找到 54 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
无功功率的最优分配与两级控制：实现可再生能源电站电压与功率因数平衡
Optimal Allocation and Two-Level Control of Reactive Power for Balancing Voltage and Power Factor of Renewable Energy Stations
Xinhao Zhang · Hongyu Zhou · Wei Yao · Yongxin Xiong 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月
可再生能源电站需满足电压安全与功率因数要求以确保安全高效运行，但二者常存在冲突。本文首先分析约束条件，界定功率因数约束下电站的电压调节能力边界，并提出一种无功功率最优分配与两级控制方法，兼顾电压调节与功率因数平衡。在配置层面，提出无功补偿装置优化方法，最大化不同有功出力下的可行电压范围；在控制层面，设计包含站级与单元级的两级控制架构，实现无功资源协调控制。基于新疆巴州实际项目的仿真验证表明，该方法有效提升系统电压安全性与经济性。
解读: 该无功功率两级控制技术对阳光电源大型光伏/储能电站系统具有重要应用价值。研究提出的站级-单元级协调控制架构可直接应用于SG系列光伏逆变器与ST储能变流器的协同无功管理，解决PowerTitan等大型储能系统并网时电压调节与功率因数要求的矛盾。其无功补偿装置优化配置方法可指导SVG等无功设备与逆变器的...
基于GPT的超短期分布式光伏发电功率预测方法
An Ultra-Short-Term Distributed Photovoltaic Power Forecasting Method Based on GPT
Hengqi Zhang · Jie Yang · Siyuan Fan · Hua Geng 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月
随着大量分布式光伏电站并网，提升发电功率预测精度对电力系统安全经济运行具有重要意义。针对现有方法在数据稀缺与随机波动方面的挑战，本文提出一种基于生成式预训练Transformer（GPT）的超短期分布式光伏功率预测方法。通过生成多空间分辨率的虚拟光伏功率数据，预训练Transformer模型，并利用少量实测数据进行微调。注意力机制通过预训练学习历史数据中的相关性，微调实现新电站的轻量化部署与高精度预测。实验结果表明，所提方法在仅1个月实测数据下，相比LSTM、线性模型和Transformer模型...
解读: 该基于GPT的超短期光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。可直接集成至SG系列光伏逆变器的智能诊断系统，通过少量实测数据实现新建电站的快速部署与高精度预测，相比传统LSTM方法RMSE降低37.22%。该技术可优化PowerTitan储能系统的充放电策略，提升...
基于自适应障碍函数分数阶滑模控制的风浪干扰下漂浮式海上风力机有限时间稳定化
Finite-Time Stabilization of Floating Offshore Wind Turbines Under Wind and Wave Disturbances by Adaptive Barrier-Function Fractional-Order Sliding Mode Control
Matin Jozeslami · Mohammadreza Askari Sepestanaki · Maedeh Nafisifar · Abolfazl Jalilvand 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月
漂浮式海上风力机可利用更强劲稳定的风资源，具有广阔清洁能源应用前景。然而海浪与突变风易导致系统失稳，降低发电效率。本文提出一种分数阶自适应滑模控制策略，用于张力腿平台风力机的有限时间稳定控制。通过建立分数阶模型精确表征系统动态，结合障碍函数自适应控制机制，实现快速有限时间收敛、有效抑制抖振并实时估计外部扰动。仿真结果表明，该方法在抗干扰能力与收敛速度方面优于传统方案，且经Speedgoat硬件在环实验验证了其实时性与鲁棒性，显著提升了复杂环境下的运行稳定性与能量捕获效率。
解读: 该研究提出的分数阶自适应滑模控制策略对阳光电源的储能与风电产品具有重要参考价值。首先，其快速有限时间收敛特性可优化ST系列储能变流器的动态响应性能，提升PowerTitan系统在复杂电网环境下的稳定性。其次，障碍函数自适应机制可应用于风电变流器的GFM控制，增强系统抗干扰能力。该技术的实时扰动估计方...
基于Wasserstein距离的风电场异常风功率数据迭代清洗方法
An Iterative Cleaning Method for Abnormal Wind Power Data in Wind Farms Based on Wasserstein Distance
Yijun Shen · Bo Chen · Jianzheng Wang · Shichao Liu 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
风电机组功率曲线是评估其发电性能的重要指标，对风电场运行和电力系统调度具有重要意义。然而，机组停机、传感器故障和限电等因素导致大量异常值，给状态监测与功率预测带来挑战。针对异常数据特点，本文提出一种基于Wasserstein距离的风电场迭代清洗方法，结合神经网络与单调性约束，利用Wasserstein距离建模风速-功率关系并同步剔除异常点，使拟合曲线逐步逼近真实功率曲线。在数值模拟和十二个实测风电机组数据集上的实验表明，该方法在存在大量异常数据的情况下仍能构建高精度功率曲线模型，性能显著优于现有...
解读: 该风电数据清洗方法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。基于Wasserstein距离的异常数据识别技术可集成到iSolarCloud平台,提升风电场运行数据的质量和可靠性。具体可应用于:(1)风电变流器的功率曲线优化与效率提升;(2)iSolarCloud平台的智能诊断与预测性维护...
通过数据驱动的模型预测独立变桨控制提升大型风力机运行稳定性
Improving Operational Stability of Large-Scale Wind Turbines Through Data-Driven Model Predictive Individual Pitch Control
Songyue Zheng · Lijian Wu · Lizhong Wang · Lilin Wang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
针对结构柔性显著的现代大型风力机在非对称与随机气动载荷下运行稳定性差的问题，本文提出一种基于数据驱动模型预测控制的独立变桨控制方法（DMPC-IPC）。该方法通过优化转速/功率波动抑制、非对称载荷衰减及结构阻尼调节等多目标性能指标提升系统稳定性。采用任意多项式混沌展开构建代理模型，并结合高斯过程回归量化模型不确定性，以预测变桨对非线性动态响应的影响；设计一阶阴阳对优化求解器高效求解多步预测代价函数。基于DTU-10MW风力机在极端阵风与湍流风况下的全工况仿真验证表明，该方法显著提升了运行稳定性并...
解读: 该数据驱动的模型预测控制技术对阳光电源储能和风电产品线具有重要参考价值。其中的多目标优化和不确定性预测方法可应用于ST系列储能变流器的功率调节和PowerTitan系统的稳定性控制。特别是文中提出的高斯过程回归预测方法,可优化储能系统的SOC预测和调度策略;多步预测代价函数的优化思路也可用于改进储能...
基于Kautz函数的高效分布式MPC在含通信延迟的多区域电力系统负荷频率控制中的应用
Efficient Distributed MPC Using Kautz Functions for Load Frequency Control in Multi-Area Power Systems With Communication Delays
Shuangqing Yan · Xiuxing Yin · Yang Zheng · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
可再生能源的大规模接入导致电力系统供需不平衡和频率波动，传统集中式负荷频率控制（LFC）难以适应分布式能源的动态变化。本文提出一种基于离散Kautz函数的分布式模型预测控制（KDD-MPC）方法，利用其灵活的非相同极点配置逼近控制轨迹，显著降低计算复杂度。该方法有效处理LFC中的非线性约束，通过邻区信息反馈实现区域间协调，并引入时变通信延迟补偿机制以增强鲁棒性。在IEEE 39节点系统上的仿真结果表明，相较于PSO优化的PI控制器，扰动区域的平均绝对百分比控制误差（MAPACE）降低10.8%，...
解读: 该分布式MPC控制技术对阳光电源储能和光伏产品线具有重要应用价值。Kautz函数降低计算复杂度的特点,可优化ST系列储能变流器和PowerTitan系统的频率调节性能,提升多机并联时的协调控制效果。其通信延迟补偿机制可增强大型储能电站的系统稳定性,对iSolarCloud平台的分布式调度具有借鉴意义...
通过零碳电网推进工业可持续性与经济性
Advancing Industrial Sustainability and Economics Through a Net-Zero Grid
Abdullahi Bamigbade · Francisco de León · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
本文提出一种面向工业可持续发展的零碳电网设计框架，针对低功率因数和高电流谐波畸变的工业负荷挑战，集成光伏与电池储能作为分布式能源。通过模块化有源滤波器仅抑制负荷谐波电流，减小装置容量以提升经济性；分布式能源利用负荷电流调节功率注入或吸收，优化峰谷电价下的运行效益。结合有功与无功电流下垂控制，实现主网故障时的频率与电压支撑。详述各子系统及参考电流生成算法，验证了系统在电能质量、并网合规性及电网支撑功能方面的有效性。
解读: 该零碳电网框架对阳光电源ST储能系统与SG工商业光伏逆变器深度融合具有重要价值。文中模块化有源滤波器设计可直接应用于ST系列储能变流器，通过选择性谐波抑制降低装置容量成本；基于负荷电流的功率调节策略可优化PowerTitan系统在峰谷电价下的充放电经济性；有功无功下垂控制算法可增强SG逆变器的电网支...
一种基于动态模型的碱性电解槽分钟级优化运行策略
A Dynamic Model-Based Minute-Level Optimal Operation Strategy for Alkaline Electrolyzers in Wind-Hydrogen Systems
Aobo Guan · Suyang Zhou · Wei Gu · Zhi Wu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
为保障风电-氢能系统外送功率稳定，需应对碱性电解槽（AWE）调度周期长与风电短期波动不匹配的挑战。本文提出一种分钟级AWE优化运行策略，综合考虑其稳态电化学特性及温度、氢氧比的三阶动态模型，构建了以每分钟调节碱液流量、冷却流量和压力等细粒度变量实现电解功率快速跟踪风电波动的优化框架。通过改进模型预测控制（MPC）方法，结合模型简化与优化-仿真迭代流程，在保证计算效率的同时确保运行可行性。算例表明，该策略使AWE负荷范围扩展13.8%，弃风率降低15.06%，并兼顾系统效率、稳定性与安全性。
解读: 该研究的分钟级AWE优化运行策略对阳光电源储能产品线具有重要参考价值。其动态模型与MPC控制方法可直接应用于ST系列储能变流器的功率调节算法优化，特别是在风电配套储能场景中。通过引入类似的多变量优化框架，可提升PowerTitan系统在大规模风电消纳中的调节性能，扩大储能系统的实际负荷范围。该技术还...
基于混合整数补救的输电与储能系统最小最大后悔鲁棒协同规划
Minimax Regret Robust Co-Planning of Transmission and Energy Storage Systems With Mixed Integer Recourse
Ehsan Barkom · Hossein Saber · Moein Moeini-Aghtaie · Mehdi Ehsan 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
可再生能源的间歇性与不确定性给电力系统安全高效运行带来新挑战。本文提出一种从中心规划视角出发的输电与储能系统最小最大后悔鲁棒协同规划模型，考虑未来负荷峰值增长的多面体不确定集，并通过内部场景分析处理风电扩容不确定性。模型采用混合整数补救策略，确保投资决策的鲁棒性，并量化所有可能场景下的最大后悔值。通过重构为标准min-max-min形式，并设计基于改进嵌套列与约束生成的五层求解策略，有效应对线路与储能单元二元变量带来的复杂性。仿真验证了模型的可行性、实用性与有效性。
解读: 该输电储能协同规划技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及ESS集成方案具有重要应用价值。文章提出的最小最大后悔鲁棒优化模型可直接应用于阳光电源储能系统的容量配置与选址决策，特别是在面对可再生能源不确定性时，混合整数补救策略能优化ST系列储能变流器的投资部署方案。五层求解算法可集成至iSol...
电池退化在线监测以增强光伏电站的功率平滑
Online Monitoring of Battery Degradation for Enhanced Power Smoothing of PV Power Plants
Ammar Atif Abdalla · Mohamed Shawky El Moursi · Tarek H. M. El-Fouly · Khalifa Hassan Al Hosani · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
为实现碳中和目标，光伏（PV）电站并网规模不断扩大，但其出力受天气影响显著，易引发电网电压与频率波动。结合电池储能系统（BESS）是有效的功率平滑方案，然而传统控制器导致电池频繁均等充放电，加速老化。本文提出将BESS划分为独立充放电子组，基于功率波动预测动态分配电池单元，并通过功率分配模型管理激活策略、实现组间支援。结合在线健康评估与退化均衡层，依据循环寿命优先调度，有效降低电池循环次数。实验验证表明，所提方法可将电池退化率控制在0.099%以内，显著优于传统方法的4.41%。
解读: 该电池退化在线监测与动态分组技术对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。文章提出的独立充放电子组划分策略可直接应用于大型储能系统的电池簇管理，通过基于循环寿命的优先调度算法，配合iSolarCloud云平台的智能诊断功能，可实现电池健康状态的实时评估与退化均衡控制...
基于新型三参数特性曲线的光伏电源频率调节与最大功率点跟踪统一策略
A Unified Strategy for Frequency Regulating and MPPT for Photovoltaic Sources Based on a Novel Three-Parameter Characteristic Curve
Yihao Zhu · Hongda Cai · Pengcheng Yang · Yongzhi Zhou 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
大规模光伏（PV）并网会降低系统惯性和电能质量，导致频率波动加剧、稳定性下降。为此，本文提出一种光伏电源频率调节与最大功率点跟踪（MPPT）的统一控制策略，以提供电网辅助服务。该策略采用一种新型三参数PV特性曲线的迭代有功功率控制（APC）方法，可实时重构光伏发电模型，明确系统频率、输出功率与工作电压间的关系，具备高精度、快收敛和强可解释性。所提自适应控制策略可根据实时辐照变化自主切换频率调节与MPPT模式，无需额外传感器，有效提升太阳能利用效率与频率调节能力，并避免模式切换时的控制器振荡。硬件...
解读: 该三参数特性曲线统一控制策略对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能系统具有重要应用价值。其核心创新在于实现频率调节与MPPT的自适应切换，可直接应用于SG系列逆变器的控制算法优化，提升电网辅助服务能力。该策略无需额外传感器即可实时重构光伏模型，与阳光电源现有MPPT算法形成互补，特别适合大型地面电站...
基于矩阵自适应校正的动态降维方法用于高风电渗透率下大规模电力系统电压相关暂态安全约束最优潮流
Matrix Adaptive Correction-Based Dynamic Dimensionality Reduction Method for Voltage-Related TSCOPF in Bulk Power Systems With High Wind Power Penetration
Lin Xue · Tao Niu · Nan Feng · Sidun Fang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
暂态安全约束最优潮流（TSCOPF）是电力系统运行中的关键问题，但在大规模电网中面临模型阶数高、电压动态复杂等挑战。本文提出动态降维矩阵自适应校正（DDR-MAC）算法，通过在节点与设备层面进行降维处理，提取主导模式并建立降维误差评估模型，确保精度。将原问题分解为混合整数线性优化模型与系数校正模型，并引入割线/切线灵敏度自适应校正方法以加速计算。在多规模IEEE及Nordic测试系统上的验证表明，该方法较传统方法计算效率提升49.07%，且精度更高。
解读: 该动态降维算法对阳光电源的储能与风电产品线具有重要应用价值。特别适用于ST系列储能变流器和大型储能系统的电压稳定控制,可提升系统在高风电渗透率场景下的运行效率。通过矩阵自适应校正方法,能够优化PowerTitan储能系统的电压暂态响应特性,提高GFM/GFL控制的动态性能。该技术可集成到iSolar...
用于含不确定风电的电力系统交流网络约束机组组合的两阶段自适应鲁棒模型
Two-Stage Adaptive Robust Model for AC Network-Constrained Unit Commitment in Power Systems With Uncertain Wind Power
Siqi Wang · Xin Zhang · Min Du · Wei Pei · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
随着风电大规模接入电力系统，其固有的不确定性与波动性对系统运行安全构成严峻挑战。传统鲁棒优化方法仅考虑最恶劣场景，导致决策过于保守，且对交流网络约束考虑不足。为此，本文提出一种新型自适应鲁棒交流网络约束机组组合（AC-NCUC）模型，兼顾风电出力不确定性与交流网络安全。通过构建凸多面体不确定性集刻画风电不确定性，并可通过调节其规模控制决策保守性。结合Benders分解法与牛顿-拉夫森法求解该模型，获得最优调度方案。基于改进IEEE 6节点与RTS 79系统的仿真结果验证了所提方法的合理性与有效性...
解读: 该研究提出的自适应鲁棒AC-NCUC模型对阳光电源的储能系统和大型电站解决方案具有重要参考价值。其优化算法可应用于ST系列储能变流器的调度控制和PowerTitan系统的容量配置,提升系统经济性。特别是在风电不确定性场景下的交流网络约束处理方法,可用于完善储能系统的GFM控制策略,增强系统稳定性。该...
基于扰动观测器与漏斗控制的VSC-MTDC并网海上风电场暂态频率-电压支撑策略
Transient Frequency-Voltage Support Strategy for VSC-MTDC Integrated Offshore Wind Farms Based on Perturbation Observer and Funnel Control
Wen Gao · Kaishun Xiahou · Yang Liu · Zhigang Li 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
针对基于电压源换流器的多端直流系统（VSC-MTDC）并网的低惯量海上风电场（OWFs）所面临的暂态频率与电压稳定性问题，提出一种基于非线性扰动观测器与漏斗控制的暂态频率-电压支撑（PFTFVS）策略。该策略通过改进观测器的扰动估计能力与漏斗控制器的自适应特性，提升系统的暂态支撑能力及抗干扰性能。方案包含三部分：风电机组的自适应暂态频率与转速控制、利用直流电容储能特性的换流站频率支撑控制，以及基于快速功率调节能力的换流站电压支撑控制。仿真验证了所提策略的有效性与鲁棒性。
解读: 该暂态频率-电压支撑策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。文章提出的扰动观测器与漏斗控制方法可直接应用于构网型GFM控制技术优化，提升储能系统在弱电网下的暂态支撑能力。其直流电容储能特性的频率支撑控制思路可借鉴至SG系列光伏逆变器的直流侧能量管理，增强光...
考虑多状态变量耦合约束的双馈风电场功率支撑能力与频率协调控制建模
Modeling of Power Support Capability and Frequency Coordinated Control of DFIG-Based Wind Farm Considering Coupling Constraints of Multi-State Variables
Jinxin Ouyang · Jianfeng Yu · Shoudong Xu · Shuqi Bi · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年12月
大规模风电场中风电机组运行状态差异给电力系统频率控制带来严峻挑战。双馈感应发电机（DFIG）可通过调节转子动能参与频率响应，其协调控制依赖于对功率支撑能力（PSC）的准确评估。现有评估方法多关注风速或转速等单一变量影响，忽略了转子转速、桨距角与转子电流间的耦合约束，导致PSC难以精确评估与充分利用。本文分析了机械功率动态变化下DFIG的功率特性，建立了计及多状态变量耦合约束的PSC模型，提出了相应的评估方法，并设计了基于不同运行状态的DFIG出力分配与风电场频率协调控制策略。算例验证了所提方法的...
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器和大型储能系统的频率调节能力优化具有重要参考价值。文中提出的多状态变量耦合约束模型可用于完善储能系统的功率支撑能力评估,有助于提升PowerTitan等大型储能系统在电网频率调节中的表现。研究成果可直接应用于储能变流器的GFM控制算法优化,特别是在考虑多机组协调控制...
气囊式压缩超临界二氧化碳储能动态建模
Dynamic Modeling of Gasbag-Structured Compressed Supercritical Carbon Dioxide Energy Storage
Xiaoming Liu · Jun Liu · Yu Zhao · Kezheng Ren 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年12月
为缓解高渗透率可再生能源带来的不利影响，大规模长时储能系统（LSLD-ESSs）受到广泛关注。现有技术如抽水蓄能和压缩空气储能受限于地理条件。为此，气囊式压缩超临界二氧化碳储能（G-CSCES）被提出，但当前研究多集中于㶲经济性优化，且传统洞穴式模型不适用于G-CSCES，限制了其在辅助服务中的应用。本文提出包含热力学与功率动态的G-CSCES综合动态模型，以提升其在电力系统频率调节中的适用性，并在实际系统上验证了模型有效性。
解读: 该G-CSCES动态建模技术对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器具有重要参考价值。研究提出的热力学与功率动态综合模型可为阳光电源储能系统的频率调节功能提供新思路，特别是在构网型GFM控制和虚拟同步机VSG技术中，可借鉴其动态响应建模方法优化控制算法。该技术突破传统地理限制的长时...
基于内部能量分布控制的海上风电场故障穿越及恢复策略
Internal Energy Distribution Control Based Fault Ride-Through and Postfault Recovery Strategy for Offshore Wind Farms Connected to DR-MMC HVDC Under Onshore AC Grid Faults
Yuchen Zhu · Yongli Li · Botong Li · Tao Li 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年12月
针对基于二极管整流器和模块化多电平换流器（DR-MMC）高压直流输电的海上风电场在陆上交流故障下功率过剩的问题，提出一种内部能量分布控制（IEDC）策略。该策略利用风电机组转子动能和MMC子模块电容能量实现故障穿越与故障后恢复。通过本地量测实现故障检测，设计两阶段故障穿越控制，结合预设功率削减与能量吸收曲线，灵活分配多余能量至动能与MMC储能；当内部能量达限后启用附加桨距角控制以减少捕获风能。故障清除后，采用两阶段恢复策略实现有功功率快速恢复及储能能量释放。在两端与四端测试系统上的仿真验证了所提...
解读: 该研究提出的内部能量分布控制策略对阳光电源的储能与风电产品线具有重要参考价值。其中能量缓冲与分配技术可应用于ST系列储能变流器的故障穿越控制，特别是在大规模储能电站中协调电池与变流器的能量平衡。文中的两阶段故障恢复方法也可借鉴应用于PowerTitan储能系统的电网故障处理。此外，该技术对改进阳光电...
基于循环神经网络与SustainaBoost增强的微电网在线流驱动能量管理
Online Stream-Driven Energy Management in Microgrids Using Recurrent Neural Networks and SustainaBoost Augmentation
Younes Ghazagh Jahed · Seyyed Yousef Mousazadeh Mousavi · Saeed Golestan · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年11月
近年来，可再生能源和电动汽车的广泛接入使微电网运行面临显著的供需不确定性。本文提出一种面向并网型微电网的在线流驱动能量管理策略，结合循环神经网络（RNN）实现对时序数据的学习与实时决策，并引入名为SustainaBoost（SB）的增强技术以提升系统可持续性与神经网络训练质量，有效应对噪声数据影响。实验结果表明，所提RNN模型在测试集上实现98.7%的最优运行成本降低性能。
解读: 该在线流驱动能量管理技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。RNN时序学习能力可集成至iSolarCloud平台，实现微电网场景下光伏-储能-充电桩的实时协调优化，提升98.7%成本降低性能直接对应储能系统经济性提升。SustainaBoost抗噪声增强技术可...
基于Wind2vec-BERT模型的短期风功率预测
Short-Term Wind Power Prediction Based on Wind2vec-BERT Model
Miao Yu · Jinyang Han · Honghao Wu · Jiaxin Yan 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年11月
在新能源发展背景下，短期风功率预测的精度要求日益提高。针对风电出力受多重因素影响而具有随机性和波动性，且现有神经网络方法多忽略输入变量间交互作用的问题，本文探索BERT算法在风功率预测中的应用。提出Wind2vec变量嵌入方法以更高效拟合时序变量关系，并结合GARCH模型对预测结果进行波动性建模优化。采用自适应计算时间（ACT）方法对BERT主干网络参数进行微调，增强其对电力序列输入的适应性。通过双向注意力机制与Transformer架构捕捉历史风数据中的细粒度时序依赖关系。基于中国南方电网实际...
解读: 该研究的Wind2vec-BERT预测模型对阳光电源的储能与风电产品线具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器的能量调度优化和PowerTitan大型储能系统的容量配置,提升系统经济性。BERT-GARCH-M模型的高精度预测能力可集成到iSolarCloud平台,优化风储联合运行策略,提升...
基于LightGBM与自注意力编码-解码网络的日前太阳能功率预测
Day-Ahead Solar Power Forecasting Using LightGBM and Self-Attention Based Encoder-Decoder Networks
Hossein Nourollahi Hokmabad · Oleksandr Husev · Juri Belikov · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年10月
可再生能源大规模并网带来的随机性与间歇性对电网可靠性与稳定性构成挑战，数据驱动的预测方法在缓解该问题中至关重要。然而，在历史数据不足的情况下，纯数据驱动模型性能往往受限。为此，本文提出一种融合物理模型与机器学习的新型日前光伏功率混合预测框架，提升低数据场景下的预测可靠性；同时针对数据丰富环境设计了一种创新的机器学习流水线。该方法包含针对不同天气条件定制的回归器组与基于自注意力的编码-解码网络，并通过元学习器融合双分支输出，显著提升了预测精度。实验结果表明，所提方法在测试数据集上优于基准模型。
解读: 该混合预测框架对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。日前功率预测可直接集成至智能诊断系统，优化MPPT算法的前瞻性调度策略。针对ST系列储能变流器，精准的24小时功率预测能显著提升储能系统充放电策略优化，降低电网波动冲击。LightGBM与自注意力网络的双...
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