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智能电网在可持续能源管理中的广泛应用与系统性综述:应对人工智能、可再生能源集成与前沿技术挑战
An Extensive and Methodical Review of Smart Grids for Sustainable Energy Management-Addressing Challenges with AI, Renewable Energy Integration and Leading-edge Technologies
Parag Biswas · Abdur Rashid · Abdullah Al Masum · MD Abdullah Al Nasim 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
能源管理通过提升能效、降低能耗与碳排放,显著改善系统运行性能。智能电网作为先进的能源基础设施,融合数字通信与多种前沿技术,增强电力系统在发电、输配过程中的可持续性、可靠性与效率。近年来,围绕智能电网的研究成果丰硕。本文系统综述其核心组件、技术进展、可再生能源整合、人工智能与数据分析应用、网络安全及隐私保护等关键议题。重点探讨间歇性可再生能源接入、网络攻击防御、电动汽车规模化并网等挑战,并分析人工智能在优化电网运行、提升可靠性和能源管理效能中的作用。最后指出当前研究的关键问题并提出未来研究方向。
解读: 该综述对阳光电源多产品线具有重要指导价值。在储能系统方面,AI优化算法可提升PowerTitan系统的能量管理效率和电网调度响应能力;网络安全技术可强化ST系列储能变流器的通信防护。在光伏逆变器领域,可再生能源间歇性应对策略可优化SG系列的并网控制算法,提升1500V系统稳定性。电动汽车规模化并网研...
基于注意力驱动贝叶斯优化混合集成的济州岛可再生能源系统精准能源预测
Attention-Driven Hybrid Ensemble Approach With Bayesian Optimization for Accurate Energy Forecasting in Jeju Island's Renewable Energy System
Muhammad Ali Iqbal · Joon-Min Gil · Soo Kyun Kim · IEEE Access · 2025年1月
可再生能源并网带来能源需求和供给预测的迫切需求,波动的用户需求和高变异性能源给供需平衡带来挑战。本文提出注意力驱动贝叶斯优化混合集成框架ABHEF,在济州岛能源混合数据上验证。ABHEF集成ConvBiLSTM、ETCN、TFT和DAT等先进模型捕获短期波动和长期趋势。贝叶斯优化确定各模型最优超参数。CatBoost作为元模型表现最佳。对于小时供给预测,MAE和RMSE相比BiLSTM分别降低52%和50%;对于日供给预测,降低76%和77%。该框架为可再生能源系统能源管理和资源规划提供显著优势...
解读: 该能源预测技术对阳光电源智慧能源管理平台iSolarCloud有重要应用价值。阳光iSolarCloud管理海量光伏储能电站,需要精准的发电和负荷预测。ABHEF混合集成框架可集成到阳光预测系统中,结合天气数据和历史运行数据实现高精度多时间尺度预测。该技术可优化阳光储能系统充放电策略和新能源消纳,提...
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...