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储能系统技术 ★ 5.0

多市场中具有风险与预期溢价的能量存储容量复用

Energy Storage Capacity Multiplexing With Risk and Expected Premium in Multimarket

Binhuan Gao · Xiaohe Yan · Nian Liu · Alexis Pengfei Zhao · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年8月

作为重要的市场主体,储能(ES)可同时参与多个电力市场并从中获益。然而,当前储能的运营模式主要侧重于计算市场收益,未能准确评估市场价格的风险和相关性。因此,本文设计了一种考虑市场价格风险和耦合性的储能运营方法。首先,设计了一种考虑市场价格风险和市场耦合性的储能多市场复用运营方案。其次,引入广义自回归条件异方差和指数加权移动平均模型来精确评估价格风险,并设计了动态Copula方法来反映耦合系数。此外,引入了通过实物期权理论计算的预期溢价概念,从而能够在市场正向波动的情况下制定更精细的利润最大化策略...

解读: 从阳光电源储能业务发展角度看,该论文提出的多市场容量复用运营方法具有重要战略价值。当前公司PowerTitan、PowerStack等储能系统在全球市场快速部署,但传统运营模式多聚焦单一市场收益测算,未能充分挖掘储能资产的多元价值。该研究引入GARCH和EWMA模型量化价格风险,结合动态Copula...

风电变流技术 ★ 5.0

应对可再生能源电力系统中的鸭子曲线:一种基于iTransformer的多任务学习净负荷预测模型

Tackling the duck curve in renewable power system: A multi-task learning model with iTransformer for net-load forecasting

Jixue Pei · Nian Liu · Jiaqi Shi · Yi Ding · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.326

摘要 可再生能源的高比例渗透导致区域负荷模式发生显著变化,形成对电力系统运行方式产生深远影响的鸭子曲线现象。为实现对鸭子曲线场景的准确预测,本文提出一种结合iTransformer与多任务学习的日前净负荷预测方法,该方法综合考虑了光伏发电、风力发电和有功负荷等多种独立资源分量。首先,通过组合特征选择方法识别各单项预测任务的主导特征;随后,采用iTransformer作为主干网络构建具有强大学习时间依赖能力的预测模型;此外,将iTransformer与多任务学习相结合,以提取外部因素、各单项功率与...

解读: 该鸭子曲线净负荷预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。通过iTransformer多任务学习模型精准预测光伏、风电及负荷波动,可优化ST系列PCS的充放电策略,提升PowerTitan储能系统在高比例新能源场景下的调度效率。该方法识别的周期性和波动性特征可集成至iSolarCloud平台,实现...

储能系统技术 储能系统 可靠性分析 ★ 5.0

基于精细化多状态建模的电池储能系统可靠性指标与评估

Refined multi-state modeling based battery energy storage system reliability indicators and evaluation

Xiaohe Yan · Jialiang Li · Nian Liu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393

准确评估电池储能系统(BESS)的可靠性对于提高其运行效率、延长使用寿命以及降低维护成本具有重要意义。可靠性指标是实现BESS可靠性评估的关键环节。然而,当前的可靠性指标大多从BESS的整体角度出发进行设定,忽略了内部电池性能的退化过程,难以适用于大容量、多单元、拓扑结构复杂的BESS。因此,本文提出了一种基于BESS精细化多状态模型的可靠性指标体系及综合评价方法。首先,考虑电池单体的性能衰减,建立了基于电池单体健康状态(SOH)的多状态模型,并通过算子分裂的递归通用生成函数(UGF)方法将其扩...

解读: 该电池储能系统多状态可靠性建模技术对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能解决方案具有重要应用价值。论文提出的基于电芯SOH的精细化多状态模型和'良好-衰减-风险-缺陷-故障'五级分类体系,可直接应用于阳光电源大容量储能系统的健康管理。结合iSolarCloud平台的预测性维护功能,该可靠...