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优化半透明光伏建筑一体化窗户以平衡办公建筑中的采光与太阳能性能
Optimizing semi-transparent BIPV windows for balanced daylighting and solar energy performance in office buildings
Keming Zhao · Zhonghua Gou · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.287
摘要 建筑立面，尤其是窗户，在室内照明和太阳能利用方面起着关键作用。然而，传统窗户往往难以在自然采光与能耗表现之间实现良好平衡，而半透明建筑集成光伏（BIPV）技术为此提供了有前景的解决方案。尽管如此，针对办公空间中兼顾能量采集、采光充足性及眩光控制的半透明BIPV窗户设计优化研究仍较为有限。本研究提出一个多目标优化框架，用于设计半透明建筑集成光伏（BIPV）窗户，以在办公建筑中实现能效、采光量与眩光控制之间的平衡。通过对中国武汉某校园内一栋办公楼的案例研究，构建了一个参数化模型，用以调控光伏窗...
解读: 该BIPV半透明光伏窗优化研究对阳光电源SG系列组串逆变器及智能建筑解决方案具有重要价值。研究中多目标优化框架可与我司MPPT算法协同,针对建筑立面复杂遮挡场景实现发电效率最大化。年发电5508.86kWh的案例验证了BIPV与储能系统集成潜力,ST系列PCS可配合实现昼夜能量平衡调度。建议将该优化...
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...
基于K-means聚类算法与人工神经网络模型的并网型微电网优化能量管理
Optimized energy management in Grid-Connected microgrids leveraging K-means clustering algorithm and Artificial Neural network models
Peter Anuoluwapo Gbadeg · Yanxia Sun · Olufunke Abolaji Balogu · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.336
摘要 随着可再生能源（RESs）在并网型微电网中的不断集成，亟需先进的能量管理策略以提升系统的效率、可靠性与可持续性。本研究提出了一种基于一对一优化器（One-to-One-Based Optimizer, OOBO）的优化能量管理框架，用于微电网调度，并结合K-means聚类算法与人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）实现负荷预测。所提出的方法能够动态调度分布式能源（DERs）、电池储能系统（BESS）以及柴油发电机，在最小化运行成本和碳排放的同时实现...
解读: 该研究的OOBO优化算法与AI负荷预测技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。研究验证储能系统可降低38%碳排放,与我司ESS解决方案的调度优化方向一致。K-means聚类与ANN模型可集成至iSolarCloud平台,提升微电网实时调度能力。OOBO算法30-4...
基于个性化驾驶风格评分的电动汽车混合储能系统能量分配广义优化研究
A study on generalized optimization of energy distribution in electric vehicle hybrid energy storage system for personalized driving style scores
Lin Huad · Qingtao Tianb · Jing Huang · Dongjie Zhanga 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.341
在电动汽车（EV）混合储能系统（HESS）中，如何在优化超级电容器利用的同时平衡电池容量衰减与系统能量损耗，仍是一项关键挑战。本研究提出了一种基于个性化驾驶风格评分的广义优化策略。利用真实电动汽车运行数据，通过Lasso回归识别出用于能量分配控制的关键能耗参数。随后采用主成分分析（PCA）和K-means聚类方法将样本工况划分为三种驾驶风格：谨慎型、标准型和激进型。对各样本工况的综合得分进行归一化处理，得到个性化的驾驶风格评分，作为表征个体驾驶特性的核心指标。研究发现，驾驶风格评分与电池容量衰减...
解读: 该混合储能优化技术对阳光电源ST系列储能变流器及充电桩产品具有重要价值。研究提出的个性化驾驶风格评分与分段线性优化策略,可应用于我司电动汽车充电站能量管理系统,通过识别用户充电行为特征,动态调整超级电容与电池功率分配权重,在激进充电模式下额外降低8.43%电池容量衰减,在保守模式下额外减少5.09%...
基于机器学习的光伏逆变器可靠性评估及其告警-环境变异性的考虑
Machine Learning-Driven Reliability Estimation of PV Inverters Considering Alert-Ambient Variability
Sukanta Roy · Alexander Stevenson · Shahid Tufail · Hugo Riggs 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年12月
摘要：天气引发的时空劣化限制了户外光伏逆变器的使用寿命和可靠性，因此需要进行先进的数据分析。本研究采用自上而下、数据驱动的方法，利用多种机器学习（ML）算法来评估一座1.4兆瓦光伏电站中逆变器的可靠性，同时考虑了辐照度、湿度、温度、一天中的时间以及天气状况等因素。来自17台相同逆变器的大量警报数据集，包括警报类型、传播情况和发生频率，揭示了其与环境因素和逆变器输出功率之间的显著相关性，从而能够构建性能可靠性模型。对双阶段监督式机器学习模型的准确性进行了评估，其中人工神经网络（ANN）的“分类 -...
解读: 该机器学习驱动的可靠性评估技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及ST储能变流器产品线具有重要应用价值。研究提出的告警-环境变异性分析框架可直接集成至iSolarCloud智能运维平台，通过融合温湿度、辐照度等多源环境参数与现场告警数据，实现对户外逆变器的精准寿命预测与预测性维护。该方法可优化阳光电源现有...
用于含太阳能光伏和CTA-2045控制的配电系统的智能家居暖通空调数字孪生机器学习元模型
Smart Home HVAC Digital Twin ML Meta-Model for Electric Power Distribution Systems With Solar PV and CTA-2045 Controls
Rosemary E. Alden · Evan S. Jones · Steven B. Poore · Dan M. Ionel · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年9月
建筑建模，特别是供暖、通风和空调（HVAC）负荷及等效储能计算，是建筑脱碳和智能电网控制的关键关注点。本文提出了一种超快的、具有一分钟分辨率的混合机器学习模型（HMLM），这是基于物理的住宅智能家居替代建模领域的一项新贡献。通过机器学习（ML）元建模对具有可编辑参数的白盒模型（即数字孪生模型）进行仿真，可替代广泛开展的实验性大数据收集工作。HMLM采用k - 均值聚类与多元线性回归（MLR）相结合的方法，对逐分钟的HVAC功率进行仿真，在全年测试集中的归一化均方根误差（nRMSE）令人满意地控制...
解读: 从阳光电源智慧能源解决方案的业务视角来看，这篇论文提出的智能家居HVAC数字孪生元模型具有重要的战略参考价值。该研究通过混合机器学习模型实现了分钟级高精度HVAC负荷预测，其核心技术路径与我司在源网荷储一体化系统中的需求高度契合。 **业务协同价值**：论文将HVAC系统建模为广义储能设备（GES...
中国海拔4650米处长空气间隙放电通道曲折度研究
Study on the tortuosity of long air gap discharge channels at an altitude of 4650 m in China
Li Cai · Haohao Jin · Changzhi Peng · Mengyuan Chen 等6人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年9月
高海拔下气压、温度和湿度的变化影响长空气间隙的放电特性及放电通道曲折度的变异。本研究在海拔4650 m的西藏地区开展实验，分析不同电极类型（棒、球、环形电晕平面）和间隙距离下的放电电压、电流及光学图像。结果表明，偏转角φ与弯曲角β服从正态分布，间隙距离和电极类型均影响曲折程度。通过K-means聚类分析识别出放电通道发展的三阶段模式。该海拔下平均偏转角为12.7°，标准差±10.0°，高海拔数据分布更分散，概率密度曲线更宽。研究结果为高海拔环境下的空气放电模拟与高电压工程提供了重要数据支持。
解读: 该高海拔长空气间隙放电特性研究对阳光电源高原型产品设计具有重要价值。研究揭示的4650m海拔下放电通道曲折度特征（平均偏转角12.7°±10.0°）及三阶段放电模式，可直接应用于ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的高原型产品开发。针对西藏、青海等高海拔光储电站，该数据支持优化母排间距设计、绝缘配...
EEMLCR：基于机器学习的无线传感器网络节能聚类与路由
Energy-Efficient Machine Learning-Based Clustering and Routing for Wireless Sensor Networks
Muhammad Akram · Sibghat Ullah Bazai · Muhammad Imran Ghafoor · Saira Akram 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
无线传感器网络WSN受限于低功耗传感单元、通信约束和处理能力，需要通过聚类和路由节约能源延长生命周期。本文研究Q-learning和K-means聚类算法应用，提出EEMLCR节能机器学习聚类与路由方法。与LEACH算法及其多跳变体DMHT LEACH和EDMHT LEACH对比验证有效性。在400节点网络600轮后，EEMLCR在存活节点数、平均能耗、剩余能量和数据包接收率等关键指标上显著优于LEACH及其变体，与EECDA和CMML等最新算法相比性能相当或更优。
解读: 该无线传感器网络节能技术对阳光电源分布式光伏监控系统有应用价值。阳光户用光伏系统中大量传感器节点需要低功耗通信和数据采集。EEMLCR聚类路由算法可优化阳光监控设备间通信拓扑，延长电池供电传感器寿命。该技术结合阳光智能运维系统，可实现大规模分布式电站的高效数据采集和传输，降低通信能耗和维护成本，提升...