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考虑建筑热舒适性与净负荷季节性不确定性的云储能管理
Cloud Energy Storage Management Under Building Thermal Comfort and Net Load Seasonal Uncertainty Scenario
Vikash Kumar Saini · Ameena S. Al-Sumaiti · Rajesh Kumar · Srinivas Yelisetti 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年4月
摘要：受建筑热环境、建筑内居住人数以及天气变化等因素影响，住宅和小型商业用户在应对光伏发电的可变性和极端负荷波动方面面临着日益严峻的挑战。智能电表后的共享储能系统提供了一种积极的解决方案，使这些用户在优化能源使用方面拥有更强的灵活性。本文在用户建筑热舒适度和光伏发电不确定性的场景下对云储能架构进行管理。利用ESP32微控制器和PZEM004 T电表组件开发了一个硬件模块，用于收集能耗数据。该硬件模块采用RS - 485通信接口协议。还制定了一种基于数据驱动的净需求误差预测策略，以最大程度降低包括...
解读: 该云储能协同管理技术对阳光电源ST系列储能系统与SG户用/工商业光伏逆变器的集成应用具有重要价值。研究中的等效热参数模型可融入iSolarCloud平台，实现建筑负荷柔性调控；季节性不确定性建模方法可优化PowerTitan储能系统的充放电策略，提升分布式光伏消纳率。建议将随机优化算法嵌入ST储能变...
优化住宅能源成本：一种基于启发式电价信号调度的太阳能光伏与电动汽车集成的新型机器学习方法
Optimizing Residential Energy Costs: A Novel Machine Learning Approach for Solar PV and EV Integration Through Heuristic Price Signal Dispatch
Muhammad Irfan · Tayyab Tahir · Shujuan Huang · Sara Deilami 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
将太阳能光伏（PV）系统与电动汽车（EV）技术相结合，正逐渐成为一种可持续且前景广阔的方法，可用于应对不断增长的能源需求、减轻环境影响，并减少住宅和交通领域的碳排放。本研究聚焦于澳大利亚悉尼地区并网“光伏 + 电动汽车”系统的住宅应用，着重强调了将双向电动汽车电池与屋顶光伏系统结合使用的益处。除了系统顾问模型（SAM）软件工具中依赖手动调度和削峰分析的启发式价格信号调度算法外，本研究还采用了机器学习方法领域内一种新颖的基于 Q 学习的模型（QLBM）算法，以增进对系统动态的理解。这种新方法旨在通...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇论文所探讨的"光伏+电动汽车"双向能量管理技术具有重要的战略参考价值。该研究基于Q学习算法的能量调度优化方案，与我司在智能能源管理系统（EMS）领域的技术路线高度契合，为光储充一体化解决方案的智能化升级提供了新思路。 论文的核心价值在于通过机器学习算法实现动态价格响应...