这些问题。本文全面综述影响DR性能的技术、拓扑和运行挑战。系统分类保护问题及文献中相应解决方案为十二个关键领域:功率振荡、电压不稳定、负荷侵入、并联线路、多端线路、FACT...

解读: 该距离保护综述对阳光电源电网并网保护技术开发有重要参考价值。阳光光伏逆变器和储能变流器需要先进的并网保护功能应对复杂电网工况。可再生能源集成和微电网场景下的保护挑战,是阳光产品面临的实际问题。FACTS装置和HVDC保护技术对阳光参与特高压和柔性直流项目有指导意义。网络攻击防护对阳光设备网络安全提升...

电动汽车驱动 ★ 4.0

燃料电池电动汽车的性能与能耗分析

Performance and Energy Analysis of a Fuel Cell Electric Vehicle

Habip Sahin · Hikmet Esen · IEEE Access · 2025年1月

20世纪以来,个人交通工具的普及带来了严重的环境问题,推动了向电动化转型的趋势。燃料电池电动汽车因其续航能力强、加注时间短和零排放等优势,被视为未来主流技术之一。由于燃料电池动态响应较慢,需与高功率密度储能装置构成混合动力系统。本文基于Matlab建立了包含80 kW燃料电池堆和1.97 kWh电池组的中型轿车模型,在WLTP Class 3循环下仿真结果显示:等效汽油油耗为2.15 L/100 km,续航达859.2 km,驱动电机平均效率为93.4%,整车基于氢气高热值的综合效率为56.2%...

解读: 该燃料电池混合动力系统的能量管理策略对阳光电源新能源汽车产品线具有重要参考价值。研究中燃料电池与电池组的协同控制方案可应用于车载OBC充电机和电机驱动系统的功率分配优化,特别是针对燃料电池动态响应慢的特性,通过储能系统快速补偿功率波动的思路与阳光电源ST系列储能变流器的能量缓冲技术高度契合。93.4...

光伏发电技术 储能系统 微电网 强化学习 ★ 4.0

通过结合负荷与光伏预测的迁移学习提升基于强化学习的能量管理

Enhancing Reinforcement Learning-Based Energy Management Through Transfer Learning With Load and PV Forecasting

Chang Xu · Masahiro Inuiguchi · Naoki Hayashi · Wong Jee Keen Raymond 等6人 · IEEE Access · 2025年1月

在可再生能源微电网中,高效能量管理对维持系统稳定性和降低运行成本至关重要。传统强化学习(RL)控制器常面临训练时间长和过程不稳定等问题。本研究提出一种融合迁移学习(TL)技术的新型RL方法,利用ResNet18+BiLSTM等先进预测模型生成的合成数据对RL智能体进行预训练,嵌入领域知识以提升性能。基于一年运行数据的实验结果表明,相较于基线模型,TL增强的RL控制器累计运行成本最高降低62.63%,系统不平衡度改善达80%,并显著提升初始性能与训练效率。该方法展现了TL与RL结合在复杂电力系统实...

解读: 该迁移学习增强的强化学习能量管理技术对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。研究中的ResNet18+BiLSTM预测模型可集成至iSolarCloud云平台,提升光伏-储能微电网的实时调度能力。62.63%的成本降低和80%的系统不平衡改善直接契合阳光电源ESS...

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