找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
一种原理约束的风场图像生成框架用于短期风电功率预测
A Principle-Constrained Wind Field Image Generation Framework for Short-Term Wind Power Forecasting
Jingxuan Liu · Haixiang Zang · Tao Ding · Lilin Cheng 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年8月
随机且非平稳的风特性给风电带来了相当大的不确定性，这对电网管理和市场出清构成了挑战。研究风场的时空特性对于预测未来风电变化至关重要。然而，目前在更精确地描述风场演变特征方面仍有提升空间。在本研究中，通过多阶偏微分方程建模，可将风场演变过程分解为对流、扩散、环流以及其他未知过程。在先验知识和深度学习的共同驱动下，提出了一种新型的物理单元（Phycell），用于从连续的风场图像中学习时间依赖关系。由此，建立了一个递归风场预测框架，以获取未来多步的风场图像。此外，通过引导注意力机制处理风场预测结果，以...
解读: 该风场图像生成框架对阳光电源的风电变流器和智能运维系统具有重要应用价值。可集成至iSolarCloud平台的预测分析模块，提升风电场发电功率预测精度，优化储能调度策略。对ST系列储能变流器的功率调节控制和PowerTitan系统的容量配置提供更准确的数据支撑。通过提前预知风电出力变化，可实现储能系统...
面向决策的学习在不确定性电力系统决策中的应用
Decision-Focused Learning for Power System Decision-Making Under Uncertainty
Haipeng Zhang · Ran Li · Qintao Du · Junyi Tao 等12人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月 · Vol.41
本文综述了决策聚焦学习（DFL）在电力系统中的应用，提出以决策损失替代统计损失的端到端范式，构建场景、分类、应用与对比基准四维分析框架，并开源电力系统专用评估基准，为DFL工程落地提供技术路线图。
解读: 该文对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列储能系统的优化调度具有直接参考价值：DFL可提升光伏出力-负荷-电价多源不确定性下的实时功率指令生成质量，增强组串式逆变器与PCS协同响应能力。建议在iSolarCloud中集成DFL模块，面向光储一体化电站开展成本敏感...