Gagandeep Singh Dua · Syed Muhammad Hur Rizvi · Sajan K. Sadanandan · Sayed Abdelaziz 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年8月

光伏（PV）系统和电池储能（BESS）等分布式能源资源（DERs）渗透率的不断提高，正在从根本上改变传统的被动配电网，同时也为提高运营效率创造了机遇。例如，电池储能系统可以解决光伏输出的间歇性问题，有助于削峰，并改善电压分布。因此，本文研究了光伏和电池储能系统在提供额外电压支撑方面的运营效益，以补充有载分接开关（OLTC）等传统电压调节机制。本研究首先在一个由80个节点组成、运行电压等级为33千伏和11千伏的实际中压（MV）配电网中开展。探索了两种不同的电压控制方法，即本地控制和集中控制。在本地...

解读: 该优化自适应电压控制技术对阳光电源PowerTitan储能系统与SG系列逆变器协同运行具有重要应用价值。研究中的模型预测控制与在线学习机制可直接应用于ST系列储能变流器的控制算法优化，提升其动态无功响应能力。BESS与PV协同电压调控策略可集成至iSolarCloud平台，实现源网荷储协调控制。该方...

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...

Kuan Cao · Yutian Liu · Chunyi Wang · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年11月

为解决高渗透率光伏接入的高压（HV）和中压（MV）配电网在极端和正常场景下的功率不平衡问题，本文提出一种兼顾韧性与经济性的储能系统（ESS）分布鲁棒优化配置方法。首先，鉴于提升韧性与储能选址密切相关，采用选址 - 定容顺序更新方法，基于规划韧性指标进行储能选址。其次，为生成具有连续标签的正常和极端光伏 - 负荷场景，通过引入条件神经网络对结合迁移学习的对抗自编码器（AAE）进行改进。基于改进的 AAE 和聚类技术，构建基于 Kullback - Leibler 散度的模糊集来表征光伏和负荷的联合...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对高中压配电网储能系统优化配置的研究具有重要的战略价值。该技术通过分布式鲁棒优化方法，系统性地解决了高比例光伏渗透下电网韧性与经济性的平衡问题，这与我司"光储一体化"解决方案的核心诉求高度契合。 该研究的技术亮点在于三个层面：首先，采用选址-定容序贯更新方法，为储能...