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功率器件技术 SiC器件 ★ 5.0

考虑非光滑约束的数据-物理混合驱动配电网线性潮流

Data-Physical Hybrid Driven Distribution Network Linear Power Flow Considering Non-Smooth Constraints

Yuntao Ju · Tianlei Zhang · Lei Wang · Yan Huang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年9月

摘要:现有线性潮流(LPF)模型未考虑电压源换流器(VSC)和有载调压变压器(OLTC)包含运行限值和死区的非光滑约束特性,这限制了其应用。为此,提出一种考虑非光滑约束特性的配电网三相 LPF 模型。首先,利用光滑函数对非光滑约束特性进行有效拟合,得到连续可微的控制函数。然后,基于一阶泰勒级数展开对三相潮流方程进行物理线性化,并通过偏最小二乘法(PLS)得到误差补偿项。与未考虑非光滑约束的模型相比,考虑非光滑约束的三相 LPF 模型能够准确表征实际配电网中 VSC 和 OLTC 的运行特性,从而...

解读: 该研究对阳光电源的VSC型产品(如SG系列逆变器、ST系列储能变流器)具有重要参考价值。通过数据-物理混合建模方法,可优化产品在配电网中的电压调节性能,提升系统稳定性。特别是对于大型储能电站的PowerTitan系统,该方法有助于提高VSC的无功补偿精度和OLTC变压器的调压效果。研究成果可用于改进...

智能化与AI应用 强化学习 模型预测控制MPC 微电网 ★ 4.0

面向多场景泛化的多阶段动态规划在线调度方法:基于通用价值函数学习的配电网调度

Scenario-Generalized Multi-Stage Dynamic Programming for Online Dispatch of Distribution Networks via Universal Value Function Learning

Zhenning Pan · Yukun Deng · Tao Yu · Yufeng Wu 等7人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月 · Vol.41

本文提出场景泛化的多阶段动态规划(S-MSDP)方法,通过学习映射场景上下文到价值函数的通用模型,实现配电网在线调度的零样本适应能力,无需重训练即可应对分布外不确定性,提升调度最优性、泛化性与可扩展性。

解读: 该研究对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列储能PCS的实时协同调度具有重要价值。其通用价值函数框架可嵌入iSolarCloud的AI调度引擎,提升光储系统在负荷/新能源出力突变等未知场景下的自适应决策能力;建议在PowerTitan集群调度中集成S-MSDP算...

光伏发电技术 储能系统 SiC器件 GaN器件 ★ 4.0

四芳基噻吩并噻吩:染料敏化太阳能电池中抑制电荷复合的高效宽隙染料核心

Tetraarylthienothiophene: An efficient charge recombination-suppressed center for wide-gap dyes in dye-sensitized solar cells

Yi-Qiao Yan · Yi-Zhou Zhu · Jian-Yu Zheng · Solar Energy · 2025年3月 · Vol.289

为了应对在染料敏化太阳能电池中共敏化过程中,辅助染料因光谱响应受限而在提升短路电流密度(JSC)的同时维持高开路电压(VOC)所面临的挑战,设计并合成了三种具有不同三苯胺(TPA)电子给体和噻吩并[3,2-b]噻吩(TT)π-桥修饰的宽隙有机染料YYQ11–13。与未修饰的参照染料D1π6A1相比,在TPA给体外围引入常规的己氧基链(YYQ11)可使功率转换效率(PCE)提高10%;而将TT核心转变为四芳基噻吩并噻吩(TATT)中心(YYQ12)则可使PCE提升30%。当同时结合上述两种修饰策略...

解读: 该染料敏化太阳能电池技术通过四芳基噻吩并噻吩(TATT)中心抑制电荷复合,实现开路电压与短路电流同步提升,对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT优化算法具有启发意义。其三维结构抑制载流子复合的机制可借鉴于SiC/GaN功率器件的栅极驱动优化,降低开关损耗。共敏化策略与多MPPT通道协同控制理念契合,...

储能系统技术 储能系统 微电网 可靠性分析 ★ 5.0

具有无缝模式切换的网络化微电网分布式经济控制

Distributed Economic Control With Seamless Mode Switching for Networked-Microgrids

Weitao Yao · Yu Wang · Yan Xu · Dunjian Xie · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年12月

联网微电网(NMG)系统由多个相互连接的独立微电网组成,旨在提高系统的弹性、可靠性和经济性。本文聚焦于遭受各种功率扰动的离网交流联网微电网,提出了一种具备无缝模式切换功能的分层控制方案,该方案将频率(f)/电压(V)控制与微电网(MG)及分布式电源(DG)之间的经济功率分配相结合。下层控制旨在实现快速的频率/电压响应,并通过跟踪上层信号实现分布式电源之间的本地自主经济运行。上层控制旨在进行频率/电压调节以及微电网之间的实时经济调度。在实际应用中,通过在上层三级协调中构建等效微电网成本函数,专门设...

解读: 该分布式经济控制技术对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。研究提出的无缝模式切换策略可直接应用于阳光电源构网型(GFM)与跟网型(GFL)控制技术的协同优化,提升多储能系统并联运行时的经济性和稳定性。分布式优化算法可集成至iSolarCloud云平台,实现多微电...

储能系统技术 储能系统 SiC器件 深度学习 ★ 5.0

基于门控循环单元神经网络利用稀疏监测数据的车载超级电容器储能系统寿命预测

Life prediction of on-board supercapacitor energy storage system based on gate recurrent unit neural network using sparse monitoring data

Li Wei · Yu Wang · Tingrun Lin · Xuelin Huang 等5人 · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.379

摘要 随着超级电容器在交通和能源领域的广泛应用,其服役寿命预测成为一个需要重点考虑的问题。由于车载超级电容器的老化过程与实际工况密切相关,其实际使用寿命可能与实验室测得的循环寿命不一致。然而,记录历史工作状况的车载监测数据质量较低,通常具有稀疏性和碎片化特征,导致难以提取有价值的信息。在我们前期的研究中,已成功从稀疏且碎片化的数据中获取了特征参数,但这些特征参数呈周期性变化,无法直接用于寿命预测。本文首先通过复合正弦函数与多项式时间序列分解模型,从特征参数中提取超级电容器的退化趋势项;其次,为弥...

解读: 该超级电容寿命预测技术对阳光电源储能系统和充电桩产品具有重要价值。针对车载及储能应用中监测数据稀疏问题,GRU神经网络结合时序分解模型可实现2.36%高精度预测,可直接应用于ST系列PCS和PowerTitan储能系统的健康管理。该方法通过提取特征电容、温度等退化趋势,能有效补偿iSolarClou...

储能系统技术 储能系统 SiC器件 ★ 5.0

面向空气净化型光伏光热建筑一体化系统与虚拟储能集成的双层滚动优化控制方法

Bi-level rolling optimal control method for air-purifying building-integrated photovoltaic thermal systems integrated with virtual energy storage

Yu Qiana · Jie Jia · Hao Xiea · Hengmin Jiab 等7人 · Energy Conversion and Management · 2025年12月 · Vol.345

摘要 在后疫情时代,提高能源效率的同时保障室内空气质量已成为建筑系统设计中的关键挑战。空气净化型光伏光热建筑一体化(BIPVT)系统能够高效集成空间供暖、发电和空气净化功能,而虚拟能量存储系统(VESS)可在不依赖物理储能装置的情况下实现灵活的负荷转移。这两项技术的融合在智能健康建筑中具有广阔的应用前景。然而,现有的运行策略通常忽略了以室内空气质量为目标的日内动态优化。为解决上述问题,本文提出了一种考虑建筑蓄能特性的空气净化型BIPVT系统日内优化控制新方法,旨在降低电力成本并提升室内环境质量。...

解读: 该BIPVT系统与虚拟储能集成技术对阳光电源ST系列储能变流器及光储一体化解决方案具有重要启示。研究提出的日内滚动优化控制策略可与我司iSolarCloud平台深度融合,通过预测性负荷调控降低运行成本47.8%。虚拟储能理念可应用于PowerTitan系统的能量管理优化,结合SG系列光伏逆变器的MP...

光伏发电技术 ★ 5.0

基于动态图网络与形状-幅值准则的分布式光伏超短期功率确定性与概率预测

A Distributed PV Ultra-short-term Power Deterministic and Probabilistic Forecasting Based on Dynamic Graph Network with Shape-amplitude Criteria

Yuqing Wang · Zhen Zhao · Fei Wang · Shumin Sun 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年9月

准确预测分布式光伏发电功率对于确保有源配电网的安全稳定至关重要。然而,目前大多数关于分布式光伏发电功率预测的研究存在一定局限性,主要包括:1)对各发电站点之间动态相关性的考虑不足;2)缺乏能够同时使预测值的幅值和形状与真实值相匹配的训练损失函数。因此,本文提出一种基于形状 - 幅值损失函数的动态图网络分布式光伏超短期功率预测方法。首先,采用数据驱动的方法挖掘动态相关性,并生成动态图数据,以确保对分布式光伏之间的相关性进行有效表征。其次,构建动态图网络作为功率预测模型,以实现对时空相关特征的有效利...

解读: 该动态图网络预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及SG系列逆变器群控系统具有重要应用价值。其形状-幅值准则可优化分布式光伏电站的功率预测精度,直接提升主动配电网调度能力。可应用于:1)iSolarCloud平台的超短期功率预测模块,通过挖掘多站点时空关联提升预测准确性;2)SG逆变器...

光伏发电技术 ★ 5.0

多输出双开关反激式辅助电源的共模噪声建模与抑制

CM Noise Modeling and Reduction for Multi-Output Dual-Switch Flyback Auxiliary Power Supplies

Dingkun Zhao · Xuejun Pei · Yi Yu · Jinzhou Yan · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年10月

多输出双开关反激式转换器作为辅助电源,在高压大功率光伏(PV)逆变器中被广泛应用,为电子电路供电。为维持独立供电,多个输出之间需要进行隔离。然而,在将多输出反激式转换器作为一个独立系统建立共模(CM)模型时,若忽略多个输出之间的隔离,该模型将无法准确描述逆变器系统内的共模电磁干扰(EMI)发射特性。为解决这一问题,本文提出了一种多输出反激式转换器的共模模型,该模型能有效表征其作为逆变器系统辅助电源时的共模电磁干扰发射特性。首先,利用变压器中用于隔离多个输出的集总电容模型,建立了多输出双开关反激式...

解读: 从阳光电源光伏逆变器业务视角来看,这项研究针对多路输出双管反激式辅助电源的共模噪声建模与抑制技术,具有重要的工程应用价值。在我们的高压大功率光伏逆变器产品中,辅助电源为控制电路、驱动电路和保护电路提供独立供电,其电磁兼容性能直接影响整机的可靠性和并网质量。 该论文的核心贡献在于建立了考虑多路输出隔...

风电变流技术 SiC器件 深度学习 ★ 5.0

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5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。...

风电变流技术 储能系统 可靠性分析 深度学习 ★ 5.0

基于Wind2vec-BERT模型的短期风功率预测

Short-Term Wind Power Prediction Based on Wind2vec-BERT Model

Miao Yu · Jinyang Han · Honghao Wu · Jiaxin Yan 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年11月

在新能源发展背景下,短期风功率预测的精度要求日益提高。针对风电出力受多重因素影响而具有随机性和波动性,且现有神经网络方法多忽略输入变量间交互作用的问题,本文探索BERT算法在风功率预测中的应用。提出Wind2vec变量嵌入方法以更高效拟合时序变量关系,并结合GARCH模型对预测结果进行波动性建模优化。采用自适应计算时间(ACT)方法对BERT主干网络参数进行微调,增强其对电力序列输入的适应性。通过双向注意力机制与Transformer架构捕捉历史风数据中的细粒度时序依赖关系。基于中国南方电网实际...

解读: 该研究的Wind2vec-BERT预测模型对阳光电源的储能与风电产品线具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器的能量调度优化和PowerTitan大型储能系统的容量配置,提升系统经济性。BERT-GARCH-M模型的高精度预测能力可集成到iSolarCloud平台,优化风储联合运行策略,提升...

风电变流技术 ★ 5.0

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2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...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

利用光伏、光催化和热化学耦合的混合制氢系统实现高效全光谱太阳能收集

Hybrid hydrogen production system utilizing photovoltaics, photocatalysis, and thermochemistry for effective full-spectrum solar energy harvesting

Pei Li · Rujing Yan · Jing Zhang · Mou Wu 等7人 · Energy Conversion and Management · 2025年7月 · Vol.336

摘要 将太阳能转化为氢气为解决太阳能发电的间歇性问题并实现长期能量存储提供了一种有前景的解决方案。然而,当前基于光伏、光催化和热化学过程的制氢方法通常未能充分考虑太阳光谱中不同波段能量品质的差异,从而限制了其能量转换效率。针对这一问题,本文提出一种创新性的高效率制氢方法,通过集成上述三种技术路径,并优化太阳光谱能量的梯级利用。该方法将太阳光按紫外、可见光和红外波段进行分谱,分别驱动光热催化、光伏电解水以及甲醇重整反应,同时结合废热回收以进一步提升系统整体能效。为评估系统性能,建立了全面的运行仿真...

解读: 该全光谱制氢技术对阳光电源光储氢一体化解决方案具有重要启示。其光伏电解水部分可与SG系列逆变器及ST系列PCS深度耦合,通过MPPT优化提升光电转化效率;系统40.20%的太阳能制氢效率和68.01%的能源效率为我司PowerTitan储能系统与制氢装置的协同设计提供参考;光谱分级利用思路可应用于i...

电动汽车驱动 储能系统 PWM控制 空间矢量调制SVPWM ★ 5.0

客座编辑特刊:面向零排放电动交通的电机驱动先进技术

Guest Editorial Special Issue on Advanced Technologies of Motor Drives for Zero-Emission E-Mobility

Yunwei Ryan Li · Wei Hua · Luca Zarri · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月

为实现《巴黎协定》将全球温升控制在2°C以内的目标,电动交通(e-mobility)迅速发展。然而,其电机驱动系统所耗电能仍部分来自化石能源,因此提升驱动系统能效成为实现净零排放的关键。本期特刊聚焦电机驱动在新材料、谐波抑制、电磁干扰抑制、智能控制、故障容错、能量管理及系统设计等方面的前沿进展,收录43篇高质量论文,涵盖提高能效的多种技术路径,推动电动交通可持续发展。

解读: 该特刊聚焦的电机驱动先进技术对阳光电源新能源汽车产品线具有直接应用价值。其中SiC/GaN器件应用、三电平拓扑技术可直接优化车载OBC充电机和电机驱动系统的功率密度与效率;PWM控制、SVPWM及模型预测控制MPC等智能控制算法可提升电机驱动精度和动态响应;谐波抑制与EMI抑制技术可改善充电桩的电能...

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