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排序:
智能化与AI应用
深度学习
机器学习
系统并网技术
★ 5.0
基于优化的风电与光伏聚合容量估计及馈线功率预测方法
Optimization-Based Method for Aggregate Wind and Solar Capacity Estimation and Feeder Power Prediction
Amir Reza Nikzad · Bala Venkatesh · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年11月 · Vol.41
针对海量分布式能源（DER）接入下配电网运行难题，提出一种融合优化与深度神经网络（DNN）的聚合容量估计（EAC）与中压馈线功率预测（FPP）方法，实测精度达97.45%（EAC）和97.29%（FPP），显著优于直接预测法。
解读: 该研究高度契合阳光电源在‘风光储智’一体化战略下的iSolarCloud智能运维平台与PowerTitan/ST系列储能变流器（PCS）的协同优化需求。其EAC估算能力可增强组串式逆变器与PCS对分布式源-荷不确定性的感知精度；FPP模型可嵌入iSolarCloud实现毫秒级馈线级功率预测，支撑光储...