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基于多元多尺度样本熵的储能电站电池内部短路故障诊断
Internal Short-Circuit Fault Diagnosis for Batteries of Energy Storage Stations Based on Multivariate Multiscale Sample Entropy
Chao Li · Kaidi Zeng · Bin Li · Guanzheng Li 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年7月
电池储能站（BESS）中锂离子电池（LIBs）的安全性正受到越来越多的关注。为确保电池储能站的安全运行，有必要检测可能导致火灾或爆炸的电池内部短路（ISC）故障。本文提出了一种基于多元多尺度样本熵（MMSE）的电池早期内部短路故障诊断方法。该方法利用电池的电压、电流和温度来提取故障特征。采用小波去噪方法提高多元多尺度样本熵的性能。提出自适应阈值来诊断早期内部短路故障并防止误诊断。最后，通过内部短路故障实验和电池过充实验验证了所提出的早期内部短路诊断方法的有效性。利用实际电池储能站运行数据验证了该...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项基于多元多尺度样本熵（MMSE）的锂电池内短路故障诊断技术具有重要的应用价值。当前，我司储能产品线涵盖工商业储能和大型储能电站解决方案，电池安全监测是系统可靠性的核心痛点。该技术通过融合电压、电流、温度等多维数据进行早期故障预警，与我司现有BMS系统形成技术互补，...
一种采用直流控制可变电感器实现分段发射极自动切换的动态无线电力传输系统
A Dynamic Wireless Power Transfer System Using DC-Controlled Variable Inductor for Segment Transmitter Automatic Switching
Zeheng Zhang · Zheng Li · Xiaojun Zhang · Bin Yang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年7月
分段式发射线圈常用于动态无线电能传输，自动切换是限制发射电流的优选功能。本文提出一种利用直流控制可变电感（DCCVI）实现分段发射自动切换的方法，其中直流电流可改变交流侧的自感。当线圈解耦时，直流电流较小，因此DCCVI的电感相对较大，从而抑制发射电流。当线圈满足一定的耦合条件时，直流电流增大，导致DCCVI的交流电感显著减小，进而实现更高的传输功率，从而实现分段发射自动切换。该方法简单直接，无需额外的位置反馈。实验结果表明，所提出的系统能够自动将线圈电流限制在[0, 0.15]范围内，并在[0...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于直流可控变电感的动态无线电能传输技术具有重要的战略价值，特别是在电动汽车充电和移动储能应用场景中。 该技术通过直流电流调控交流侧自感实现发射端自动切换，核心优势在于无需额外的位置反馈系统即可实现分段线圈的智能管理。在耦合系数0-0.15范围内自动限流，在0.165...
基于改进长短期记忆网络与数据驱动预测控制的电动汽车能量管理
Energy management of electric vehicles based on improved long short term memory network and data-enabled predictive control
Bin Chen · Guo He · Lin Hu · Heng Li 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 作为混合储能系统（HESS）电动汽车中一种流行的能量管理策略（EMS），模型预测控制（MPC）易受现有参数建模方法在模型精度和参数敏感性方面的影响。本文提出了一种基于分层数据驱动预测控制的新型EMS。上层采用优化的长短期记忆（LSTM）网络进行轨迹预测，从而为下层获取具有成本效益的负载功率需求。在下层，针对HESS提出了一种数据驱动预测控制（DeePC）方法，以实现电池与超级电容器之间的最优功率分配，并最小化电池容量衰减。与传统的MPC不同，DeePC基于仅从HESS的输入-输出数据构建的...
解读: 该分层数据驱动预测控制技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。论文提出的DeePC方法无需精确参数建模,仅依赖输入输出数据即可实现电池-超级电容混合储能的最优功率分配,相比传统MPC降低运行成本22.68%。该技术可直接应用于ST系列PCS的能量管理策略优化,通过LSTM网络预测负荷需求,结合Dee...
一种模块化的多步预测方法用于海上风电场群
A modular multi-step forecasting method for offshore wind power clusters
Lei Fang · Bin He · Sheng Yu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 随着规模经济的推动，海上风电场群正逐渐成为一种普遍趋势。然而，由于风资源的不确定性，海上风电出力具有间歇性和波动性，给预测工作带来了显著挑战。目前针对海上风电场群功率预测的研究仍较为有限。本文针对这一研究空白，提出了一种面向海上风电场群的模块化、解耦式的多步预测方法。该方法采用模块化设计，能够适应多种预测场景，特别是有无数值天气预报（NWP）数据的情况，为未来的研究与应用提供了灵活的框架。该方法首先利用信号处理技术（包括快速傅里叶变换FFT和奇异值分解SVD）对集群内各风电场的历史功率输出...
解读: 该海上风电集群多步预测方法对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。通过时空特征提取和多模态数据融合,可显著提升风储协同控制精度,优化iSolarCloud平台的预测性维护能力。模块化架构适配有无NWP数据场景,可集成至GFM/GFL控制策略中,提升电网友好型并网性...
基于混合储能系统与工况识别的电动拖拉机多目标能效管理优化
Multi-objective optimization for energy-efficient management of electric Tractors via hybrid energy storage systems and scenario recognition
Qiang Yu · Xionglin He · Yongji Chen · Zihong Jiang 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.391
摘要 电动拖拉机的推广应用面临诸多挑战，包括动力系统对多样化作业工况的适应性，以及能量效率与电池寿命的优化问题。本文提出一种用于电动拖拉机的混合储能系统（HESS）架构，并设计了一种基于犁地作业场景识别的多目标能效管理策略（EMS）。该策略首先利用实际犁地作业数据构建电动拖拉机模型及犁地工况循环（POC）。采用K均值聚类与主成分分析（PCA）进行离线工况分类，同时引入多层感知器神经网络（MLPNN）实现在线实时场景识别。此外，开发了一种多策略改进型黑翅鸢算法（MSIBKA），以高效求解自适应功率...
解读: 该混合储能系统(HESS)技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要参考价值。论文提出的多目标能量管理策略,通过超级电容承担65%峰值功率、降低电池C-rate超10%,与阳光电源储能PCS的功率分配优化理念高度契合。场景识别与自适应功率分配算法可应用于充电桩产品,提升电池寿...
储能电站并网线路距离保护的性能分析与协调控制改进方法
Performance analysis and control-coordinated improvement method for distance protection of energy storage station grid-connected lines
Jiawei He · Ningjing Bu · Weijie Wen · Bin Li 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.388
摘要 集中式储能电站对于抑制可再生能源功率波动、调节系统电压等方面具有重要作用。众所周知，能够快速且有选择性地识别故障的保护装置对电力系统至关重要。然而，储能电站的四象限运行特性对距离保护的性能具有独特影响。本文分析了在储能电站四象限运行特性下相位比较式距离保护的动作性能，推导出相位比较结果与储能变流系统（PCS）正序和负序d-q轴电流之间的严格数学关系。此外，还分析了正序和负序q轴电流对相位比较结果及系统电压的影响。在此基础上，提出了一种故障后适用于储能PCS的q轴电流优化注入策略（QCOIS...
解读: 该研究针对储能电站四象限运行特性对距离保护的影响,提出q轴电流优化注入策略,可将过渡电阻耐受能力从1Ω提升至6Ω。对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统具有重要价值:可优化PCS故障后电流控制策略,通过正负序d-q轴电流协调控制,提升并网线路保护可靠性,同时不影响故障穿越能力。该方法...
基于增强特征提取与新型损失函数的TimesNet光伏功率多步短期预测方法
Multi-step short-term forecasting of photovoltaic power utilizing TimesNet with enhanced feature extraction and a novel loss function
Sheng Yu · Bin He · Lei Fang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.388
摘要 天气条件的不稳定性常导致光伏发电呈现出随机性和波动性，使得准确可靠的光伏发电功率预测对于综合能源系统的稳定调度至关重要。由于难以捕捉相邻离散时间点之间的时序依赖关系，多步预测仍面临挑战，这主要归因于一维建模方法在时间序列特征表达能力上的局限性。为此，本文提出一种专门针对光伏发电功率多步短期预测的方法论框架。该框架基于TimesNet架构，通过将气象特征在二维空间建模以增强特征表达能力。此外，引入了一种新的特征提取模块，用于替代原始TimesNet中的Inception模块，缓解了标准卷积中...
解读: 该多步光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台及储能系统调度具有重要价值。TimesNet二维时序建模可增强SG系列逆变器功率预测精度,改进的损失函数能提升异常工况识别能力。12小时预测RMSE降低3.21%可优化ST系列PCS的充放电策略制定,减少PowerTitan储能系统的...