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光伏-储能移动充电站的能量管理策略
Energy Management Strategy for Photovoltaic-Energy Storage Mobile Charging Station
Qingsong Wang · Shaoqi Yang · Feiyu Chen · Ming Cheng 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年10月
本文提出将光伏-储能充电站与移动充电服务（MCD）相结合，构建光伏-储能移动充电站（PV-ES-MCS），实现低碳环保与运行灵活性的协同。通过分析系统架构，建立综合运行成本与收益模型，结合移动充电调度的能量补给需求与经济性目标，构建考虑多重约束的能量管理优化模型，并采用灰狼优化算法求解。案例结果表明，该策略可实现站内多要素协调调控，降低运行成本6.7%，并保障移动充电调度能量补给效率，MCD电池更换成功率达100%。
解读: 该光伏-储能移动充电站能量管理策略对阳光电源多产品线具有协同应用价值。在储能系统方面，可应用于PowerTitan储能系统的多场景调度优化，结合灰狼算法提升ST系列储能变流器的能量管理效率；在光伏业务中，可优化SG系列逆变器与储能的协调控制，提升MPPT算法在移动充电场景的适应性；在充电桩产品线，该...
大型用户参与手动频率恢复备用需求响应项目的优化策略
Optimal Participation in Manual Frequency Restoration Reserve-Based Demand Response Programs for Large Consumers
Pankaj Kumar · Santhosha Kamath · Sam Darshi · Jen-Yi Pan 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
随着间歇性可再生能源渗透率提升，电力系统灵活性需求增加。本文研究大型电力用户参与西班牙ADRS手动频率恢复备用需求响应项目的优化策略，采用三阶段随机优化模型，涵盖竞价、参与前运营和激活调整决策。以水泥厂为例，结果显示具备光伏或储能等替代能源的用户参与意愿较低，但参与ADRS可带来显著经济效益，年成本节省达30%，固定收益可覆盖28-42%运营成本。
解读: 该需求响应优化技术直接对应阳光电源工商业储能解决方案。阳光PowerTitan工商业储能系统通过参与电网辅助服务，可实现类似的成本节省。阳光EMS能量管理系统支持多目标优化，结合光储一体化配置，可在保证用能需求的同时参与调频服务，提升投资回报率，缩短项目回收期至5-7年。...
基于多智能体深度强化学习的含电池更换站的微电网群交易能源管理
Multiagent Deep Reinforcement Learning for Transactive Energy Management of MMGs Incorporating Battery Swapping Stations
Ting Cai · You Zhang · Yuxin Wu · Haoyuan Yan 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年4月
微电网（MGs）与换电站（BSSs）之间的最优能源管理可带来显著的经济效益。然而，由于分布式可再生能源和新兴负荷的时空不确定性以及信息不完整，现有研究在制定微电网与换电站之间的最优交互策略方面面临挑战。本文采用混合多智能体深度强化学习方法解决多微电网与多换电站之间的能源交易问题，以实现运营成本最小化。具体而言，引入了一个分层的交易能源管理社区，在考虑不同利益相关者利益的情况下，促进多微电网与换电站之间的能源交换。该问题被建模为部分可观测马尔可夫博弈。所提出的混合算法将多智能体近端策略优化算法（M...
解读: 从阳光电源的业务角度看，这项基于多智能体深度强化学习的能源交易管理技术，与公司在储能系统和综合能源解决方案领域的战略布局高度契合。该技术通过MAPPO-DDQN混合算法实现多微网与换电站间的优化能源调度，平均降低13.71%的微网运营成本并提升14.62%的换电站收益，这为阳光电源的储能系统集成和能...
电动汽车的备用容量提供：聚合边界与随机模型预测控制
Reserve Provision From Electric Vehicles: Aggregate Boundaries and Stochastic Model Predictive Control
Jacob Thrän · Jakub Mareček · Robert N. Shorten · Timothy C. Green · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月
电动汽车（EV）的可控充电是提升可再生能源消纳、降低固定储能需求的重要灵活性资源。为应对个体驾驶与充电行为的不确定性，本文提出将多辆电动汽车电池视为一个具有聚合功率与能量边界的虚拟电池，从而预测可提供的系统备用容量。基于1000辆电动汽车数据的线性回归模型验证了边界的可预测性，归一化均方根误差为20%–40%。采用包含条件风险价值的两阶段随机模型预测控制算法，实现日前 reserve 调度。英国120万条家用充电记录的案例表明，车队规模扩大可提升预测精度，增加备用收益并降低运营成本；当规模达40...
解读: 该电动汽车聚合备用容量技术对阳光电源充电桩产品线及储能系统具有重要应用价值。研究提出的虚拟电池聚合边界模型可直接应用于阳光电源V2G充电桩的群控策略，通过随机模型预测控制算法优化充电调度，使车队参与电网辅助服务。400辆以上规模可降低60%运营成本、单车提供1.8kW备用容量的数据，为阳光电源设计充...
基于两种决策准则的退役电动汽车电池梯次利用网络规划
Planning a robust echelon utilization network for used electric vehicle batteries based on two decision-making criteria
Qi Wang · Yankui Liu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 电动汽车动力电池的梯次利用为缓解废旧电池带来的污染问题以及降低储能系统和低速电动车的成本提供了重要机遇。本文基于两种决策准则，研究了退役电池的梯次利用网络规划问题，旨在规划设施选址与电池运输路径，以满足二级市场对电池质量的多样化需求。首先，针对二级市场需求及高质量退役电池数量的不确定性，构建了一个风险中性的自适应分布鲁棒优化（ADRO）模型。所提出的模型被重构为一个混合整数二阶锥规划（SOCP）模型，并通过加速Benders分解法（BD）进行求解。其次，进一步提出基于均值-条件风险价值（C...
解读: 该研究的梯次利用网络规划模型对阳光电源储能业务具有重要价值。文中分布鲁棒优化方法可应用于PowerTitan储能系统的退役电池管理,通过优化回收网络布局降低3.7%运营成本。ST系列PCS可集成梯次电池形成经济型储能方案,结合iSolarCloud平台实现电池质量分级与全生命周期追踪。该模型的风险决...