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基于灵敏度的可再生能源可用发电容量变化跟随滚动运行可靠性评估方法
A Sensitivity-Based Rolling Operational Reliability Evaluation Method Following the Changing Available Generation Capacity of Renewable Energies
Xuan Li · Kaigui Xie · Changzheng Shao · Bo Hu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年4月
由于可靠性评估过程耗时，电力系统运行可靠性通常基于可再生能源出力的预测值提前进行。然而，在实际运行中，可再生能源预测值不断更新，需进行滚动评估以保持可靠性评估的准确性。本文提出一种基于系统可靠性对可再生能源可用出力灵敏度的日内滚动评估方法。该方法在可再生能源出力小幅波动时，通过修正前次评估结果快速获取可靠性指标。首先，结合输电线路状态字典法与负荷可行域（LFR）方法，构建基于LFR的蒙特卡洛可靠性评估模型；其次，提出一种负荷削减计算的近似距离法，建立负荷削减量与可再生能源可用出力之间的线性多项式...
解读: 该滚动可靠性评估方法对阳光电源储能系统与光伏逆变器产品具有重要应用价值。针对ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统，可集成该灵敏度模型实现日内实时可靠性评估，根据光伏出力预测更新动态调整储能充放电策略，提升系统应急响应能力。对于SG系列光伏逆变器，该方法可优化iSolarCloud云平...
基于风险场景感知的日前风电出力预测框架
A Framework of Day-Ahead Wind Supply Power Forecasting by Risk Scenario Perception
Mao Yang · Yutong Huang · Zhao Wang · Bo Wang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
大规模风电并网背景下，风电功率预测对电力系统安全稳定运行至关重要。现有预测方法重统计精度而轻应用风险，导致预测值与实际调度需求脱节。为此，本文提出一种考虑风险场景感知的风电出力预测（WSPF）框架。首先结合数值天气预报风速波动信息，利用TimesNet识别预测中的风险场景；其次构建有效消纳区与供电风险区评价指标，并据此优化预测曲线修正方案；最后融合多种预测模型进行验证。在中国内蒙古某风电集群的应用结果表明，该方法使WSPF平均精度提升37%，验证了其有效性与普适性。
解读: 该风电预测框架对阳光电源的储能和风电变流产品具有重要应用价值。首先，TimesNet风险场景识别技术可集成至ST系列储能变流器的调度控制系统，优化储能容量配置和充放电策略。其次，风险区评价方法可应用于PowerTitan大型储能系统的调峰调频功能设计，提升系统对风电波动的响应能力。此外，该预测框架也...
FDCA-DSTGCN：一种基于频域信息增益与动态趋势感知的风电场群功率日前预测模型
FDCA-DSTGCN: A Wind Farm Cluster Power Day-Ahead Prediction Model Based on Frequency Domain Information Gain and Dynamic Trend Sensing
Mao Yang · Jiajun Niu · Bo Wang · Dawei Huang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年5月
准确的风电场群功率预测对大规模风电接入的新一代电力系统至关重要。现有建模方法忽略风向及频域信息的作用，导致空间信息利用不足，预测精度提升受限。为此，本文提出一种融合频域信息增益与动态趋势感知的风电场群日前功率预测模型。首先，基于图论与多信息渐进融合进行集群划分并设置虚拟信息节点；其次，提出时间窗内主导风向识别方法，构建基于主导风向与风速的动态加权有向图结构；进而，设计引入频域增益通道注意力机制的动态时空图卷积网络（FDCA-DSTGCN）完成预测。在中国内蒙古某风电场群的实证结果表明，所提方法较...
解读: 该风电场群功率预测技术对阳光电源储能与电网侧产品具有重要应用价值。首先可应用于ST系列储能系统的调度优化，通过频域信息增益提升储能容量配置精度，优化充放电策略。其次可集成到iSolarCloud平台，为新能源电站群的智能运维提供更准确的功率预测支持。该模型的动态时空图卷积网络架构也可迁移应用于光伏电...
多尺度协同建模与基于深度学习的风冷数据中心热预测：热管理的新视角
Multi-scale collaborative modeling and deep learning-based thermal prediction for air-cooled data centers: An innovative insight for thermal management
Ningbo Wang · Yanhua Guo · Congqi Huang · Bo Tian 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 研究数据中心（DC）的热环境及温度分布对于应对设备故障或环境变化等突发事件至关重要。然而，构建从数据中心机房级到芯片级的全尺寸仿真模型面临巨大挑战。本文提出一种独特的方法，将多尺度协同建模与深度学习技术相结合，用于风冷数据中心的热预测。通过将父模型的仿真结果作为子模型的边界条件，构建了数据中心多尺度仿真模型，显著降低了模型复杂度和计算资源消耗。利用实验数据，对不同尺度的模型分别进行了验证。研究了不同冷却策略、送风温度和送风流量对多尺度仿真模型的影响。基于参数化仿真方法，构建了用于训练数据驱...
解读: 该多尺度协同建模与深度学习热管理技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。ST系列PCS和PowerTitan等大型储能产品面临电池簇、模组到电芯的多层级热管理挑战,可借鉴其多尺度仿真方法降低建模复杂度。CNN-BiLSTM-Attention神经网络可集成至iSolarCloud平台,实现储能柜温度...
不同两相流关联式下高温热泵系统换热器设计与性能评估：4E分析
Heat exchanger design and performance evaluation for a high-temperature heat pump system under different two-phase correlations: 4E analysis
Ding Wu · Bo Ma · Xiaohui Huang · Xian Wu 等7人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384
摘要 为区域供热并促进可再生能源电力的消纳，高温热泵技术预计将在由可再生能源驱动的热能储存系统中发挥关键作用。然而，目前关于高温热泵性能预测的研究通常基于特定的换热器传热关联式，难以指导在高温热泵系统的换热器设计和系统性能评估中对两相流关联式的选择与组合。本研究聚焦于不同两相流关联式的影响，针对用于部件设计和系统性能预测的8种关联式（4种流动冷凝关联式和4种流动沸腾关联式）开展了对比研究。结果表明，对于设计工况下的冷凝器或蒸发器，其尺寸、成本及碳排放均显著受到不同两相流关联式的影响。在16组两相...
解读: 该高温热泵4E分析技术对阳光电源储能系统热管理具有重要参考价值。PowerTitan等大型储能系统面临显著热管理挑战,研究揭示的两相流换热关联式选择对换热器设计、成本及碳排放的影响,可直接应用于ST系列PCS和集装箱式ESS的冷却系统优化。特别是非设计工况下9.88%的制热量波动和6.76%的火用效...
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