找到 796 条结果
一种用于长期光伏和风电功率预测的细粒度频率分解框架
A fine-grained frequency decomposition framework for long-term photovoltaic and wind power forecasting
Peng Suna · Tingxiao Dinga · Jin Sua · Yuhan Yanga 等8人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.301
准确预测太阳能和风能对于实现高效的电网集成至关重要。然而,现有的机器学习和深度学习方法在处理复杂且变化多端的时间序列数据时面临若干挑战,例如通用性有限、泛化能力不足,以及难以平衡计算效率与预测精度之间的关系。为应对这些挑战,本研究提出了一种细粒度频率分解框架(FDF),并设计了一种基于小波变换与下采样策略(连续采样和间隔采样)的序列分解方案。该框架旨在深入挖掘时间序列中的复杂时序模式,并充分捕捉长距离依赖关系。具体而言,FDF首先利用小波变换将原始时间序列分解为多个不同频率的分量;随后,对每个分...
解读: 该细粒度频率分解框架对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台及储能系统具有重要应用价值。通过小波变换与采样策略结合,可显著提升光伏功率预测精度(MAE降低7.65%),同时保持轻量化特性(0.29M参数)。该方法可集成至ST系列PCS的功率预测模块,优化PowerTitan储能系统的充放电策略制...
考虑风电机组虚拟惯性响应的最优多阶段低频减载方案
Optimal Multi-Stage Under Frequency Load Shedding Scheme Considering Virtual Inertial Response of Wind Turbines
Saleh Irandoust · Turaj Amraee · Mohammadreza Toulabi · Alireza Ashouri-Zadeh · IEEE Transactions on Power Delivery · 2024年12月
严重扰动下一次频率控制不足需依赖有效的低频减载(UFLS)措施以防止系统崩溃。可再生能源并网导致系统惯性下降,给频率调控带来挑战。本文提出一种适用于高比例风电接入系统的优化多阶段UFLS方案,涵盖基础负荷与峰值负荷两种运行工况,并考虑多种故障场景及风电渗透率水平。该方案假设风电机组配备辅助控制器以提供虚拟惯性响应,参与系统频率调节。采用遗传算法优化UFLS整定值,并通过MATLAB与DIgSILENT/PowerFactory联合仿真验证。结果表明,风电机组参与频率响应显著提升UFLS性能,减少...
解读: 该研究对阳光电源储能与风电变流产品的频率响应控制具有重要参考价值。研究提出的虚拟惯性响应方案可直接应用于ST系列储能变流器和风电变流器的GFM控制策略优化,提升系统频率支撑能力。特别是在PowerTitan大型储能系统中,可基于此开发多阶段自适应UFLS控制算法,实现储能系统与风机的协同调频。这对提...
空心PMSM的高频Buck变换器馈电六步驱动设计与控制
Design and Control of High-Frequency Buck Converter Fed Six-Step Drive for Air-Core PMSM
Sritam Jena · Saurabh Kumar · Akshay Vijayrao Deshmukh · Ahmet M. Hava 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年8月
空心永磁同步电机(PMSM)因更高效率、更轻重量和优越性能而受关注,在工业应用中潜力巨大。但有效利用该潜力需克服驱动硬件和控制挑战。提出基于SiC的两相交错Buck变换器馈电准电流源逆变器(准CSI)驱动,专为驱动低电感空心PMSM设计,适合重载风机泵应用。在不连续电流模式(DCM)下运行,有效开关频率1MHz,旨在解决效率和超低成本市场约束,同时降低高开关频率相关控制复杂度。分析两个关键控制挑战:抑制低电感导致的高电流尖峰,以及克服微控制器在中断子程序(ISR)执行时间关键功能的资源限制。构建...
解读: 该空心PMSM高频驱动技术对阳光电源电机驱动产品有创新应用价值。SiC两相交错Buck准CSI拓扑可应用于工商业储能系统的高效电机驱动,提升效率并降低体积。1MHz高频DCM运行技术对阳光电源高功率密度电机控制器设计有借鉴意义。2%效率提升和50%体积减小对阳光电源在风机泵等工业应用领域的市场竞争力...
基于Andronov-Hopf虚拟振荡器的变流器在ST型低压配电网中的功率控制
Power Control in Andronov-Hopf Virtual Oscillator Converters for ST-Based LV Distribution Systems
Sahil Gaurav · Sante Pugliese · Marius Langwasser · Chandan Kumar 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年3月
摘要:由于分布式发电(DG)单元的接入不断增加,如今的配电网在维持潮流和电能质量方面面临挑战。智能变压器(ST)通过对有功和无功潮流进行精确控制,是克服这些挑战的有效解决方案。一般来说,智能变压器的低压(LV)变换器采用电压定向控制策略,常常面临积分饱和和参数调节困难的问题。同时,分布式发电变换器工作在电流控制模式,这会导致系统稳定性降低和同步性变差,尤其是在暂态事件和弱电网场景下。为解决这些问题,本文针对基于智能变压器的以变换器为主导的低压配电网系统,提出了一种基于安德罗诺夫 - 霍普夫振荡器...
解读: 从阳光电源的业务视角来看,本文提出的基于Andronov-Hopf振荡器的虚拟振荡器控制策略,对我司在智能配电系统和分布式光伏并网领域具有重要的技术参考价值。 该技术针对低压配电网中分布式发电单元日益增多带来的功率流控制和电能质量挑战,提出了创新性的控制方案。相比传统电压定向控制,AHO虚拟振荡器...
最优潮流:最新技术综述与未来展望
Optimal Power Flow: A Review of State-of-the-Art Techniques and Future Perspectives
Ahmed Babiker · Sulaiman S. Ahmad · Ijaz Ahmed · Muhammad Khalid 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
最优潮流OPF问题在现代电力系统规划和运行中日益关键。随着电网规模扩大、智能电网技术出现和可再生能源RES不可预测性,对OPF兴趣激增。新能源和储能挑战给电力系统运行和规划带来更高不确定性。OPF被视为实现资源优化配置、提高电网效率等不同目标的重要工具。然而OPF问题因非线性特性本质上难以求解,实际电网固有的各种约束和限制进一步加剧复杂性。本文提供OPF的全面基础性综述,涵盖主要概念、数学表述、OPF类型、综合优化问题概念及求解各种方法。探讨从传统方法到先进最新技术的演变,包括数学方法和人工智能...
解读: 该OPF综述对阳光电源智慧能源管理系统的优化算法开发有重要参考价值。阳光iSolarCloud平台需要实时优化海量光伏储能电站的功率分配。文章综述的元启发式算法和机器学习方法可应用于阳光虚拟电厂VPP的资源调度优化。凸松弛方法对阳光储能充放电策略优化有借鉴意义。该综述强调的不确定性处理,与阳光面临的...
钙钛矿材料与太阳能电池的数字化制造
Digital manufacturing of perovskite materials and solar cells
Zixuan Wangabc1 · Zijian Chenbcd1 · Boyuan Wangbc1 · Chuang Wu 等12人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 与已发展了半个世纪的晶硅电池相比,钙钛矿太阳能电池(PSCs)的光伏转换效率在短短15年内已超过26%,成为当前备受关注的研究热点。然而,传统研究方法在应对钙钛矿材料(PVKs)成分多样、合成复杂以及需精确调控性能等方面面临诸多挑战。本综述系统阐述了钙钛矿材料在数字化制造方面的最新研究进展,重点涵盖实验室自动化、数据驱动的理性设计、高通量实验以及机器学习(ML)算法等方向。首先,论述了实验室自动化在显著提升实验效率与可重复性方面的重要作用;其次,强调了数据驱动方法在指导钙钛矿材料及器件理性...
解读: 钙钛矿电池数字化制造技术对阳光电源光伏逆变器产品线具有前瞻价值。该技术通过机器学习和高通量实验加速新型光伏材料开发,其26%转换效率已接近晶硅电池。阳光电源SG系列逆变器可提前布局钙钛矿电池适配性研究,针对其独特的IV特性优化MPPT算法;iSolarCloud平台可集成数据驱动方法,实现钙钛矿组件...
基于无模型深度强化学习的微电网能量管理
Energy Management in Microgrids Using Model-Free Deep Reinforcement Learning Approach
Odia A. Talab · Isa Avci · IEEE Access · 2025年1月
随着智能电网技术的发展,微电网在整合风能、太阳能等可再生能源方面发挥着关键作用。然而,可再生能源的间歇性及电动汽车与快充站负荷的增长,给微电网运行的稳定性与效率带来挑战。本文提出一种无模型的实时能量管理策略,无需传统不确定性建模即可应对源荷双重不确定性。将问题建模为马尔可夫决策过程,并采用基于Actor-Critic架构的深度确定性策略梯度算法实现动态优化。仿真结果表明,该方法总成本降至51.8770 €ct/kWh,较Dueling DQN和DQN分别降低3.19%和4%,验证了其在现代微电网...
解读: 该无模型深度强化学习能量管理技术对阳光电源微电网解决方案具有重要应用价值。可直接应用于PowerTitan储能系统与ST系列储能变流器的能量调度优化,通过DDPG算法实现光伏-储能-充电桩的实时协同控制,无需复杂的不确定性建模即可应对源荷波动。该方法可集成至iSolarCloud云平台,提升微电网E...
风电生产商与充电站聚合商在电力市场中的协同参与
Collaborative participation of wind power producer and charging station aggregator in electricity markets
Mohammad Hossein Abbasi · Dillip Kumar Mishra · Ziba Arjmandzadeh · Jiangfeng Zhang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 电动汽车(EV)的广泛应用受到两大挑战的制约:快速充电基础设施不足以及对化石燃料发电的依赖。扩建快速充电站(FCS)需要进行最优调度,而这一过程因电动汽车用户行为的随机性而变得复杂。此外,可再生能源出力的剧烈波动通常依赖化石燃料发电来缓解,这可能限制电动汽车在环境方面的优势。本文通过风电生产商(WPP)与FCS聚合商的协调运行来应对上述挑战,旨在优化双方收益的同时考虑电动汽车电池老化及FCS充电能力限制。该问题被建模为一个双层优化问题:WPP和FCS聚合商通过点对点(P2P)电能交易协议关...
解读: 该风电-充电站协同优化技术对阳光电源ST系列储能变流器及充电桩业务具有重要价值。通过P2P能源交易框架,可提升储能系统在新能源消纳场景的经济性,降低充电站运营成本达58%。建议将Lyapunov优化算法集成至iSolarCloud平台,结合强化学习优化储能调度策略,并在PowerTitan储能系统中...
ConvODE-Mixer:一种用于超短期光伏功率预测的多模态深度学习模型
ConvODE-Mixer: A multimodal deep learning model for ultra-short-term PV power forecasting
Binbin Yonga · Yanxiang Zhang · Jun Shenb · Aiai Renb 等6人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.300
摘要 太阳能已成为应对全球能源与环境挑战的关键可再生能源。由于气象因素引起的光伏发电随机波动,光伏功率预测仍面临重大挑战,可能引发电网不稳定事件。本文提出了一种名为ConvODE-Mixer的多模态模型,该模型将卷积神经网络(CNN)与神经常微分方程(NODE)相结合,以提高超短期光伏功率预测的准确性。通过融合地面云图(GBCI)和气象数据,ConvODE-Mixer采用多尺度轻量化缩减型空洞空间金字塔池化(LR-ASPP)分割模块来捕捉云层厚度的变化,并引入通道注意力机制对光透射率敏感特征进行...
解读: 该ConvODE-Mixer多模态超短期光伏功率预测技术对阳光电源SG系列逆变器及ST储能系统具有重要应用价值。通过融合地基云图与气象数据,10分钟预测精度显著提升(MSE降低40.45%),可深度集成至iSolarCloud平台实现预测性运维。该技术能优化储能系统充放电策略,配合GFM控制技术提升...
表贴式永磁同步电机分段转子铁心中的涡流损耗——一种新方法的提出
Eddy-Current Losses in Slitted Rotor Cores of PMSMs—Development of a Novel Method
Hüseyin Tayyer Canseven · Ilya Petrov · Iikka Martikainen · Juha Pyrhönen · IEEE Transactions on Energy Conversion · 2024年10月
近年来,由于材料、制造工艺和高开关频率电力电子技术的进步,高速永磁同步电机(PMSM)受到了广泛关注。然而,高速永磁同步电机的设计和制造面临着诸如高离心力和热管理复杂等挑战。实心转子铁芯可用于解决这些问题,不过它可能存在较高的涡流损耗。转子表面开槽能够缓解这些挑战。在未开槽区域,端部效应可以忽略不计,但在开槽区域,必须考虑由狭窄区域内电流循环引起的显著端部效应。传统的涡流损耗计算方法对于此类设计并不适用。在本研究中,首先介绍了开槽的几何形状,并解释了为何传统有限元法(FEM)不足以计算此类转子的...
解读: 从阳光电源的业务视角来看,这项针对高速永磁同步电机(PMSM)开槽转子涡流损耗的研究具有重要的应用价值。随着我们在储能系统、光伏逆变器以及新能源车载解决方案中对高功率密度、高效率电机的需求日益增长,高速PMSM技术的突破直接关系到产品竞争力的提升。 该论文提出的开槽实心转子设计方法,能够在保证机械...
电力系统中数据驱动型变流器动态建模应用综述
Applications of Data-Driven Dynamic Modeling of Power Converters in Power Systems: An Overview
Sunil Subedi · Yonghao Gui · Yaosuo Xue · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
基于电力电子变流器(PEC)的资源在电力系统中日益普及,因此迫切需要精确的动态模型来理解其在不同事件和控制策略下的动态特性。不准确的建模可能导致系统不稳定、成本增加和可靠性问题。预计在不久的将来,电力电子变流器的数量将不断增加,详细建模在计算和数学上变得复杂,需要强大的计算能力和特定供应商电力电子变流器的相关知识。为了克服这些挑战,数据驱动的机器学习/人工智能(ML/AI)方法被广泛应用,这些方法可以在有限的知识条件下跟踪处于各种运行模式的电力电子变流器的动态响应。这些模型可应用于保护、稳定性分...
解读: 从阳光电源的业务视角来看,这篇关于电力变换器数据驱动动态建模的综述论文揭示了新能源行业技术演进的关键趋势。随着光伏逆变器、储能变流器等电力电子设备在电网中的渗透率持续攀升,传统基于物理模型的建模方法正面临计算复杂度高、需要详尽厂商参数等瓶颈,这与阳光电源在全球部署的海量设备运维现状高度契合。 论文...
采用优化平衡寄生电感结构的并联分立式SiC MOSFET三电平T型APF
Three-level T-type APF with Parallelled Discrete SiC MOSFETs Using Optimized-balanced Parasitic Inductance Structure
Hu Tan · Yaqi Zhu · Weiming Tian · Jiaqi Zhao 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年5月
针对高功率密度100 kVA有源电力滤波器(APF)在体积、损耗和成本约束下的设计挑战,本文提出了一种拓扑与器件选型的优化方法,并设计了寄生电感最小化且均衡的PCB结构,以抑制关断电压过冲(TTVO)并改善开通瞬态电流均流(TTCS)。通过对三电平T型(3LT²)与中点钳位(NPC)拓扑及多种SiC器件的量化评估,确定了满足综合约束的最优方案。实验结果表明,所提PCB结构将TTVO由1.06 kV降至780 V(降低26.4%),TTCS偏差从82.4%减小至3.7%(DC 800 V,负载电流...
解读: 该并联SiC MOSFET三电平T型拓扑技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。研究提出的寄生电感优化平衡PCB设计可直接应用于功率模块开发,将关断过冲降低26.4%、均流偏差降至3.7%,显著提升器件可靠性。4.27kW/L功率密度和98.16%效率指标契合Power...
用于抑制谐波与共模电压的三电平逆变器供电双三相PMSM驱动容错MPC
Fault-Tolerant MPC for Three-Level Inverters Fed Dual Three-Phase PMSM Drives with Harmonic and Common Mode Voltage Suppression
Hao Zhou · Xuewei Xiang · Hui Li · Bin Yuan 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年8月
针对T型三电平逆变器驱动的双三相永磁同步电机在单相开路故障下控制自由度降低、谐波转矩冲突及电流谐波增大的问题,提出一种抑制谐波与共模电压的容错模型预测控制策略。该方法采用降阶空间矢量解耦变换重构故障后电机模型,结合双矢量合成技术生成零谐波电压的虚拟矢量,并动态调整序列以抑制电流谐波。通过分类选取低共模电压的大矢量并交替使用,实现全速域共模电压主动抑制。设计的无权重混合代价函数协同优化开关频率与中点电压平衡。实验验证了该策略的有效性。
解读: 该容错MPC技术对阳光电源电动汽车驱动产品线具有重要应用价值。T型三电平拓扑的单相开路容错控制可直接应用于车载电机驱动系统,提升系统可靠性。其谐波抑制与共模电压抑制技术可借鉴至ST系列储能变流器,降低EMI滤波器成本并改善电网侧电能质量。双矢量合成的零谐波电压虚拟矢量技术与阳光现有MPPT算法优化思...
一种两阶段方法实现光伏逆变器参与功率因数校正与电压调节
A Two-Stage Approach for PV Inverter Engagement in Power Factor Correction and Voltage Regulation
Shiva Poudel · Tylor E. Slay · Monish Mukherjee · Alexander A. Anderson 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
摘要:太阳能光伏(PV)等分布式能源资源的快速整合,可能会因反向潮流和变电站接口处的低功率因数,给配电馈线带来过电压挑战。尽管现有文献广泛探讨了利用智能逆变器的能力,通过电压 - 无功曲线(VVC)实现无功功率的灵活性,但由于计算需求和通信要求,实时获取此类曲线的时变运行点颇具挑战。同样,由于问题的复杂性以及有效调动用户自有资源的困难,在大规模配电馈线中采用基于优化的方法进行无功功率控制和主动电压调节也存在难度。本文提出了一种利用智能逆变器提供无功功率支持的两阶段策略。第一阶段通过根据预测的系统...
解读: 从阳光电源智能逆变器业务视角来看,这篇论文提出的两阶段无功功率控制策略具有重要的技术参考价值和应用前景。该方案有效解决了大规模分布式光伏并网带来的过电压和功率因数问题,这与我司在全球市场面临的电网适应性挑战高度契合。 论文的核心创新在于将传统的实时优化控制分解为"离线规划+实时交易"两个层次。第一...
考虑天气变化下可再生能源主导电网中空间分辨电池储能系统的经济技术规划
Techno-economic planning of spatially-resolved battery storage systems in renewable-dominant grids under weather variability
Seyed Ehsan Ahmadi · Elnaz Kabir · Mohammad Fattahi · Mousa Marzbandc 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 当前的能源转型正在显著提高可再生能源(RES)在电力系统中的占比;然而,其间歇性和波动性带来了重大挑战,包括负荷削减和系统阻塞。本研究探讨了电池储能系统(BSS)在平衡电力供需、缓解上述问题中的作用。我们采用两阶段随机规划方法对电池的位置、容量和类型进行优化,其中第二阶段涵盖全年逐小时的运行决策。与以往研究不同,本文综合考虑了多种电池技术的完整技术与经济特性。纽约州(NYS)电力系统——当前正处于向高比例可再生能源发电转型的关键阶段——被作为本研究的案例。基于1980年至2019年的历史负...
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统部署具有重要指导意义。研究验证了储能系统可降低34%弃风弃光和21%负荷削减,印证了我司储能解决方案在高比例可再生能源电网中的价值。其双阶段随机优化方法可应用于iSolarCloud平台,结合40年气象数据的不确定性建模,可优化我司储能系统...
利用物理信息神经网络构建代理模型辅助强化学习优化智能电网能源管理
Optimizing energy management of smart grid using reinforcement learning aided by surrogate models built using physics-informed neural networks
Julen Cestero · Carmine Delle Femine · Kenji S. Muroa · Marco Quartulli 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 在智能电网场景下优化能源管理面临重大挑战,主要源于现实世界系统的复杂性以及各组件之间错综复杂的相互作用。强化学习(Reinforcement Learning, RL)正逐渐成为解决智能电网中最优潮流(Optimal Power Flow, OPF)问题的一种有效方案。然而,RL需要在给定环境中进行强制性的反复迭代才能获得最优策略,这意味着必须从一个很可能代价高昂的模拟器中获取样本,从而导致样本效率低下问题。在本研究中,我们通过使用基于物理信息神经网络(Physics-Informed N...
解读: 该研究采用物理信息神经网络(PINN)构建代理模型加速强化学习训练,对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统的能量管理优化具有重要价值。通过PINN代理模型可将训练速度提升50%,能显著加快储能系统最优潮流控制策略的开发周期。该方法可应用于iSolarCloud平台的智能调度算法优化,...
储能用多层陶瓷电容器的研究进展:综述
Research progress on multilayer ceramic capacitors for energy storage: review
Shiqi Chen · Yiwen Ding · Haowen Mu · Wukui Tian 等7人 · Journal of Materials Science: Materials in Electronics · 2025年1月 · Vol.36.0
作为电子器件中的关键元件,多层陶瓷电容器(MLCC)因其独特的结构可在有限体积内实现高电容值。同时,由于其优异的电学特性,在能量存储领域也发挥着重要作用。此外,MLCC的卓越性能支持了高性能、高度集成电子器件的发展,并在能量存储与转换领域展现出巨大潜力。针对提高能量密度和功率密度的需求,MLCC的设计与创新已成为研究热点。通过优化材料配方以及改进电极结构设计,可显著提升其能量密度。同时,由于具有低等效串联电阻(ESR)和低等效串联电感(ESL),MLCC表现出优异的功率密度特性,成为高频电路和脉...
解读: 该MLCC储能技术对阳光电源ST系列PCS和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。MLCC的低ESR/ESL特性可优化直流母线滤波设计,提升功率密度和动态响应速度,特别适用于SiC/GaN功率器件的高频开关应用。其高能量密度特性可减小储能变流器体积,支持模块化集成。在充电桩产品中,MLCC可...
利用协同效应实现能源灵活运行的电解制氢:基于电池储能系统的可再生能源购电协议采购在可再生氢生产中的技术经济分析
Leveraging synergies for energy-flexible operated electrolysis: A techno-economic analysis of power purchase agreement procurement with battery energy storage systems for renewable hydrogen production
Robert Förster · Niklas Eiser · Matthias Kaiser · Hans Ulrich Buhl · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393
摘要 为缓解气候变化日益严重的不利影响,政策制定者积极推动以可再生氢替代化石能源。然而,考虑到市场供应、采购成本以及为生产可再生氢而获取可再生电力所面临的严格监管要求,欧盟(EU)的电解制氢运营商正面临重大挑战。通过购电协议(PPA)接入可再生能源并结合电池储能系统(BESS),对并网型能源灵活运行的可再生氢电解系统进行智能化设计与运行,可能是克服这些挑战的关键。为拓展现有研究文献,本文评估了在符合欧盟监管框架的前提下,PPA采购策略与BESS配置对可再生氢平准化成本(LCOH)的相互影响。基于...
解读: 该研究验证了储能系统在可再生能源制氢中的经济价值,与阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能方案高度契合。通过BESS平抑风光PPA电价波动、降低绿氢LCOH的结论,为我司储能系统在电解制氢场景提供应用依据。研究提出的BESS容量优化方法可指导ST系列产品配置策略,梯次电池应用分析为储能系统...
基于广义加性模型的小时级电力负荷中期高效预测
Efficient mid-term forecasting of hourly electricity load using generalized additive models
Monika Zimmerman · Florian Ziel · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.388
摘要 准确的中期(数周至一年)小时级电力负荷预测对于发电厂运行中的战略决策至关重要,有助于保障供电安全与电网稳定、规划和建设储能系统以及开展电力交易。尽管已有大量模型能够有效预测短期(数小时至数天)的小时负荷,但针对中期负荷预测的解决方案仍然较为稀缺。在中期负荷预测中,捕捉负荷多方面的特征存在显著的建模挑战,这些特征包括日、周和年的季节性模式、自回归效应、天气及节假日影响,以及社会经济非平稳性。为应对这些挑战,本文提出一种新颖的预测方法,该方法采用由可解释的P样条构成的广义加性模型(GAM),并...
解读: 该中期负荷预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。GAM模型可优化PowerTitan及ST系列PCS的能量管理策略,通过精准预测周至年度负荷曲线,实现储能系统充放电计划优化和容量配置决策。其可解释性强的特点可集成至iSolarCloud平台,结合气象、节假日等多维数据,提升储能电站经济调度能力...
用于交流最优潮流的高效计算数据合成:融合物理信息神经网络求解器与主动学习
Computationally efficient data synthesis for AC-OPF: Integrating Physics-Informed Neural Network solvers and active learning
Jiahao Zhang · Ruo Peng · Chenbei Lu · Chenye Wu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
摘要 本研究针对在发布保护隐私的交流最优潮流(AC Optimal Power Flow, AC-OPF)运行数据时面临的隐私性、实用性与效率性挑战展开研究。传统方法在差分隐私(Differential Privacy, DP)框架下向运行数据(即负荷需求数据和调度配置文件)中注入噪声,但此类操作常导致数据违反物理约束,产生不现实且不可行的结果,从而降低数据的实用性。尽管基于AC-OPF求解器的双层后处理优化能够强制实现物理可行性,但由于后处理目标与AC-OPF本身目标之间存在偏差,仍会导致结果...
解读: 该研究提出的物理信息神经网络(PINN)求解AC-OPF方法,对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)和光伏逆变器(SG系列)的智能调度具有重要价值。通过主动学习加速优化计算,可应用于iSolarCloud平台的实时能量管理系统,在保护用户隐私前提下实现多站点协同优化。该技术能显著...
第 6 / 40 页