找到 6 条结果 · IEEE Access
基于可再生能源的住宅用微电网的技术经济、预测建模与需求响应分析
Techno-Economic, Predictive Modeling, and Demand Response Analysis of a Renewable Energy-Based Microgrid for Residential Applications
Md. Feroz Ali · Md. Rafiqul Islam Sheikh · Abdullah Al Mamun · Md. Jakir Hossen · IEEE Access · 2025年1月
本研究针对孟加拉国拉杰沙希一栋五层住宅楼，利用HOMER Pro优化设计了一个并网型太阳能光伏-沼气微电网。最优配置下，可再生能源占比达59.4%，二氧化碳排放减少46%，度电成本降至0.0306美元/kWh，年发电量分别为光伏31,168 kWh和沼气3,040 kWh。预测模型（R²=1.0）显著提升功率预测精度，MATLAB仿真验证系统电压频率稳定。需求响应策略年节电2,730.44 kWh，降低对非可再生能源依赖。系统可靠性高，缺供电能（ENS）和失电概率（LPSP）接近零，敏感性分析表...
解读: 该研究的并网型光伏-沼气微电网优化设计与需求响应策略，对阳光电源户用储能系统（如PowerStack系列）和SG系列户用逆变器具有重要参考价值。研究中的预测建模技术（R²=1.0）可集成至iSolarCloud平台，提升功率预测精度和智能调度能力；需求响应策略年节电2,730 kWh的成果，可应用于...
输电网应对飓风极端天气条件的加固策略综合综述
Transmission Power Grid Hardening Strategies Against Hurricane-Induced Extreme Weather Conditions
Md Jahid Hasan Rifat · Mona Ghassemi · IEEE Access · 2025年1月
飓风等高影响低概率HILP自然事件近年成为严重关切。这些灾难性事件不仅对住宅和工业基础设施造成严重破坏，还因大规模停电导致经济巨大损失。此类级联长期电力中断通常由发电、输电和配电组件的单独或同时故障触发。在此背景下，高压HV输电线路、绝缘子和铁塔是输电系统最脆弱组件，频繁承受HILP事件施加的最严重破坏。本文从输电故障角度调查大规模停电的根本原因。基于文献综述，本文将电网加固概念具体化并强调采用输电电网加固策略的重要性。随后，简要概述这些组件暴露于强风荷载下的不同故障概率评估模型。除常用加固技术...
解读: 该电网加固技术对阳光电源光伏储能系统抗灾能力具有指导意义。阳光在沿海和台风多发地区部署大量光伏电站和储能站，需要应对极端天气挑战。该研究的输电系统加固策略可启发阳光优化光伏支架和储能设备的抗风设计。在大型地面电站中，阳光可采用加固型光伏支架和防护措施，提升组件抗台风能力。该研究强调的故障概率评估模型...
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...
智能建筑舒适度与能耗的技术分析：调度、智能传感器和物联网三级自动化
Technical Analysis of Comfort and Energy Consumption in Smart Buildings With Three Levels of Automation: Scheduling, Smart Sensors, and IoT
Rahmat Aazami · Mohammad Moradi · Mohammadamin Shirkhani · Ambe Harrison 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
能源消耗和效率以及居住者福祉是各行业特别是工业和住宅领域的关键全球挑战。多层次建筑自动化在应对这些挑战中发挥关键作用。本研究评估三种不同自动化层次——基于调度、基于传感器和物联网IoT控制，允许清晰对比各系统在管理能耗和增强居住者舒适度方面的有效性。该方法通过识别最优平衡能效与热舒适要求的控制层次简化决策过程，特别是在住宅环境。第四次工业革命标志的IoT集成到建筑控制系统进一步增强这些能力。建筑自动化和控制系统可分为标准和先进系统。传统控制方法无法满足智能建筑日益复杂的需求。然而在智能建筑设计中...
解读: 该智能建筑自动化技术对阳光电源户用和工商业光储系统的能量管理有借鉴意义。阳光户用光储解决方案可集成建筑能源管理功能，优化HVAC等负荷用电。IoT控制技术与阳光iSolarCloud平台理念一致。三级自动化对比分析方法可应用于阳光评估不同智能化方案的性价比。能效与舒适度平衡优化对阳光开发用户友好的能...
输入长度对短期多步电力负荷预测准确性的影响：CNN-LSTM方法
The Effect of Input Length on Prediction Accuracy in Short-Term Multi-Step Electricity Load Forecasting: A CNN-LSTM Approach
Şeyda Özdemır · Yakup Demır · Özal Yildirim · IEEE Access · 2025年1月
准确的负荷预测对电力系统管理和规划至关重要。由于电能难以储存，短期电力负荷预测对系统运营商意义重大。本文提出创新混合深度学习模型，结合卷积神经网络CNN和长短期记忆LSTM网络，使用住宅用户实时小时数据进行短期多步负荷预测。模型在12种对称递增输入长度配置下测试，包含天气数据。结果表明增加输入长度可提升所有条件下的学习性能，输入长度大于输出长度可提高预测准确性，MAPE改善67%，RMSE改善70%。增加输入长度的多步预测性能优于单步预测。
解读: 该负荷预测技术对阳光电源户用光伏和储能系统的智能能量管理有重要应用价值。阳光户用光储系统需要准确的负荷预测来优化储能充放电策略和光伏自发自用率。CNN-LSTM混合模型可集成到阳光户用逆变器和储能系统控制算法中，结合天气数据和历史负荷实现精准多步预测。该技术可提升阳光户用系统经济性，降低用户电费，提...
基于物联网的智能电能质量分析仪系统实验分析及远程数据访问和GSM告警机制
Experimental Analysis Using IoT-Based Smart Power Quality Analyzer System With Remote Data Access and GSM Alerting Mechanism
Balasubbareddy Mallala · Mohammad Faridun Naim Tajuddin · Sudhakar Babu Thanikanti · Rajasekhar Reddy Manyam · IEEE Access · 2025年1月
电能质量分析仪在监测和控制电气系统健康方面发挥重要作用，能报告现场测量波动及各种电能质量问题和负载变化。物联网是设计智能电能质量分析仪的潜力技术，可实现远程监测和现场信息在云平台的便捷集成。本文专注于使用低成本IoT硬件和软件设计方案开发智能电能质量分析仪系统。硬件采用Arduino Mega 2560微控制器结合ESP32 Wroom WiFi网关和SIM900A GSM网关。实时现场数据在ThingSpeak平台收集供未来分析，GSM设计确保电源重大波动时及时向终端用户告警。将所提低成本系统...
解读: 该低成本IoT电能质量监测技术对阳光电源分布式光伏监控具有实用价值。阳光户用和工商业光伏系统需要经济高效的电能质量监测方案，该Arduino+IoT方案可降低监测成本。阳光可将该技术集成到SG逆变器和智能网关产品中，实现低成本电能质量在线监测和云端分析，提升光伏系统并网质量，降低电网扰动风险，增强系...