概率性地理参照网格建模：一种融合可用系统测量数据的贝叶斯方法

Probabilistic geo-referenced grid modeling: A Bayesian approach for integrating available system measurements

Domenico Tomaselli · Paul Stursberg · Michael Metzger · Florian Steink · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380

摘要 随着新气候目标的持续推进，配电网络正日益整合户用光伏（PV）系统、电动汽车（EV）家用充电装置以及热泵（HPs）。这些设备的接入常常导致电网拥塞问题，需要采取适当的缓解措施。然而，在缺乏现有基础设施的数字化且及时更新的模型的情况下，设计此类措施具有挑战性，而这种情况在低压（LV）层级尤为常见。本文提出了一种新颖的两阶段贝叶斯方法，利用现有的系统测量数据建立具有地理参照能力的潮流（PF）就绪型电网模型的概率分布。我们在德国舒特尔瓦尔德的一个居民区展示了所提出方法的应用效果。研究发现，整合现有...

解读: 该贝叶斯电网建模技术对阳光电源配电网解决方案具有重要价值。针对户用光伏、充电桩、热泵等分布式资源接入导致的电网拥塞问题,可与iSolarCloud平台深度融合:利用SG系列逆变器和充电站的实测数据,通过概率建模精准识别过电压风险区域,指导ST储能系统的优化配置。该方法可增强虚拟电厂场景下的电网状态感...