找到 4 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
基于SCADA数据的周期增强型Informer模型用于短期风电功率预测
Periodic-Enhanced Informer Model for Short-Term Wind Power Forecasting Using SCADA Data
Zhao-Hua Liu · Long-Wei Li · Hua-Liang Wei · Ming Li 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月
针对风电场SCADA系统提供的丰富运行与环境数据，提出一种周期增强型Informer模型用于短期风电功率预测。首先，采用基于v-p曲线与四分位法结合的方法滤除稀疏离群点，并利用DBSCAN算法去除功率曲线中的聚集噪声；其次，基于最大信息系数筛选多特征输入集以提升数据利用效率；进而设计时序卷积网络提取输入特征的标量投影，并融合局部与全局时间戳构建周期信息增强的嵌入层；最后，在Informer模型中引入多尺度深度融合模块，实现跨时间尺度特征的深层整合，有效避免了模型加深带来的资源浪费与过拟合问题。实...
解读: 该周期增强型Informer模型对阳光电源的智能运维和储能系统具有重要应用价值。首先，该模型的多特征输入与时序预测技术可直接应用于iSolarCloud平台的发电预测模块，提升风光储多能互补系统的调度效率。其次，模型的周期性特征提取方法可优化ST系列储能变流器的能量管理策略，特别是在PowerTit...
基于移动储能系统的主动配电网数据驱动电压-无功协调调度
Data-Driven Volt-VAR Coordinated Scheduling With Mobile Energy Storage System for Active Distribution Network
Yang Mi · Changkun Lu · Chunxu Li · Jinpeng Qiao 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年9月
为改善主动配电网（ADN）的电压分布与运行成本，提出一种融合灵活资源特别是移动储能系统在ADN与交通网耦合环境下的协调调度策略。结合去噪扩散概率模型构建数据驱动的日前场景生成方法，利用历史数据学习实际与预测功率曲线的误差关系，建立可再生能源出力的概率分布模型。采用随机机会约束优化方法量化不确定环境下的电压运行风险，并充分挖掘ADN中多资源在时空尺度上的调控能力。通过线性化处理将ADN与交通网耦合模型转化为混合整数线性规划问题。基于IEEE 33节点配电网与15节点交通网的仿真验证了所提方法的有效...
解读: 该移动储能协调调度技术对阳光电源PowerTitan储能系统与充电桩业务具有重要应用价值。研究提出的数据驱动场景生成方法可集成至iSolarCloud平台，通过去噪扩散模型提升光伏出力预测精度，优化ST系列储能变流器的日前调度策略。移动储能与配电网耦合模型为阳光电源开发车载储能与V2G技术提供理论支...
多工业电解槽在可再生能源制氢系统中的调度：一种协调的有功-无功功率管理方法
Scheduling Multiple Industrial Electrolyzers in Renewable P2H Systems: A Coordinated Active-Reactive Power Management Method
Yangjun Zeng · Yiwei Qiu · Jie Zhu · Shi Chen 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年8月
大规模可再生能源制氢（ReP2H）系统通常包含多个由晶闸管整流器（TR）供电的电解槽（ELZ），其有功与无功负荷呈非线性且不可解耦的关系。多台ELZ的启停与负荷分配影响能量转换效率及电网功率流动，不当调度可能导致无功过载，引发电压越限与网损增加。本文首先分析ELZ能效与无功负荷间的权衡关系，进而提出一种联合有功-无功功率管理方法，通过协调ELZ、可再生能源、储能与无功补偿装置的运行，提升系统整体效益。采用混合整数二阶锥规划（MISOCP）建模，并设计分解算法以适用于大规模系统。基于中国内蒙古风光...
解读: 该协调有功-无功功率管理技术对阳光电源光储制氢系统集成方案具有重要应用价值。研究中的MISOCP优化算法可直接应用于PowerTitan储能系统与SG系列光伏逆变器的协调控制，通过ST储能变流器的四象限运行能力提供动态无功补偿，解决电解槽晶闸管整流器引发的无功过载问题。该方法可集成至iSolarCl...
基于“动态匹配与在线建模”策略的超短期风功率预测
Ultra-Short-Term Wind Power Forecasting Based on the Strategy of “Dynamic Matching and Online Modeling”
Yuhao Li · Han Wang · Jie Yan · Chang Ge 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年8月
超短期风功率预测对电力系统实时调度、频率调节和日内市场交易具有重要意义。由于天气系统复杂性、机组老化及风电场控制策略等因素，风功率序列的时间依赖关系时变（即概念漂移），导致常用离线建模方法预测精度偏低。在线建模可利用流式数据最新信息捕捉动态变化规律，但现有方法难以满足电网对预测时效性的要求。为此，本文提出“动态匹配与在线建模”策略，通过幅值与波动特征相似性动态筛选训练样本，提升样本代表性并缩短训练时间；同时在匹配过程中引入数值天气预报风速信息以提高预测精度。基于中国三个风电场运行数据的实验结果表...
解读: 该风功率预测技术对阳光电源储能产品线具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的调度控制,通过准确预测风电出力波动,优化储能系统的充放电策略,提升调峰调频性能。'动态匹配'方法可集成到iSolarCloud平台,为储能系统提供更精准的调度指令。该技术的在线建模...