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选择有效的NWP集成方法以实现基于深度学习的光伏功率预测
Selecting effective NWP integration approaches for PV power forecasting with deep learning
Dayin Chenab · Xiaodan Shie · Mingkun Jiang · Shibo Zhuab 等8人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.301
准确预测光伏发电功率对于可靠的能源调度和系统运行至关重要。尽管深度学习模型在该领域已展现出强大的能力，但如何有效地将数值天气预报（NWP）数据融入此类模型仍然是一个具有挑战性的问题。在本研究中，我们提出并系统评估了五种不同的NWP集成策略——分别称为方法1至方法5——以提升光伏发电预测性能。这些方法在14种代表性模型和四个预测时间范围（4、24、72和144步）上进行了测试，涵盖了短期、中期和长期预测场景。实验结果表明，每种集成方法的有效性取决于模型结构和预测时间范围。特别是，在短期预测中，方法...
解读: 该研究系统评估了五种NWP数值天气预报与深度学习模型的集成策略,对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台的光伏功率预测模块具有直接应用价值。研究发现Method 5适配LSTM短期预测、Method 4适配Transformer长期预测的结论,可优化SG系列逆变器的发电预测算法。精准的多时间尺度...
动态区间状态估计在电热综合系统中的应用
Dynamic Interval State Estimation for Integrated Electricity and Heating Systems
Yibao Jiang · Junyi Wang · Haoran Zhao · Vladimir Terzija · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
在电热综合系统（IEHSs）中，状态估计器的作用是基于量测数据推断未知状态，以实现监控与控制。然而，传统点估计方法难以有效刻画可再生能源与多能负荷带来的多重不确定性，且复杂的热动态特性及多时间尺度特征对估计精度与计算效率构成挑战。本文提出一种新型动态区间状态估计（DISE）框架，将量测输入与状态输出均建模为区间以表征不确定性影响。通过迭代区间运算实现估计，并结合模型重构缓解区间膨胀问题。进一步设计多速率协同估计（MRCE）方案，实现电力与热力系统在不同时间尺度下的并行协调估计，显著提升计算效率。...
解读: 该动态区间状态估计技术对阳光电源PowerTitan储能系统及ST系列储能变流器具有重要应用价值。在电热综合能源场景中，该方法可有效处理光伏出力波动、负荷不确定性等多重扰动，为iSolarCloud云平台提供更精准的状态监测能力。多速率协同估计方案契合储能系统电气快速响应与热管理慢动态的特性，可优化...
基于深度学习与遥感的城市土地分类对光伏潜力的分析
PV potential analysis through deep learning and remote sensing-based urban land classification
Hongjun Tan · Zhiling Guo · Yuntian Chen · Haoran Zhang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.387
城市土地在商业、居住、草地及其他行政分区中的利用情况将影响可再生能源基础设施（如光伏板）的可用安装面积。将土地利用类型纳入光伏潜力评估对于优化空间配置、贴近能源需求中心以及提升系统效率至关重要。为解决以往研究忽视城市土地利用问题的局限性，本文提出一个融合遥感数据与深度学习方法的框架，实现八类细粒度和三类粗粒度的土地利用分类。该框架针对每种土地利用类型计算其可安装光伏系统的面积，并结合2023年年均太阳辐照量评估其发电潜力。案例研究表明，德国海尔布隆（Heilbronn）地区的土地适合地面光伏安装...
解读: 该研究基于深度学习和遥感数据的城市土地分类与光伏潜力评估框架,对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud平台具有重要应用价值。通过精细化土地利用分类(商业、住宅、未利用地等),可优化地面光伏与屋顶光伏的配置策略。研究中不同地类的单位面积发电潜力差异,可指导阳光电源1500V系统和MPPT优化技...
集成充电调度与储能系统设计下的电动-自动驾驶灵活公交能源管理
Integrated charging scheduling and energy management for electrified-autonomous flexible transit with energy storage systems design
Haoran Jiang · Shaozhi Honga · Zeling Wangb · Qing Yuc · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 电动-自动驾驶灵活公交（EAB）在提供高效且响应需求的公共交通服务方面展现出巨大潜力，但在充电规划和能源管理方面也带来了挑战。本研究提出一种灵活的公交运营模型，作为传统固定线路终点站充电方式的替代方案。通过构建一系列情景，评估在结合分时电价机制、快速充电站（FCS）与储能系统（ESS）集成部署以及实施峰值电压管理（PVM）策略的情况下系统的运行性能。结果表明，相较于出现显著负荷尖峰的基准情景，采用PVM策略可有效将电网峰值功率降低22.2%。然而，这种峰值削减是以延长充电时间及降低利用效率...
解读: 该研究对阳光电源储能及充电站产品具有重要价值。文中ESS+PVM组合策略削峰22.2%、提升收益60.6%的成果,可直接应用于ST系列PCS与PowerTitan储能系统在电动公交场景的优化。研究验证的分时电价套利和削峰填谷策略,与阳光电源充电站解决方案及iSolarCloud智慧运维平台高度契合,...