长距离深水交流输电系统在海上风电集成与浮式生产储油卸油装置中的优化设计与运行

Optimal Design and Operation of Long-Distance Deep-Water HVAC Transmission for Offshore WECS Integration With FPSO Unit

Lenon Schmitz · Francisco José Viglus · Jessika Melo de Andrade · Matheus Schramm Dall Asta 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年4月

本文评估了将海上风力发电系统（WECS）集成到浮式生产储卸油装置（FPSO）中的技术可行性。该风力发电系统位于离巴西大陆较近的位置，需要一条150公里长的海底脐带电缆来实现与浮式生产储卸油装置的集成。由于水深较大，必须采用高压交流（HVAC）输电，这带来了如功率损耗以及电缆产生大量容性无功电流等挑战。本文提出了一种全面应对这些挑战的方法。首先，根据载流量和短路情况下的最大电流来确定脐带电缆段的规格。然后采用潮流优化方法来确定使功率损耗最小的最佳输电电压。优化结果根据有功功率确定了风力发电系统背靠...

解读: 该长距离深水HVAC输电优化技术对阳光电源海上储能系统集成具有重要应用价值。文中多目标优化模型与无功补偿策略可直接应用于ST系列储能变流器的海上场景配置，优化PowerTitan系统在FPSO等海洋平台的并网性能。长距离传输的稳定性控制经验可增强构网型GFM控制算法在弱电网环境下的鲁棒性，提升海上风...

用于含太阳能光伏和CTA-2045控制的配电系统的智能家居暖通空调数字孪生机器学习元模型

Smart Home HVAC Digital Twin ML Meta-Model for Electric Power Distribution Systems With Solar PV and CTA-2045 Controls

Rosemary E. Alden · Evan S. Jones · Steven B. Poore · Dan M. Ionel · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年9月

建筑建模，特别是供暖、通风和空调（HVAC）负荷及等效储能计算，是建筑脱碳和智能电网控制的关键关注点。本文提出了一种超快的、具有一分钟分辨率的混合机器学习模型（HMLM），这是基于物理的住宅智能家居替代建模领域的一项新贡献。通过机器学习（ML）元建模对具有可编辑参数的白盒模型（即数字孪生模型）进行仿真，可替代广泛开展的实验性大数据收集工作。HMLM采用k - 均值聚类与多元线性回归（MLR）相结合的方法，对逐分钟的HVAC功率进行仿真，在全年测试集中的归一化均方根误差（nRMSE）令人满意地控制...

解读: 从阳光电源智慧能源解决方案的业务视角来看，这篇论文提出的智能家居HVAC数字孪生元模型具有重要的战略参考价值。该研究通过混合机器学习模型实现了分钟级高精度HVAC负荷预测，其核心技术路径与我司在源网荷储一体化系统中的需求高度契合。 **业务协同价值**：论文将HVAC系统建模为广义储能设备（GES...