找到 3 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
基于OWT-STGradRAM的超短期时空风速预测
Ultra-Short-Term Spatio-Temporal Wind Speed Prediction Based on OWT-STGradRAM
Feihu Hu · Xuan Feng · Huaiwen Xu · Xinhao Liang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
考虑风电场中风机站点的方向与距离特征有助于提升风电功率预测精度。本文提出一种基于正交风向变换时空梯度回归激活映射（OWT-STGrad-RAM）的深度学习时空预测方法。该模型将风电场编码为图像，各风机作为图像中的点，通过时空融合卷积网络集成风速、温度和气压等多源数据进行特征融合与预训练，构建特征数据集。利用OWT消除不同主导风向的影响，结合STGrad-RAM刻画风机节点间的方位与距离关系，增强空间特征的可解释性，并用于风速预测。实验结果表明，所提方法在预测精度上显著优于对比模型。
解读: 该风速预测技术对阳光电源的储能和风电产品具有重要应用价值。OWT-STGradRAM模型通过深度学习实现的高精度风速预测，可优化ST系列储能变流器的调度策略和PowerTitan储能系统的容量配置。在风电场应用中，该技术可提升风电并网点功率预测精度，有助于改进储能系统的功率平滑控制和调频调峰性能。模...
基于气泡熵融合与SCAD正则化的鲁棒模糊认知图在光伏发电预测中的应用
Learning a Robust Fuzzy Cognitive Map Based on Bubble Entropy Fusion With SCAD Regularization for Solar Power Generation
Shoujiang Li · Jianzhou Wang · Hui Zhang · Yong Liang · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
精确可靠的光伏功率预测对智能电网的经济调度与稳定运行至关重要。针对太阳能固有的间歇性、非平稳性和随机性导致现有方法难以满足高精度预测需求的问题，本文提出一种结合气泡熵与平滑截断绝对偏差（SCAD）正则化的模糊认知图（FCM）预测方法（BesFCM）。该方法利用气泡熵融合两种模态分解技术以增强光伏数据特征的稳定性与判别性，构建融合模糊逻辑、神经网络与专家系统的FCM模型，并引入高阶SCAD正则化学习机制抑制过拟合，提升模型鲁棒性与泛化能力。实验结果表明，该方法在比利时多区域、多采样间隔的光伏数据集...
解读: 该鲁棒模糊认知图预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。其气泡熵融合与SCAD正则化方法可显著提升光伏功率预测精度，直接优化SG系列逆变器的MPPT算法和功率预测模块。在储能侧，精准的发电预测能改进ST系列储能变流器的充放电策略，降低备用容...
一种考虑ISLDN中三相不平衡与经济运行的F-SOP综合控制策略
A Comprehensive Control Strategy for F-SOP Considering Three-Phase Imbalance and Economic Operation in ISLDN
Xin Wang · Qi Guo · Chunming Tu · Liang Che 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年8月
随着可再生能源和单相负荷的大量接入，低压配电网中三相不平衡及变压器轻/重载运行问题日益突出。现有互联低压配电网（ISLDN）研究较少同时兼顾上述两类问题的综合调控。为此，本文提出一种基于四桥臂软开点（F-SOP）的综合控制策略。首先建立包含F-SOP与变压器的系统综合损耗模型，揭示不平衡度与负载率对设备效率的影响；其次，以最小化网络损耗为目标，提出计及三相不平衡约束与经济运行区间的优化调度方法，生成F-SOP的功率指令；进一步设计改进的对等控制策略，确保优化调度实施并提升系统稳定性。仿真与实验验...
解读: 该F-SOP综合控制策略对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。文章提出的四桥臂拓扑与三相不平衡治理技术可直接应用于阳光电源储能PCS产品，提升其在分布式光伏大量接入场景下的电能质量调节能力。所提优化调度方法与改进对等控制策略可融入iSolarCloud平台，实现储能...