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基于随机森林可解释人工智能揭示储能与可再生能源在脱碳进程中的协同作用
Understanding the synergy of energy storage and renewables in decarbonization via random forest-based explainable AI
Zili Chen · Zhaoyuan Wu · Lanyi Wei · Linyan Yang 等6人 · Applied Energy · 2025年7月 · Vol.390
摘要 可再生能源(RE)与储能系统(ESS)的协调发展对于低碳转型至关重要。除了最优规划方案外,理解规划结果背后的深层原因对于提升决策透明度与可靠性同样关键。本研究探讨了在不同脱碳阶段中可再生能源与中长期储能(MTES)之间协同关系的演变过程,提出了一种可解释的分析框架,用于归因并分析影响规划结果的关键因素。通过采用随机森林(Random Forest, RF)方法,该框架识别出在不同边界条件下(如碳排放限额、资源禀赋和经济约束)驱动可再生能源—储能协同效应的核心因素,从而深入揭示时间与空间因素...
解读: 该研究对阳光电源储能规划具有重要指导意义。研究揭示长时储能(LDES>100h)在新能源富集区域的季节性平衡价值,与PowerTitan液流储能系统的应用场景高度契合;短时储能在火电主导区域应对日内波动的需求,可通过ST系列PCS的快速响应能力实现。随机森林可解释性框架可集成至iSolarCloud...
高速列车车载光伏-储能系统集成:基于IGWO-WOA算法的经济-环境优化
Onboard photovoltaic-energy storage system integration in high-speed trains: Economic-environmental optimization via IGWO-WOA algorithm
Wei-na Zhang · Zhe Xua · Ying-Yi Hongb · Zhong-Qin Bia · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.400
摘要 随着“双碳”目标的推进,中国正致力于向绿色低碳发展的能源转型。高速铁路作为交通网络的重要组成部分,其能源消耗与碳排放问题日益受到关注。本文提出了一种面向车载能量管理的综合优化框架,该框架集成了车顶光伏系统与车厢一体化储能系统,并将其与牵引供电网络相互联通。为降低电网电能消耗、减少能源成本并削减碳排放,研究分析了不同工况下的负荷需求,并建立了相应的数学模型。选取一条沿线气象条件差异显著的高速铁路线路作为案例进行研究。采用本文提出的IGWO-WOA算法对储能系统的容量及运行功率进行优化,该算法...
解读: 该高铁光储集成系统研究对阳光电源车载能源解决方案具有重要启示。论文提出的IGWO-WOA混合优化算法可应用于ST系列储能变流器的容量配置与功率调度优化,实现11.79%成本降低和12.7%碳减排。其探索-开发平衡策略可融入iSolarCloud平台的预测性维护算法,优化光伏逆变器MPPT控制与储能系...
应用增强型自适应虚拟惯量控制实现电动汽车集成可再生能源微电网系统的高效频率控制
Application of Enhanced Self-Adaptive Virtual Inertia Control for Efficient Frequency Control of Renewable Energy-Based Microgrid System Integrated With Electric Vehicles
Sonalika Mishra · Preeti Ranjan Sahu · Ramesh Chandra Prusty · Sidhartha Panda 等6人 · IEEE Access · 2025年3月
由于高比例可再生能源渗透导致系统惯量缺乏,孤岛微电网MG频率控制是挑战性任务。本研究提出基于模糊的自适应增强虚拟惯量控制器SAEVIC与电动汽车EV协同,克服频率控制问题。控制器旨在稳定系统频率和平衡接入EV的荷电状态SOC。通过与传统虚拟惯量控制、传统增强虚拟惯量控制和自适应虚拟惯量控制对比验证所提控制器性能。测试EV集成对系统频率动态的影响。在注入随机扰动、高低水平可再生能源、可再生能源拒绝服务攻击和内部参数变化的扰动运行条件下验证。与传统增强VI方法相比,SAEVIC方法在风光和多步负荷扰...
解读: 该虚拟惯量控制技术与阳光电源构网型储能系统高度契合。阳光PowerTitan2.0储能系统支持构网型GFM控制,可为高比例新能源微电网提供虚拟惯量。自适应增强虚拟惯量控制器SAEVIC的模糊自适应思路可应用于阳光储能系统惯量自适应功能开发。EV协同频率控制与阳光V2G技术发展方向一致。该研究验证的显...
基于MCTS与IPSO算法的农村地区分布式风电储能系统选址定容双层优化方法
A bi-level optimization approach for siting and sizing of distributed wind-storage power systems in rural areas based on MCTS and IPSO algorithms
Dongran Songa · Keli Chena · Runxin Chena · Xinyu Fana 等8人 · Energy Conversion and Management · 2025年10月 · Vol.342
摘要 随着风力发电快速扩张导致土地资源日益紧张,农村地区因其丰富的风能资源和空间优势,已成为分布式风电部署的战略枢纽。本研究针对农村配电网(RDN)中风力发电机组系统(WTGS)的扩展需求,提出一种融合蒙特卡洛树搜索(MCTS)与多目标改进粒子群优化(IPSO)算法的双层优化框架。上层采用MCTS算法对WTGS和储能系统(ESSs)的选址与定容进行优化,以最小化年度配置成本;下层采用IPSO算法协调WTGS与ESS的运行,降低年度运行成本并提升电网可靠性。相较于传统算法,所提算法在大规模变量优化...
解读: 该双层优化框架对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统在农村配电网应用具有重要价值。MCTS-IPSO算法可优化储能容量配置,降低28.24%综合成本;动态功率分配策略可提升多储能系统SOC均衡控制,延长电池寿命;99.739%电网可靠性验证了风储协调运行能力。建议将该算法集成到iSo...
基于深度嵌入聚类的锂离子电池储能系统不一致性识别
Inconsistency identification for Lithium-ion battery energy storage systems using deep embedded clustering
Zhen Chen · Weijie Liu · Di Zhou · Tangbin Xi 等5人 · Applied Energy · 2025年6月 · Vol.388
摘要 不一致性是导致锂离子电池组性能下降的关键因素。准确识别不一致电池对电池储能系统(ESS)的健康管理具有重要意义。现有大多数方法依赖先验知识,且难以获得电池动态特性的最优表征,因而不再适用于不一致性水平随时间变化的在线场景。本文提出一种基于深度嵌入聚类的电池储能系统在线无监督多层级不一致性识别方法。首先,通过一种改进的自编码器从充放电电压曲线中提取具有判别性的潜在表征,该自编码器同时考虑信息保留能力和重构误差。其次,构建基于改进自编码器与K均值算法的深度嵌入聚类模型,并设计一种贪心算法交替优...
解读: 该深度嵌入聚类技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统的电池健康管理具有重要价值。通过无监督学习实现多层级不一致性识别,可集成至iSolarCloud平台实现在线预测性维护,提升BMS诊断能力。该方法无需先验知识、适应时变特性的优势,可优化ESS全生命周期管理策略,降低电池簇退化风...
基于荷电状态的锂离子电池组有源双向均衡器及其功率分配控制策略
An active bidirectional balancer with power distribution control strategy based on state of charge for Lithium-ion battery pack
Yi-Feng Luoa · Guan-Jhu Chenb · Chun-Liang Liuc · Ya-Shuo Chend 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 绿色能源的发展推动了储能系统(ESS)和电动汽车(EV)的进步,这两者均可显著减少环境污染。然而,电池组中多个电池单体的使用可能导致单体之间出现容量或电压不均衡的现象。为缓解这一问题,有必要采用电池均衡器来维持电池组内各单体之间的平衡。本文提出了一种由四组有源双向Buck-Boost型DC-DC变换器构成的均衡装置,当电池单体间的容量差异超过设定阈值时,该装置将启动均衡机制。该均衡机制基于电池的荷电状态(SOC),确保在放电过程中负载功率能够有效分配,在充电过程中充电电流能够合理分配。所提...
解读: 该主动双向均衡技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。基于SOC的功率分配策略可优化我司储能系统的电池管理算法,将均衡时间缩短25-32%,显著提升系统可用容量和循环寿命。双向Buck-Boost拓扑与我司三电平技术结合,可增强电池包一致性管理能力。该方法在充电模...
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