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复杂风电场中风机来流风速的分析与预测：考虑气象因素及风电场时空特性
Analysis and prediction of incoming wind speed for turbines in complex wind farm: Accounting for meteorological factors and spatiotemporal characteristics of wind farm
Hongkun Lu · Xiaoxia Gao · Jinxiao Yu · Qiansheng Zhao 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.381
摘要 预测和计算风机轮毂前方的来流风速是风电功率预测研究中的关键环节。本文提出了一种考虑气象空间环境、风速时间特性以及地形和风机尾流效应的风电机组来流风速预测方法。首先，采用气象空间降尺度与时间特征提取方法对风气象桅杆（WMM）处的风速进行预测，建立大尺度气象背景与WMM风速之间的时空关联关系；其次，利用WMM预测风速，并结合从WMM到特定风电机组路径上的地形影响和尾流效应，计算该机组的来流风速；第三，利用激光雷达（LiDAR）在中国张家口张北某风电场的一台特定风电机组上对本文所提方法进行了验证...
解读: 该风速预测技术对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要应用价值。通过融合气象降尺度、时空特征提取和尾流效应建模,可显著提升风功率预测精度(R²达0.9432)。该方法可集成至iSolarCloud平台,为风储耦合系统提供精准预测支持:1)优化ST系列储能PCS的充放电策略,提前响应风电波动;2)改进G...
基于深度强化学习的考虑动态风的风电场流动控制
Deep reinforcement learning-driven wind farm flow control considering dynamic wind
Hangyu Wang · Shukai He · Jie Yan · Shuang Han 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.337
摘要 克服由尾流效应引起的功率损失对于提高运行中风电场的效率至关重要。风电场流动控制是实现这一目标的关键方法。然而，包括风速和风向变化在内的动态风况以及环境不确定性，给有效的流动控制带来了重大挑战。为应对这些挑战，本文提出了一种基于深度强化学习并考虑动态风的风电场流动控制方法。首先，从LiDAR测量数据中提取动态风波动特征，构建了全面的数据集。随后，开发了一种以动态风作为输入、通过偏航角调整最大化风电场输出功率的流动控制方法。最后，引入双延迟深度确定性策略梯度（Twin Delayed Deep...
解读: 该深度强化学习风电场流控技术对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。TD3算法的实时优化与在线学习机制可应用于ST系列PCS的动态功率调度,通过经验回放处理新能源波动不确定性。动态风况建模思路可迁移至PowerTitan储能系统,结合iSolarCloud平台实现风光储协同控制,优化多能互补场景下的功率...
基于电流源串联型风力发电机组的风电场输出功率研究
Study on Output Power of Wind Farm Composed of Current-Source Series-Connected Wind Turbines
Shoji Nishikata · Fujio Tatsuta · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
针对无需海上变电站、采用晶闸管整流电路的电流源串联型风力发电机组构成的风电场，研究其输出功率特性。首先分析IEA 15MW海上基准风力机单机的稳态运行特性，继而对单台风电机组及由36台机组组成的风电场在8.65 m/s平均风速和海上风速湍流条件下的动态性能进行仿真。结果表明，单机输出功率波动标准差与平均输出之比为39.38%，而风电场该比值降至6.24%，验证了风电场具有显著的功率平滑效应。
解读: 该研究的电流源串联型风电场方案对阳光电源的大功率储能变流器和海上风电并网产品具有重要参考价值。其中电流源串联拓扑可应用于PowerTitan储能系统的高压直流母线设计,有助于简化系统结构、提高可靠性。风电场功率平滑效应的研究结论,对ST系列储能变流器的功率控制策略优化具有启发,可用于改进储能系统的功...
可持续自感知铁路风之花密封混合纳米发电机
Sustainable self-sensing railway wind-blossom with sealed hybrid nanogenerator
Hao Wang · Tengfei Liu · Zutao Zhang · Dabing Luo 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 智能铁路的发展对先进的铁路物联网（IoRT）系统提出了迫切需求，其中主要挑战之一是为偏远的IoRT节点提供持续电力供应。一种可行方案是在强风区域将风能收集装置集成于风屏障中，从而同时实现防风与能量采集功能。本研究提出了一种名为“风之花”（Wind-Blossom, WB）的风能采集装置，将其应用于铁路屏障中，兼具防风、能量采集和风速自感知功能，旨在构建可长期运行的铁路状态监测IoRT系统。WB的设计采用阿基米德螺旋转子与风透镜结构，以实现高效的风能采集与风力削弱效果。该装置集成了电磁与摩擦...
解读: 该铁路风能采集与自感知技术对阳光电源新能源基础设施布局具有启发意义。其混合发电机制(电磁+摩擦纳米发电)可借鉴至光储充一体站的微能量采集系统,为偏远监测节点供电。风速自感知原理可应用于iSolarCloud平台的环境监测模块,提升风光互补电站的预测性维护能力。该多功能集成思路与阳光电源ST储能系统的...
一种用于风力涡轮机应用中精确预测三维时空风场的新型频域物理信息神经网络
A novel frequency-domain physics-informed neural network for accurate prediction of 3D spatio-temporal wind fields in wind turbine applications
Shaopeng Li · Xin Li · Yan Jiang · Qingshan Yang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.386
摘要 风能是全球关键的清洁能源之一。风力涡轮机的结构安全性和动力响应分析在很大程度上受到其所在位置风速数据可获得性与精度的影响。然而，气象观测站分布稀疏，通常难以获取高分辨率的空间风速数据，因此需要采用条件模拟方法来补充低分辨率的观测数据。本研究针对这一挑战，提出了一种频域物理信息神经网络（FD-PINN），该方法利用频域信息，旨在实现对风力涡轮机三维（3D）时空风场的精准预测。该方法构建了一个深度神经网络，并将其与关键物理模型相结合，包括风谱、风场相干函数以及风速廓线。通过融合这些物理先验知识...
解读: 该频域物理信息神经网络技术对阳光电源风电变流器及新能源场站具有重要价值。通过高精度3D时空风场预测,可优化SG系列风电变流器的功率预测算法和主动抗扰控制策略,提升MPPT效率。结合iSolarCloud平台,该深度学习方法可增强风光储混合电站的预测性维护能力,优化储能系统ST系列PCS的充放电策略。...
一种原理约束的风场图像生成框架用于短期风电功率预测
A Principle-Constrained Wind Field Image Generation Framework for Short-Term Wind Power Forecasting
Jingxuan Liu · Haixiang Zang · Tao Ding · Lilin Cheng 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年8月
随机且非平稳的风特性给风电带来了相当大的不确定性，这对电网管理和市场出清构成了挑战。研究风场的时空特性对于预测未来风电变化至关重要。然而，目前在更精确地描述风场演变特征方面仍有提升空间。在本研究中，通过多阶偏微分方程建模，可将风场演变过程分解为对流、扩散、环流以及其他未知过程。在先验知识和深度学习的共同驱动下，提出了一种新型的物理单元（Phycell），用于从连续的风场图像中学习时间依赖关系。由此，建立了一个递归风场预测框架，以获取未来多步的风场图像。此外，通过引导注意力机制处理风场预测结果，以...
解读: 该风场图像生成框架对阳光电源的风电变流器和智能运维系统具有重要应用价值。可集成至iSolarCloud平台的预测分析模块，提升风电场发电功率预测精度，优化储能调度策略。对ST系列储能变流器的功率调节控制和PowerTitan系统的容量配置提供更准确的数据支撑。通过提前预知风电出力变化，可实现储能系统...
从宏观到微观：中国沿海风能潜力的多尺度评估方法
From macro to micro: A multi-scale method for assessing coastal wind energy potential in China
Li-Rong Deng · Zhi-Li Ding · Yang Fu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.389
摘要 随着海上风电向更深水域、集群化部署和更大单机容量方向发展，风能建设的复杂性日益增加，对风能资源评估方法的全面性提出了更高要求。当前的风能资源评估通常局限于宏观尺度或微观尺度，往往忽略了密集风电场的尾流效应。此外，基于卫星数据的微观尺度风资源评估未考虑区域间风切变指数的差异，导致风速评估存在偏差。因此，本研究提出一种综合性的风能资源评估框架，将宏观尺度的低分辨率分析与微观尺度的高分辨率评估相结合。在宏观层面，除了经典的风能指标、变率指标和成本指标外，特别考虑了现有海上风电场区域及其潜在尾流效...
解读: 该多尺度海上风电评估方法对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要应用价值。研究揭示的尾流效应区域是风场区域3倍,南方海域尾流更显著,这为ST系列储能PCS在海上风电场的平滑出力波动、削峰填谷提供了精准配置依据。100米轮毂高度的风速精细化评估可优化PowerTitan储能系统容量设计。台湾海峡等高CO...
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...
基于风洞试验的光伏阵列风场特性
Wind field characteristics of photovoltaic arrays based on wind tunnel tests
Meilin Liab · Tao Chenc · Shijun Mad · Fei Liud 等8人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.300
摘要 中国西北沙漠地区大规模建设光伏电站显著扰动近地表风场，不仅带来运行风险，还加剧了风沙危害。本研究以九墩滩光伏电站为原型，通过风洞实验，系统研究了九个来流风向角和四种风速梯度条件下光伏阵列对风场的影响。研究表明，气流在接触阵列后总体呈现多个典型阶段，包括气流抬升、加速、涡旋生成及恢复过程。阵列引起的风速场扰动具有明显的垂直分层特征，其中3–12 cm高度范围内扰动最强，并随高度增加而减弱。迎风侧风速廓线呈“J”型分布，边界层结构清晰；而在背风侧，风速普遍偏离对数分布规律。光伏阵列对气流具有显...
解读: 该风洞试验研究揭示光伏阵列对近地风场的扰动特性,对阳光电源西北荒漠电站设计具有重要参考价值。研究发现阵列内风速最大降幅达99.84%,可指导SG系列逆变器散热系统优化设计,特别是225°主导风向下的通风布局。建议结合iSolarCloud平台集成风速监测数据,动态调整组件间距与支架高度参数,优化MP...
将风电场改造为光伏-风电混合电站：资源相关特征对技术经济可行性的影响
Retrofitting wind power plants into hybrid PV–wind power plants: Impact of resource related characteristics on techno-economic feasibility
Øyvind Sommer Klyv · Ville Olkkonen · Magnus Moe Nygår · David Lingfors 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.379
摘要 混合电站（HPP）的概念正在获得越来越多的关注，该概念指共址的太阳能光伏（PV）和风能设施共享一个公共并网点（POI）接入电网。风能和太阳能资源可能呈现负相关性，这使得可以在确保较低弃电率的前提下，使此类混合电站的装机容量超过其标称的POI容量。因此，在电网接入受限制约装机容量扩张的地区，将现有风电场改造为光伏-风电混合电站可能是一种颇具前景的策略。然而，目前尚不清楚某一特定地点的资源可利用性以及太阳能与风能资源之间的负相关性如何影响在现有风电场加装光伏容量的技术经济可行性。本研究采用技术...
解读: 该风光混合电站改造研究对阳光电源具有重要战略价值。针对风电场光伏改造场景,SG系列光伏逆变器的1500V系统和多路MPPT技术可优化不同辐照条件下的发电效率;ST系列储能变流器和PowerTitan系统能有效平抑风光资源反相关特性带来的功率波动,降低弃电损失;iSolarCloud平台可基于历史数据...
基于深度学习与稀疏风洞数据的长跨柔性光伏结构时空风压场预测
Spatiotemporal wind pressure field prediction for long-span flexible photovoltaic structures using deep learning and sparse wind tunnel data
Hehe Ren · Haoyue Liu · Boyang Wang · Shitang Ke · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.286
摘要 长跨柔性光伏（PV）结构是应对“光伏+”发展挑战的关键解决方案之一。然而，由于其跨度大、自重轻、刚度柔、离地高度高等特点，易产生显著的风致振动响应，属于典型的风敏感结构，因此风荷载成为其结构设计中的控制性荷载。目前，针对柔性光伏结构的风荷载尚无明确的设计标准，相关研究主要依赖风洞试验获取风荷载数据。但由于试验尺度限制，风压测点只能在结构表面稀疏布置。为此，本文将风洞试验数据与深度学习方法相结合，提出一种仅基于有限数量监测点即可预测柔性光伏结构表面风压时空场的方法。考虑到风压具有显著的时空波...
解读: 该风压场时空预测技术对阳光电源大型地面光伏电站及柔性支架系统具有重要应用价值。针对SG系列逆变器配套的大跨度柔性光伏支架，该深度学习模型可优化抗风设计，降低结构成本。对于PowerTitan储能系统的户外集装箱布局，可通过风压预测优化散热通道设计，提升系统可靠性。建议将该技术集成至iSolarClo...
考虑NWP风速误差容忍度的功率预测：一种在风速偏差场景下提升短期风电功率预测精度的策略
Power prediction considering NWP wind speed error tolerability: A strategy to improve the accuracy of short-term wind power prediction under wind speed offset scenarios
Mao Yang · Yunfeng Guo · Tao Huang · Wei Zhang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 短期风电功率预测对于风电参与日前调度具有重要意义。然而，不可避免的数值天气预报（NWP）误差给高精度风电功率预测带来了严峻挑战，尤其是在功率峰谷时段，极端误差尤为显著。针对这一问题，本文提出了一种考虑风速偏差场景及加权改进偏差损失函数（WIOLF）的短期风电功率预测精度提升策略。该方法引入多层级有向无环图结构以识别风速偏差场景，并采用带有梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络（WGAN-GP）解决样本不平衡问题。在功率预测部分，将WIOLF集成至时间卷积网络（TCN）与多头自注意力机...
解读: 该风电功率预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。针对NWP风速误差导致的功率预测偏差,可应用于ST系列PCS的智能调度策略优化。通过风速偏移场景识别与WGAN-GP样本平衡技术,能提升PowerTitan储能系统在风储联合调度中的日前计划准确性。TCN-MHSA组合模型的加权损失函数思路,可借...
基于Wasserstein距离的风电场异常风功率数据迭代清洗方法
An Iterative Cleaning Method for Abnormal Wind Power Data in Wind Farms Based on Wasserstein Distance
Yijun Shen · Bo Chen · Jianzheng Wang · Shichao Liu 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
风电机组功率曲线是评估其发电性能的重要指标，对风电场运行和电力系统调度具有重要意义。然而，机组停机、传感器故障和限电等因素导致大量异常值，给状态监测与功率预测带来挑战。针对异常数据特点，本文提出一种基于Wasserstein距离的风电场迭代清洗方法，结合神经网络与单调性约束，利用Wasserstein距离建模风速-功率关系并同步剔除异常点，使拟合曲线逐步逼近真实功率曲线。在数值模拟和十二个实测风电机组数据集上的实验表明，该方法在存在大量异常数据的情况下仍能构建高精度功率曲线模型，性能显著优于现有...
解读: 该风电数据清洗方法对阳光电源的风电变流器和智能运维系统具有重要应用价值。基于Wasserstein距离的异常数据识别技术可集成到iSolarCloud平台,提升风电场运行数据的质量和可靠性。具体可应用于:(1)风电变流器的功率曲线优化与效率提升;(2)iSolarCloud平台的智能诊断与预测性维护...
风力机变桨角控制智能框架综述
Review of the Intelligent Frameworks for Pitch Angle Control in Wind Turbines
Abdulbasit Hassan · Ghali Ahmad · Md Shafiullah · Asif Islam 等5人 · IEEE Access · 2025年1月
在可再生能源中，风能对满足全球日益增长的清洁能源需求具有关键作用。风力发电的波动性导致功率输出间歇多变、机械载荷变化及系统非线性动态特性。风力机主要控制参数为叶片变桨角与发电机转矩，其控制器设计面临系统非线性、桨距角及其速率约束、风速随机性及模型未建模动态等挑战。有效应对这些复杂性对保障风力机运行稳定性与安全性至关重要。本文综述了应用于风力机集体变桨控制的各类智能控制方法，系统评述了其相较于传统控制策略在处理非线性问题上的优势，显著提升了风电系统的整体性能，并探讨了风电场发展与电网集成的关键评估...
解读: 该研究对阳光电源的储能和风电产品线具有重要参考价值。智能变桨控制框架的非线性控制策略可借鉴应用于ST系列储能变流器的功率控制优化，特别是在电网波动工况下的快速响应控制。其处理系统非线性、约束优化的方法也可用于PowerTitan大型储能系统的功率调节算法改进，提升系统动态性能。此外，文中探讨的电网集...
考虑地形坡度和风机位置影响的二维山丘上风力机尾流特性的风洞研究
Wind tunnel study of wind turbine wake characteristics over two-dimensional hill considering the effects of terrain slope and turbine position
Yao Chen · Bowen Yan · Meng Yu · Guoqing Huang 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 风电场中风机之间的尾流干扰会导致风电场整体发电功率显著下降。本研究通过系统的风洞试验，对在不同坡度的二维山丘上处于不同位置的风力机尾流特性进行了研究，其中风力机轮毂高度与山丘高度相同，均为250 mm，转子直径为400 mm。首先，提出了一种新的归一化方法，用于公平评估风力机在山丘不同位置处的尾流速度亏损。研究发现，位于山顶的风力机尾流受地形影响显著大于位于山前或山后的风力机。随后，系统分析了地形对风力机尾流的影响，包括速度亏损和附加湍流强度。山丘坡度主要影响风力机背风侧的尾流特性：当风力...
解读: 该风电尾流研究对阳光电源复杂地形风电场储能系统配置具有重要参考价值。研究揭示的山地地形对尾流特性的影响规律,可指导ST系列储能变流器在山地风电场的微观选址与容量优化配置。针对陡坡山顶尾流恢复快、缓坡尾流扩散宽的特性,可优化PowerTitan储能系统的功率平抑策略,通过iSolarCloud平台实时...
基于LiDAR观测对运行中的抛物槽式聚光太阳能电站风况特征及其对风荷载影响的表征
Characterization of wind conditions and impact on wind loading at an operational parabolic trough concentrating solar power plant using LiDAR observations
Geng Xiaa · Ulrike Egerer · Stefano Letizi · Mithu Debnath 等7人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.300
摘要 风荷载是影响聚光太阳能（CSP）集热器系统（包括定日镜和抛物槽）结构设计成本的主要因素。传统上，这些系统的设计依赖于风洞试验数据，而此类数据往往难以准确反映实际全尺寸条件下所经历的动态效应。本研究首次通过激光雷达（lidar）观测，对一个正在运行的抛物槽式CSP电站内部的风况进行了实验性表征。LiDAR观测为深入理解槽式集热器阵列内部区域的风流状况提供了独特的机会。我们的研究结果表明：（1）在经过前几排集热器阻挡后，由于湍流混合增强，气流继续越过槽场时，槽上方的风速恢复至来流风速的73%；...
解读: 该研究揭示CSP槽式电站内部风载特性,对阳光电源光热跟踪系统设计具有重要参考价值。LiDAR观测发现阵列内部风速恢复至73%且剪切力矩增大,提示需优化内部排布的跟踪支架结构强度与控制策略。可结合iSolarCloud平台集成风速监测数据,通过预测性维护算法动态调整跟踪器防风姿态,降低结构成本同时提升...
符合概率分布的物理约束风力发电预测方法：面向抗噪深度学习
Physics-constrained wind power forecasting aligned with probability distributions for noise-resilient deep learning
Jiaxin Gao · Yuanqi Cheng · Dongxiao Zhang · Yuntian Chen · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 风电作为关键的可再生能源之一，在实现碳中和目标中发挥着重要作用。然而，由于风速预测数据具有高噪声特性，风力发电功率的准确预测面临挑战，这会降低预测的精度与鲁棒性。为解决这一问题，本文提出一种理论引导（即物理约束）的深度学习风力发电预测方法（TgDPF）。TgDPF将表征风电功率概率分布的风电功率曲线领域知识，与长短期记忆网络（LSTM）深度学习模型相结合。该融合机制确保模型输出与风电功率的概率分布保持一致，遵循物理约束条件，从而增强对噪声的抵抗能力。因此，TgDPF是一种典型的物理约束建模...
解读: 该物理约束深度学习风电预测技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。通过融合风电功率曲线概率分布与LSTM模型,在高噪声环境下预测精度提升24.7%-73.9%,可显著优化储能系统的充放电策略与能量管理。该方法的抗噪声特性与物理约束思想可迁移至iSolarClo...
基于迎风侧首排数据与深度学习的长跨柔性光伏阵列风压分布预测
Prediction of wind pressure distribution on long-span flexible photovoltaic arrays using windward first row data and deep learning
Hehe Rena · Haoyue Liua · Shitang Kea · Wenxin Tiana 等8人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.298
摘要 长跨柔性光伏（PV）结构是解决“光伏+”发展挑战的关键方案之一。然而，其大跨度、轻质、低刚度和高离地间隙等特性加剧了风致振动效应，使得风荷载成为结构设计中的关键因素。鉴于风压试验中风压数据具有空间分布特征且测点数量受限，本文提出一种全卷积网络（FCN）模型，该模型在卷积神经网络（CNN）框架内融合多尺度特征与跳跃连接结构，利用柔性光伏阵列首排的风压场数据来预测整个光伏阵列的风压分布。结果表明，所预测风压的相对误差约为9%，预测值与实际风压之间的相关系数超过0.95。这说明该FCN模型能够有...
解读: 该风压预测技术对阳光电源大型地面光伏电站的结构设计具有重要价值。针对渔光互补、农光互补等'光伏+'场景中采用的大跨度柔性支架系统，该深度学习模型可通过少量迎风侧测点数据预测整体风压分布，优化支架结构设计，降低风洞试验成本。可应用于SG系列逆变器配套的柔性支架系统选型，指导PowerTitan储能系统...
利用沿海上升流信息改进的海上风能时空预测
Improved spatio-temporal offshore wind forecasting with coastal upwelling information
Feng Ye · Travis Miles · Ahmed Aziz Ezzat · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
准确的短期风速预测对于风能可靠运行及其并入电网至关重要。对于海上风电场而言，海洋环境带来的额外不确定性使得获取高质量预测变得更加复杂。一个典型的例子是沿海上升流这一物理现象，它是一种常见的海洋学过程：持续的沿岸风将较冷、更深的海水向上输送，从而影响垂直风廓线，并进一步影响海上风力涡轮机的发电输出。本文提出了一种时空风速预测模型，该模型利用从卫星影像中提取的上升流信息，以提高海上短期风速和功率预测的精度。该方法基于状态转换建模框架，能够学习海上风场在不同状态下的特有特征，包括相关的海上气象效应以及...
解读: 该海上风电时空预测技术对阳光电源储能系统具有重要价值。通过融合海洋上升流等环境因素,预测精度提升3.76%-27.53%,可显著优化ST系列储能变流器的充放电策略和PowerTitan系统的能量管理。该regime-switching建模思路可借鉴至iSolarCloud平台,结合GFM控制技术实现...
基于加速异步分布式控制的双馈风电机组与尾流风电场集电系统损耗最小化
An accelerated asynchronous distributed control for DFIG wind turbines and collection system loss minimization in waked wind farm
Pengda Wang · Jinxin Xiao · Sheng Huang · Qiuwei Wu 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
本文提出了一种通过电压控制策略实现尾流影响下风电场中双馈感应发电机风力发电机组及集电系统损耗最小化的方法，并采用加速异步分布式计算方案。所采用的基于模型预测控制的电压控制策略能够协调发电机的有功功率以及转子侧和电网侧变流器的无功功率，从而最小化风电机组和集电系统的损耗，提高风电场的发电量并延长风电机组的使用寿命。此外，建立了改进的时变动态尾流模型以提高尾流风速计算的准确性，并考虑了由时间延迟描述的尾流传播过程。同时，采用与湍流强度相关的修正方法对下游风速进行修正。引入异步分布式计算方案以提高求解...
解读: 该分布式优化控制技术对阳光电源风电变流器及智能风场解决方案具有重要价值。文中基于MPC的电压协调控制策略可应用于SG系列风电变流器,通过协调机侧网侧变流器的有功无效功率,降低集电系统损耗2.78%。异步分布式计算方案结合Nesterov加速算法,可集成至iSolarCloud平台实现大规模风场实时优...
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