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通过简化实现高效：基于MLP的低压配电网净负荷预测与不确定性估计方法
Efficiency Through Simplicity: MLP-Based Approach for Net-Load Forecasting With Uncertainty Estimates in Low-Voltage Distribution Networks
Anthony Faustine · Nuno Jardim Nunes · Lucas Pereira · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年5月
电力需求预测在低压配电网的规划与运行中日益重要。分布式能源中光伏渗透率的提升使配电侧的负荷预测问题转变为净负荷预测。本文提出一种新颖且可扩展的低压变电站概率预测方法，采用分位数回归构建多变量概率预测框架，并利用计算高效的前馈神经网络捕捉历史负荷与太阳辐照等协变量间的复杂关系。实验表明，该方法能以自回归或单次前向传播方式生成校准良好的预测结果。与四种先进方法的对比表明，所提方法在预测精度、不确定性校准和计算复杂度之间实现了良好权衡。
解读: 该基于MLP的净负荷概率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。其轻量级神经网络架构可集成至ST系列储能变流器的本地控制器，实现边缘侧实时预测，降低云端通信依赖。分位数回归提供的不确定性估计能优化储能系统充放电策略，在高光伏渗透率场景下提升...
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...
基于预测的风-光互补电解制氢系统的设计与优化调度
Design and optimal scheduling of a forecasting-based wind-and-photovoltaic complementary electrolytic hydrogen production system
Weichao Dong · Hexu Sun · Zheng Li · Huifang Yang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 氢能可有效缓解能源短缺并减少环境污染。本文首次设计了一个完整的风能与光伏（PV）互补制氢系统，包括高效的发电系统模型、精确的预测模型、优良的优化调度策略以及高效的催化剂。该离网型互补发电系统在直流母线上实现。提出了一种混合预测模型，结合长短期记忆网络（LSTM）、分位数回归（QR）和正则藤copula方法。LSTM与QR相结合可获得边缘概率密度函数（PDF）。利用正则藤copula建立风能与光伏能源之间的相关性，并将边缘PDF与其相关性结构结合，实现对风能和光伏出力的联合预测。提出一种基于...
解读: 该风光制氢系统对阳光电源ST系列储能变流器和SG光伏逆变器具有重要应用价值。文中直流母线离网架构可结合我司1500V系统和三电平拓扑技术,提升功率转换效率。LSTM-DRL多目标优化调度策略可集成至iSolarCloud平台,实现风光出力预测与氢储能协同控制。研究的3.1美元/kg制氢成本为Powe...
集成潜热储能的混合式深孔地源热泵系统的自适应模型预测最优控制
Adaptive model-based optimal control of hybrid deep borehole ground source heat pump systems with integrated latent heat thermal energy storage
Zeyuan Wang · Xinlei Zhou · Fenghao Wang · Xinyi Sh 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.390
摘要 与传统的深孔地源热泵（DB-GSHP）系统相比，将潜热储能（LHTES）和钻孔被动加热集成到DB-GSHP系统中，在实现节能和提高需求灵活性方面具有更大的潜力。本研究提出了一种针对集成LHTES和被动加热的混合式DB-GSHP系统的自适应模型预测最优控制策略。该最优控制问题通过自适应性能模型、分位数回归、在线辨识和遗传算法（GA）进行求解，以确定混合系统的最优控制参数。为预测系统能耗性能，本文提出了针对深孔换热器（DBHE）、LHTES储罐和热泵的新型自适应模型，并采用带自适应遗忘因子的递...
解读: 该自适应模型预测控制技术对阳光电源ST系列储能系统具有重要借鉴价值。研究中的在线参数辨识、遗传算法优化和分位数回归降维方法,可应用于PowerTitan储能系统的多能源协调控制,实现光储热一体化场景下的成本优化。特别是自适应遗忘因子递推最小二乘算法,可集成到iSolarCloud平台的预测性维护模块...