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基于KAN的可解释净负荷概率预测方法
A KAN-Based Interpretable Probabilistic Net Load Forecasting Method
刘栋 · 郭国栋 · 辛蜀骏 · 毛志航 等6人 · 电力系统自动化 · 2025年1月 · Vol.49
分布式光伏的大规模接入导致电力系统净负荷预测面临强不确定性。针对现有深度学习模型在预测精度与可解释性之间的权衡难题，提出一种基于Kolmogorov-Arnold网络（KAN）的净负荷概率预测方法。通过挖掘KAN基函数权重矩阵与样条系数的可解释性，实现模型内在可解释性；结合最大似然估计设计均值与方差网络结构，有效拟合概率密度函数；采用最大互信息系数进行气象特征筛选，提升模型对多维气象因素的映射能力。算例验证表明，该方法在准确性、可解释性、训练效率与泛化性能方面优于传统方法。
解读: 该KAN可解释概率预测技术对阳光电源储能与光伏产品具有重要应用价值。在PowerTitan储能系统中，可集成该算法优化充放电策略，通过概率预测提升净负荷波动应对能力，降低电网调度风险；在iSolarCloud平台中，可解释性特征使运维人员直观理解气象因素对发电影响，提升预测性维护精度；对于ST储能变...
计及受端电网可信及调峰需求的大型风光储基地运行及规划方法：
一）中长期运行优化
杨寅平 · 王绍德 · 孙英云 · 曹娅玲 等5人 · 高电压技术 · 2025年2月 · Vol.51
随着“双碳”目标推进，可再生能源占比提升，传统送电模式难以满足受端电网需求。本文提出一种综合考虑受端电网可信容量与调峰需求的风光储基地中长期运行优化方法。该方法兼顾全年负荷尖峰与日净负荷高峰时段的可靠供电，并通过储能调节将风光出力转移至受端调峰压力较小时段，实现送受端风光共享消纳空间。算例表明，该方法显著提升送电收益、降低弃电率，充分发挥储能保供与调峰协同作用，生成更契合受端需求的送电曲线。
解读: 该研究对阳光电源PowerTitan储能系统和风光储一体化解决方案具有重要应用价值。文中提出的中长期运行优化方法可直接应用于ST系列储能变流器的能量管理策略，通过优化充放电时序实现可信容量保障与调峰需求的协同满足。该方法为阳光电源iSolarCloud云平台提供了算法支撑，可实现风光储基地的智能调度...