Weichao Maa · Zhigao Zhao · Chengpeng Liu · Fei Chen 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384

摘要 实现对抽水蓄能电站（PSHSs）瞬态过程的准确预测仍是一个关键挑战，主要由于现场参数存在不确定性，特别是泵-水轮机特性曲线（PTCCs）的不确定性，以及物理模型自身存在的局限性。为解决这一问题，本研究提出了一种以现场测量数据为核心的抽水蓄能电站瞬态预测框架，该框架融合了基于物理模型的校准与数据驱动的修正方法。本文提出了一种利用点分布模型（PDMs）重构PTCC的方法，其中PDM作为先验模型，通过在PTCC上定义多个特征点以适应可能发生的非刚性变形，并进行了创新性开发。该方法采用曲面重构算法...

解读: 该物理-数据混合瞬态预测框架对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。抽水蓄能电站的特性曲线重构方法可应用于ST系列PCS和PowerTitan储能系统的动态建模,通过现场实测数据校准物理模型,结合NARX神经网络修正预测误差,可显著提升储能系统在电网调频、削峰填谷等瞬态工况下的控制精度。该方法与iSol...