找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
基于领域知识引导的特征与损失函数构建的可解释风电功率预测
Interpretable Wind Power Forecasting with Feature and Loss Function Construction Guided by Domain Knowledge
Yongning Zhao · Yuan Zhao · Yanxu Chen · Haohan Liao 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月
针对当前风电功率预测方法缺乏领域知识融合导致精度与可解释性不足的问题，提出一种可解释的数据-知识融合超短期预测模型。通过历史风速输入构建风速-功率曲线生成理论输出，并结合实测数据作为模型输入；设计边界约束损失函数，利用alpha shape算法和局部加权线性回归提取功率上下边界并动态更新以捕捉波动特性；引入基于Jensen-Shannon散度的误差分布形状损失，促使训练误差逼近正态分布。在30个风电场的实验表明，该方法在各预测时域均优于基线模型，且在噪声与缺失数据下具有强鲁棒性。
解读: 该风电功率预测技术对阳光电源储能和智能运维产品线具有重要应用价值。特别是其基于领域知识的边界约束和误差分布优化方法,可直接应用于ST系列储能变流器的功率调度和PowerTitan系统的容量规划。通过将该预测算法集成到iSolarCloud平台,可提升风储联合项目的调度精度和经济性。其数据-知识融合的...
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...