找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
考虑跨季节钻孔热能储存的混合可再生能源-CCHP系统容量优化规划
Optimal Capacity Planning of Hybrid Renewable Energy - CCHP System Considering Inter Seasonal Borehole Thermal Energy Storage
Yuan Du · Yixun Xue · Lei Chen · Mohammad Shahidehpour 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年5月
冷热电三联供（CCHP）系统能源利用效率高，通常超过80%。然而，传统CCHP依赖微型燃气轮机，导致碳排放问题。本文设计了一种混合可再生能源-CCHP系统，电力负荷由光伏与风电提供，冷热负荷通过热泵电转热满足。针对可再生能源的季节性波动，引入钻孔热能储存（BTES），将夏季多余能量储于地下供冬季使用。构建了基于决策相关不确定性的两阶段鲁棒优化模型，并采用改进的Benders分解算法求解。通过中国鄂尔多斯实际案例验证方法有效性，分析了BTES集成、不确定性预算及可再生能源比例的影响。
解读: 该混合可再生能源-CCHP系统与阳光电源多产品线深度契合。钻孔热能储存（BTES）的跨季节储能理念可启发ST系列储能系统开发长周期储能解决方案，突破现有电化学储能的时长限制。两阶段鲁棒优化模型可直接应用于PowerTitan大型储能系统的容量配置优化，提升光伏-风电-储能混合系统的经济性。热泵电转热...
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...