找到 63 条结果
一种基于卫星的结合云透射率预报与物理晴空辐射模型的短期
10分钟−4小时）太阳辐射预测新方法
Bing Hu · Huaiyong Shao · Changkun Shao · Wenjun Tang · Solar Energy · 2025年4月 · Vol.290
摘要 短期太阳辐射预测对于太阳能光伏发电并网以及电网调度与优化至关重要。提高依赖人工智能的基于卫星的短期预测方法的可解释性是当前的研究重点。在本研究中，我们提出了一种将基于卫星的云透射率预测与物理晴空辐射预测相结合的新型短期太阳辐射预测方法。本研究的创新之处在于其建立在大气物理原理基础之上，具体体现在对云透射率的预测以及对阴天和晴天状态的区分。云透射率的预测基于Himawari-8观测数据，采用广泛使用且成熟的卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络实现；而晴空辐射预测则可通过晴空辐射...
解读: 该卫星短期辐照预测技术对阳光电源储能与光伏系统具有重要价值。通过10分钟至4小时精准预测(RMSE 62-160 W/m²),可优化ST系列储能变流器的充放电策略和PowerTitan系统的能量管理。结合iSolarCloud平台,能提升SG系列逆变器的MPPT算法预判能力,实现电网友好型并网控制。...
基于物理约束长短时记忆网络的能源转型背景下梯级水电站长期运行管理
Managing long-term operation of cascade hydropower plants under energy transition with physics-constrained long-short term memory networks
Zhipeng Zhao · Zhihao Deng · Xiaoyu Jin · Zebin Ji 等6人 · Applied Energy · 2025年9月 · Vol.393
摘要 在能源转型进程中，风电和太阳能发电的大规模增长将加剧维持电网连续负荷-发电平衡以确保电网稳定性的复杂性。水电可作为整合风能与太阳能的低碳灵活性电源，但季节性径流波动以及多重耦合不确定性将深刻影响传统水电运行方式。本文提出一种新的模拟–优化–学习耦合方法，用以应对不确定性及非线性动态水电运行特性，从而提取能源转型背景下梯级水电站的长期运行规则。该方法包含三个关键步骤：模拟阶段，采用Kirsch–Nowak径流生成模型与ARIMA模型刻画水文与气象不确定性；优化阶段，构建目标驱动的最优模型，考...
解读: 该研究对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)与光伏逆变器(SG系列)协同优化具有重要价值。文中提出的物理约束LSTM网络可应用于iSolarCloud平台,实现水-风-光混合系统的智能调度。研究揭示的水电时空调节特性为储能系统功率平滑策略提供借鉴,PCLSTM算法可优化GFM/V...
基于竞争深度Q网络的移动边缘计算部分卸载与资源分配深度强化学习
Deep Reinforcement Learning With Dueling DQN for Partial Computation Offloading
Ehzaz Mustafa · Junaid Shuja · Faisal Rehman · Abdallah Namoun 等6人 · IEEE Access · 2025年5月
计算卸载将IoT设备资源密集型任务转移到强大边缘服务器，最小化延迟并降低计算负载。深度强化学习广泛用于优化卸载决策，但现有研究存在两大不足：未全面优化状态空间，且Q学习和DQN在大动作空间中难以辨别最优动作。本文提出多分支竞争深度Q网络MBDDQN，解决高维状态-动作空间和动态环境长期成本优化挑战。竞争DQN缓解同步卸载和资源分配决策复杂性，每个分支独立控制决策变量子集，随IoT设备增加高效扩展，避免组合爆炸。实施LSTM网络和独特优势-价值层增强短期动作选择和长期成本估计，提升模型时序学习能力...
解读: 该多分支强化学习技术可应用于阳光电源储能系统的智能调度优化。阳光ST储能变流器在电网侧和工商业场景面临多目标优化挑战，需同时考虑能耗、响应延迟和功率分配。该MBDDQN算法的自适应权重机制可集成到阳光EMS能量管理系统，实现储能系统在削峰填谷、调频调峰和需求响应等多场景下的动态优化。结合阳光iSol...
第 4 / 4 页