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面向能源市场导向条件下的集成光伏-储能低压直流系统动态多模式切换能量管理优化策略
A novel energy management optimization strategy for integrated photovoltaic-storage LVDC systems using dynamic multi-mode switching under energy market-oriented conditions
Wen Xueru · Wu Xiaodong · Zia Ullah · Li Ronga 等7人 · Solar Energy · 2025年10月 · Vol.299
摘要 随着能源政策向市场导向转型，如何最大化可再生能源利用率并优化电力交易收益面临诸多挑战。集成光伏（PV）与储能的低压直流（LVDC）系统具有广阔的应用前景，然而传统控制策略往往缺乏适应动态运行条件的灵活性。本文提出一种基于动态多模式切换的能量管理优化策略，通过引入储能保护、电网保障获取及市场定位机制，增强了传统协调控制能力。通过对运行模式进行精细化分类，实现了并网、孤岛及混合模式之间的无缝切换，支持自适应调度与稳定运行。所提出的多模式切换策略基于动态协调能量管理理论，确保了最优能量管理，并在...
解读: 该动态多模式切换能量管理策略对阳光电源ST系列储能变流器与SG系列光伏逆变器的协同控制具有重要参考价值。论文提出的并网/离网/混合模式无缝切换机制,可优化PowerTitan储能系统的SOC管理策略,将电池SOC波动控制在0-10%区间,有效延长电池寿命。其市场导向的能量优化调度算法可集成至iSol...
基于多空间注意力LSTM的时序环境感知光伏性能预测框架
Temporal environment informed photovoltaic performance prediction framework with multi-spatial attention LSTM
Dou Hong · Fengze Li · Jieming Ma · Ka Lok Man 等6人 · Solar Energy · 2025年6月 · Vol.296
摘要 预测光伏（PV）系统的性能对于优化可再生能源利用至关重要。然而，传统的时间序列方法仅关注时间模式，忽略了环境变化的影响，而诸如局部遮挡等动态条件进一步增加了功率预测的复杂性。为应对由遮挡引起的变化，本文提出了一种时序与环境感知预测（TEIP）框架，该框架通过一种新颖的多空间注意力LSTM（MSAL）网络，动态整合时序与环境数据，从而提升光伏功率预测精度。该框架利用TE矩阵捕捉随时间变化的结构化环境条件，包括由局部遮挡引起的变异性。所设计的双分支MSAL模型通过空间特征提取对环境数据进行独特...
解读: 该TEIP框架的多空间注意力LSTM架构对阳光电源SG系列光伏逆变器和iSolarCloud平台具有重要应用价值。其时空环境矩阵建模方法可增强MPPT算法在局部遮挡场景下的动态响应能力,R²达0.952的预测精度可显著提升ST储能系统的充放电策略优化。建议将该框架集成至智能运维平台,结合虚拟同步发电...