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基于图神经网络的电动汽车充电负荷预测与需求响应优化
A Comprehensive Review on Next-Generation Modeling and Optimization for Semiconductor Devices
Pratikhya Raut · Deepak Kumar Panda · Amit Kumar Goyal · IEEE Access · 2025年7月
电动汽车大规模接入对电网负荷管理提出新挑战,精准的充电负荷预测是需求响应优化的基础。本文提出基于图神经网络的充电负荷预测模型,捕捉充电站之间的时空关联性,结合需求响应策略实现充电负荷的削峰填谷。
解读: 该充电负荷预测技术可应用于阳光电源充电桩和储能系统的协同优化。通过智能预测和需求响应策略,优化充储一体化系统的能量调度,降低电网峰值负荷,提升充电基础设施的经济性,为光储充一体化解决方案提供智能调度支持。...
面向并网型电动汽车充电站的实时能量管理系统
Real-time Energy Management System for Grid-tied Electric Vehicle Charging Station Integrated with Photovoltaic and Energy Storage System
Amit Kumar Pandit · Bhavesh R Bhalja · Jeevanand Seshadrinath · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年7月
本文提出了一种用于商业电动汽车充电站（EVCS）的实时能量管理系统（EMS），该系统集成了混合逆变器，以管理来自光伏（PV）、电网和储能系统（ESS）的电力供应。所提出的EMS能够在考虑系统动态特性（如恒流（CC） - 恒压（CV）充电、电动汽车（EV）和ESS的爬坡约束）的同时，使运营成本最小化。此外，该EMS提出了ESS退化模型，以减少电池损耗。所提出的EMS被建模为一个三层优化问题，旨在解决光伏和EV负荷预测误差的同时，在电网、光伏和ESS之间进行电力调度。它采用自适应滚动时域（ARH）进...
解读: 该实时能量管理系统对阳光电源光储充一体化解决方案具有重要应用价值。研究中的多源协调控制策略可直接应用于ST系列储能变流器与SG系列光伏逆变器的协同优化，提升PowerTitan储能系统在充电站场景的经济性。所提出的实时调度算法可集成至iSolarCloud云平台，增强智能运维能力，实现基于电价信号的...
融合迁移学习和集成方法的光伏系统短期功率预测
A Spatiotemporal Feature Extraction Technique Using Superlet-CNN Fusion for Improved Motor Imagery Classification
Neha Sharma · Manoj Sharma · Amit Singhal · Nuzhat Fatema 等6人 · IEEE Access · 2024年12月
光伏功率预测对电网稳定运行和能源管理至关重要,但气象条件波动导致预测精度挑战。本文提出融合迁移学习和集成方法的短期功率预测框架,通过多源气象数据和历史发电数据的协同学习,实现高精度的15分钟至4小时功率预测。
解读: 该短期功率预测技术可集成到阳光电源iSolarCloud智慧光伏云平台。通过精准的功率预测优化SG系列光伏逆变器的能量管理策略,提升分布式光伏系统的电网友好性,为电力调度提供可靠的功率预测数据,支持高比例新能源接入。...
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