M. Chethan · K. Ravi · IEEE Access · 2025年1月

本文重点综述高比例可再生能源接入下电力系统中的惯性问题。随着基于可再生能源的分布式发电单元大量接入，电力系统呈现出低惯性和弱阻尼特性，严重影响系统的频率稳定性与动态性能。电力电子逆变器使电源与应用解耦，导致系统惯性下降，功率失衡引发的频率快速变化和波动进一步加剧稳定性挑战。本文系统回顾了多种建模与控制算法，并提供详尽的参数描述，填补该领域研究空白，为微网应用中虚拟同步发电机模型与控制策略的后续研究提供参考。

解读: 该虚拟惯性支持技术对阳光电源储能与光伏产品线具有核心应用价值。文章系统梳理的VSG建模与控制算法可直接应用于ST系列储能变流器的构网型GFM控制策略优化，提升PowerTitan大型储能系统在弱电网下的频率支撑能力。针对低惯性问题的解决方案可增强SG系列光伏逆变器在高比例新能源场景下的并网稳定性，改...

Fabio Bisegna · Alice Zaghini · Leonardo Micheli · IEEE Journal of Photovoltaics · 2024年11月

在漂浮式光伏（FPV）系统中，光伏组件被安装在水体上，以缓解因光伏（PV）部署不断增加而引发的土地竞争问题。然而，在水域安装人工结构可能会影响景观，甚至会引起那些支持可再生能源的人的担忧。本研究专门调查了可再生能源支持者对漂浮式光伏的公众接受度，以确定其主要驱动因素和障碍。该调查通过一项公众调查进行，有300多名支持可再生能源的受访者参与。研究结果显示，虽然公众对漂浮式光伏的接受度仍然是积极的，但低于对一般可再生能源系统的接受度。这种差异主要是由于人们对这项新技术对景观和动物群的影响存在担忧。特...

解读: 该研究对阳光电源漂浮式光伏系统解决方案具有重要战略价值。针对FPV公众接受度的关键障碍，可指导SG系列逆变器在水上应用场景的防护等级优化（IP68+）和长期可靠性设计。研究揭示的环境效益认知优势，可支撑阳光电源开发FPV专用逆变器产品线，集成水质监测、生态影响评估等智能功能模块。iSolarClou...

Jianzhou Feng · Zechun Hu · Xiaoyu Duan · Shaorong Cai 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年3月

随着可再生能源（RE）广泛接入电力系统，其固有的波动性给电力和能量的时空平衡带来了巨大挑战。负荷侧柔性资源（FRs）与电池储能系统（ESSs）能够为日内发电与负荷需求的平衡做出重要贡献。另一方面，抽水蓄能、氢储能、压缩空气储能等具有较长放电时长的储能系统能够平衡日间甚至月间的电力供需。为在规划阶段考虑多种柔性资源和储能系统的互补特性，本文首先构建了联合规划模型。考虑到在周期性决策过程后，不确定信息会逐步显现，该规划模型被表述为一个多阶段随机规划问题（MSSP），即决策仅依据当前阶段可获取的信息依...

解读: 该多阶段DRO-SDDP规划方法对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器的容量配置优化具有重要应用价值。通过分布鲁棒优化处理可再生能源不确定性，可指导阳光电源在大型储能项目中实现多类型储能（电化学+飞轮）的协同配置，优化功率型与能量型储能比例。该方法的多阶段决策框架可集成至iSol...

Hossam A.Gabbe · Omar S.Hemie · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.341

摘要 本文提出了微电网优化（MG-OPT），这是一种用于零净排放混合可再生能源系统的智能多目标优化框架，该框架采用混合整数线性规划和基于帕累托的优化方法。MG-OPT独特地集成了光伏、风能和燃料电池，并结合氢储能系统，针对四个相互竞争的目标进行优化：在最小化成本和排放的同时，通过交易型能源机制最大化可再生能源利用率和经济收益。在三种不同场景下的仿真结果表明了其卓越的性能：基准配置（30 kW）实现了95%的减排量，并获得每日31美元的利润；集成电动汽车的系统（40 kW）保持75%的减排水平，日...

解读: 该多目标帕累托优化框架对阳光电源混合储能系统具有重要应用价值。研究验证的光伏-风电-氢燃料电池混合架构可直接适配SG系列逆变器、ST系列PCS及PowerTitan储能系统的协同优化。其交易能源机制与iSolarCloud平台的能量管理策略高度契合,可提升微电网经济性30-45%。氢储能作为长时储能...

Alessio Verdon · Massimo Panell · Enrico De Santi · Antonello Rizzi · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392

摘要 能源行业正在经历一场深刻的变革，朝着主要由可再生能源构成的发电系统转型。尽管可再生能源相较于化石燃料具有诸多优势（如避免资源稀缺性和进口依赖性），但其随机性使得在缺乏适当储能系统的情况下难以保证可靠性。由于电力网络具有复杂的动态特性，多年来已发展出大量用于预测可再生能源发电量的方法。其中，机器学习与深度学习方法在该领域可被视为成功的工具。在本综述中，我们对应用于可再生能源发电预测任务的方法进行了概述，重点关注太阳能和风能。我们根据预测过程中涉及的站点数量以及时空信息的特点对这些方法进行了分...

解读: 该多站点时空预测技术对阳光电源智慧运维体系具有重要价值。iSolarCloud平台可整合多个光伏电站的时空数据,通过深度学习算法提升发电功率预测精度,优化ST系列储能PCS的充放电策略。多站点协同预测能增强电网友好型GFM/GFL控制的前瞻性,降低新能源波动对电网冲击。建议将该技术融入预测性维护系统...

Chrysanthi Efthymiou · Ansar Khanb · Margarita-Niki Assimakopoulos · Mattheos Santamouris · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.299

摘要 近年来，气候与能源危机给人类带来了诸多问题，甚至威胁到发达国家的生命安全。这一现状推动了旨在促进环境可持续性与脱碳的全球性法规出台。在此背景下，扩大可再生能源的使用将至关重要。因此，提高可再生能源发电量亟需建设新的能源园区，而这需要大量可用土地以及巨额投资。一个颇具前景的解决方案是将光伏（PV）系统集成于路面与道路之中。本研究通过在雅典实施的一项试点项目，评估了光伏路面的性能表现，重点在于理解其在真实环境条件下的热行为、能源产出以及对微气候的影响。实验测量分为两个阶段进行，并结合数值模拟方...

解读: 该城市光伏路面技术对阳光电源SG系列逆变器和储能系统具有重要应用价值。路面光伏存在遮挡和温度波动导致的效率损失,可通过我司多路MPPT技术和1500V高效逆变方案优化发电性能。结合ST系列储能系统可实现路面发电的削峰填谷,为城市照明提供稳定供电。该场景与充电桩业务协同潜力显著,iSolarCloud...

G.Rajenda · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.301

有效的功率潮流（PF）管理对于旨在优化成本、充分利用可再生能源（RE）并维持系统稳定性的微电网（MGs）至关重要。本研究提出一种混合优化策略，将鹈鹕优化算法（POA）与海象优化器（WO）相结合，形成海象-鹈鹕优化算法（WPOA），用于管理含混合可再生能源系统（HRES）的微电网中的功率潮流。通过调节电压源逆变器（VSI）信号，并考虑有功功率（AP）和无功功率（RP）的变化，所提出的模型采用多目标函数来解决电源与负荷之间的功率交换差异问题。该方法优化了功率控制器参数，确保了可靠的能源供应，降低了对...

解读: 该混合优化算法对阳光电源ST系列储能变流器和微电网解决方案具有重要价值。WPOA算法在VSI信号调控和有功/无功功率协调方面的优异表现(97.2%效率、38.81%成本优化),可直接应用于PowerTitan储能系统的GFM/GFL控制策略优化。其并离网平滑切换能力与阳光电源VSG技术高度契合,可提...

Parag Biswas · Abdur Rashid · Abdullah Al Masum · MD Abdullah Al Nasim 等6人 · IEEE Access · 2025年1月

能源管理通过提升能效、降低能耗与碳排放，显著改善系统运行性能。智能电网作为先进的能源基础设施，融合数字通信与多种前沿技术，增强电力系统在发电、输配过程中的可持续性、可靠性与效率。近年来，围绕智能电网的研究成果丰硕。本文系统综述其核心组件、技术进展、可再生能源整合、人工智能与数据分析应用、网络安全及隐私保护等关键议题。重点探讨间歇性可再生能源接入、网络攻击防御、电动汽车规模化并网等挑战，并分析人工智能在优化电网运行、提升可靠性和能源管理效能中的作用。最后指出当前研究的关键问题并提出未来研究方向。

解读: 该综述对阳光电源多产品线具有重要指导价值。在储能系统方面，AI优化算法可提升PowerTitan系统的能量管理效率和电网调度响应能力；网络安全技术可强化ST系列储能变流器的通信防护。在光伏逆变器领域，可再生能源间歇性应对策略可优化SG系列的并网控制算法，提升1500V系统稳定性。电动汽车规模化并网研...

Dongho Han · Seongmin Heo · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 随着可再生能源在电力系统中渗透率的不断提高，其固有的不确定性和间歇性给系统运行带来了诸多挑战。特别是端部效应问题，仍然是实现真实长期调度的关键障碍，表现为储能系统（ESS）在规划周期结束时趋于完全放电。为解决这一问题，本文提出了一种新的储能系统终端能量估值方法，该方法嵌入于两阶段随机规划（2SSP）框架中，并结合了强化学习（RL）与价值函数近似技术。通过将系统运行建模为马尔可夫决策过程，我们的方法利用值迭代算法对储能系统中终端能量水平的价值进行迭代更新。我们首先采用线性价值函数近似器，随后...

解读: 该终端能量估值技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。通过强化学习优化储能系统长周期调度的末端效应问题,可显著提升储能经济性。建议将该价值函数逼近方法集成至iSolarCloud平台的能量管理系统中,结合两阶段随机规划框架,优化ST系列PCS的充放电策略,避免规划...

Ziqing Zhu · Shuyang Zhu · Siqi Bu · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月

针对高比例可再生能源接入下大规模电力系统潮流计算面临的计算效率与泛化能力挑战，本文提出一种基于贝叶斯量子神经网络（BayesianQNN）的新型潮流计算模型。该模型利用量子计算提升训练效率，并通过贝叶斯方法动态更新对可再生能源不确定性的认知，显著增强对未见场景的泛化能力。为评估模型性能，引入有效维度和泛化误差界两项指标。结果表明，所提方法在训练效率与泛化性能方面均优于现有数据驱动方法，适用于未来稳态电力系统分析。

解读: 该贝叶斯量子神经网络潮流计算技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。在大规模新能源电站集群管理中，该算法可显著提升实时潮流计算效率，为ST系列储能变流器的功率调度提供快速决策支持。其对可再生能源不确定性的动态认知能力，可优化SG光伏逆变器与储能...

Yanli Liu · Ziwen Jia · Liqi Liu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400

摘要 多类型可再生能源与负荷（如光伏、风电和电动汽车）的集成显著增加了电力供需两侧的不确定性，因此需要精确的预测技术以维持电网的安全稳定运行。然而，复杂的时空特征给现有预测方法带来了挑战，使其难以准确、及时地跟踪不确定性功率的瞬时变化。为此，本文提出了一种时空特征增强（STFA）预测框架，该框架可无缝嵌入当前先进的深度学习算法中。首先，构建了一个时空特征融合模块，逐步结合相空间重构、位置编码和掩码机制，通过一系列重组步骤增强时空特征，提升模型对不确定性波动的理解能力，从而支持训练过程。其次，在深...

解读: 该时空特征增强预测框架对阳光电源多条产品线具有重要应用价值。针对光伏SG系列逆变器,可通过精准预测辐照波动优化MPPT算法响应速度;对ST系列储能变流器和PowerTitan系统,能提升功率调度精度,降低电池循环损耗;在充电桩业务中可预测EV负荷峰谷,优化充电策略。该框架的自适应动态加权损失函数特别...

Zihan Wang · Gengyin Li · Ziyang Huang · Xiaonan Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月

随着波动性可再生能源发电（REGs）的高比例接入，振荡现象在全球范围内频繁出现。与传统电力系统中的低频振荡不同，以可再生能源为主导的电力系统中的振荡频率更高，涉及更多非线性因素，严重威胁着系统的稳定运行。振荡稳定控制设计的主要技术挑战在于以可再生能源为主导的电力系统具有非线性、复杂性，且难以获取其模型。为应对这一范式转变，本文提出了一种基于柯普曼算子（KO）的物理信息驱动的数据驱动振荡稳定控制（PDOS）策略，该策略具有强可解释性和高计算效率的优点。首先，基于柯普曼算子实现了非线性动态的全局线性...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于Koopman算子的物理信息驱动振荡稳定技术具有重要的战略价值。随着全球新能源渗透率持续攀升，我们在实际项目中已观察到高频振荡问题日益突出，这与传统电力系统的低频振荡特性存在本质差异，对我们的光伏逆变器和储能系统控制策略提出了新挑战。 该技术的核心价值在于通过Ko...

Xian Gao · Dao Zhou · Amjad Anvari-Moghaddam · Frede Blaabjerg · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年10月

与脱碳工作相一致，全球对风能和太阳能等可再生能源产生了广泛兴趣，这些能源通过并网逆变器接入电网。从传统的基于同步发电机的电力系统向基于电力电子设备的电力系统转变，由于可再生能源输出的随机性和间歇性，增加了系统的复杂性。因此，并网逆变器需要动态调整其控制策略，以应对外部电网条件的变化，并确保高可靠性。然而，这种转变可能会导致控制回路（如功率回路或电压回路）发生突变，进而引起电压和电流畸变，可能危及安全运行。为解决这一问题，本文提出了一种在并网模式下实现跟网（GFL）控制和构网（GFM）控制之间平滑...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项GFL与GFM无缝切换技术具有重要的战略价值。当前我们的光伏逆变器和储能变流器产品正面临电网形态转变带来的挑战——随着新能源渗透率提升，传统同步发电机占比下降，电网支撑能力减弱。该技术通过实现跟网型和构网型控制的动态切换，能够显著增强我们产品在弱电网环境下的适应性和稳定...

Hyunwoo Song · Gab-Su Seo · Dongjun Won · IEEE Access · 2025年1月

为应对全球气候危机，发展可再生能源发电至关重要，但分布式电源的接入引发电压波动与弃电问题。本文提出一种电动汽车聚合商调度策略，通过基于节点边际电价动态调整充电费用，引导电动汽车在不同充电站错峰充电，从而减少光伏弃电并提升电网稳定性。利用多智能体交通仿真工具MATSim生成美国科罗拉多州丹佛市的电动汽车行驶数据，并在含分布式能源与充电站的IEEE 33节点系统上进行仿真验证。结果表明，该策略可有效降低光伏弃电率12.55%，并改善电网运行稳定性。

解读: 该研究对阳光电源光储充一体化解决方案具有重要应用价值。基于节点边际电价的EV聚合商调度策略可直接应用于阳光电源充电桩产品线，通过动态定价机制引导充电负荷时空转移，配合ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统实现削峰填谷。研究验证的12.55%光伏弃电率降低效果，可优化SG系列逆变器在高渗透率...

Anis Ur Rehman · Junwei Lua · Bo Dub · Feifei Baic 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393

摘要 可再生能源（RESs）与储能系统（ESSs）相结合，因其经济和环境优势，在电动汽车充电站（EVCSs）中的应用日益广泛。为凸显其优势，已有大量研究聚焦于将可再生能源与储能系统集成到电动汽车充电站所带来的技术经济性与环境影响。然而，诸如负荷管理能力以及这些系统在充电站运行中的操作效率等重要方面，却相对较少受到关注。本文通过研究在电动汽车充电站中将可再生能源与储能系统同超快速直流充电机（UFCs）结合的负荷管理与运行效率，填补了这一研究空白。文章以澳大利亚某商业Evie网络（充电公司）的一个配...

解读: 该研究验证了储能系统与超快充结合的负荷管理优势,与阳光电源ST系列PCS及充电站解决方案高度契合。ReBIS策略降低40%能源成本、支持99.4%用户优选充电并削减63%碳排放,为PowerTitan储能系统在光储充场景的能量管理策略提供实证支撑。可结合iSolarCloud平台的预测性维护能力,优...

Kiran Qaisar · Fatima Surayy · Muhammad Zubair Iftikhar · Mustafa Anwar 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.332

摘要 可再生能源由于排放较低、具有可持续性和经济性，被认为是一种环境友好的能源。本研究聚焦于在巴基斯坦不同气候区的住宅部门实施本地化的可再生能源发电系统。该研究开展了技术经济性、环境影响、鲁棒性以及成本方面的综合分析。通过技术经济优化，旨在最小化微电网系统的净现值成本（NPC）和平均化度电成本（COE），同时最大化住宅部门微电网的可再生能源占比（RF）。中部和北部地区具备良好的太阳辐照资源，因此最优的微电网（MG）配置为光伏（PV）-电池储能系统（BESS）结合柴油发电机（DG）。而南部地区风能...

解读: 该研究针对不同气候区的光储柴微网优化,与阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统高度契合。研究验证了PV-BESS配置在高辐照区域的经济性优势,可指导SG系列光伏逆变器与储能系统的协同优化。多能源互补拓扑与阳光电源GFM/GFL控制技术结合,能提升微网稳定性。研究中LCOE与NPC双目标...

Carla Gonçalves · Ricardo J. Bessa · Tiago Teixeira · João Vinagre · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月

准确的可再生能源发电功率预测对提升电力系统中可再生能源容量及实现可持续发展目标至关重要。本文强调将去中心化的时空数据融入预测模型的重要性，并针对数据分散所有权带来的挑战，提出促进数据共享的激励机制。主要贡献包括：a）通过比较分析推荐高效且可解释的样条LASSO回归模型；b）设计数据与分析市场中的 bidding 机制，确保数据提供者获得公平补偿，并支持买卖双方表达价格诉求。此外，提出一种结合价格约束、避免冗余特征分配的时间序列预测激励机制。实验结果表明，所提方法显著提升了预测精度，风力发电数据的...

解读: 该研究的可再生能源预测市场机制对阳光电源的储能和光伏产品线具有重要应用价值。首先，高精度的时空预测模型可直接应用于PowerTitan储能系统的调度优化，提升储充策略的经济性。其次，样条LASSO回归方法可集成到iSolarCloud平台，为分布式光伏电站和储能系统提供更准确的发电/负荷预测。通过数...

Ignacio Ñancupil-Quirilao · Rigoberto Torres-Ávila · Rodrigo Palma-Behnke · Ricardo Álvarez-Malebrán 等6人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2024年10月

为应对气候变化，可再生能源在电力系统中的广泛应用势在必行，但其并网常受限于输电系统扩建的社会与环境制约。输电项目延迟导致阻塞加剧和可再生能源弃电，阻碍进一步整合。本文提出一种基于特殊保护方案（SPS）的新方法，利用校正控制提升输电能力，增强电网灵活性，减少对基础设施强化的依赖。所提出的SPS识别与设计方法兼顾N-1准则与可再生能源利用率，在智利互联电网的应用表明，年成本可节省高达9.64%，显著支持高效、经济的能源转型。

解读: 该SPS特殊保护方案技术对阳光电源储能与光伏系统深度融合具有重要价值。针对输电阻塞导致的可再生能源弃电问题，可应用于PowerTitan大型储能系统的校正控制策略设计：通过ST系列储能变流器快速响应N-1故障，实现毫秒级功率调节以提升输电断面能力。结合构网型GFM控制技术，储能系统可在故障后主动支撑...

Yu Zhang · Chenxi Xu · Yuan Zhou · Jiangjiang Wang · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.344

摘要 可再生能源出力的随机性以及多种负荷需求的不确定性显著增加了综合能源系统优化调度的复杂性，使得传统优化方法难以满足实际运行需求。为应对这一挑战，本文提出了一种基于源荷多尺度预测的风光储氢系统优化运行方法。通过相关性和周期性分析构建多尺度预测模型，并引入TimeGAN进行数据增强以提升预测精度。随后，利用日前预测数据制定更具前瞻性的日前运行计划，并结合更新后的预测结果进行小时级日内调整，以减少设备的功率偏差。典型日的仿真结果表明，与传统方法相比，所提策略可使系统运行成本降低16.22%，且三个...

解读: 该多尺度源荷预测优化技术对阳光电源风光储氢一体化解决方案具有重要价值。通过TimeGAN数据增强提升预测精度,可显著优化ST系列储能变流器和PowerTitan系统的日前-日内分层调度策略,降低功率偏差16.22%。结合iSolarCloud平台的预测性维护能力,可将新能源消纳率提升至95%以上,增...

Jiahui Zhou · Bing Tong · Haiming Wang · Gang Xu 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.388

摘要 传统的氨生产过程严重依赖化石燃料，因此迫切需要重新设计合成工艺，以减少温室气体排放并应对资源枯竭的挑战。利用可再生能源驱动的离网式氨合成提供了一条可行的路径，可用于生产无碳氨。然而，离网式绿色氨工厂面临的一个重大挑战是在间歇性和不可预测的风能与光伏电力条件下，确保相对缺乏灵活性的氨合成单元的可靠运行。为应对这一挑战，本研究提出了一种新型的离网式绿色氨系统以及针对氨合成的离散多稳态灵活控制策略。首次将重力储能技术集成到大规模绿色氨项目中，以在有限的灵活运行能力下保障氨合成反应器的持续供电。所...

解读: 该离网绿氨系统研究对阳光电源储能业务具有重要战略价值。文中提出的重力储能与光伏风电协同方案,可与我司PowerTitan储能系统及ST系列PCS形成互补配置,解决氨合成装置在间歇性可再生能源下的连续供电难题。其多稳态柔性控制策略可借鉴至我司GFM/VSG控制技术,优化离网场景下的功率调度算法。基于C...