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基于增强多分位数损失的扩张因果卷积风速确定性预测与预测区间
Deterministic Forecasts and Prediction Intervals for Wind Speed Using Enhanced Multi-Quantile Loss Based Dilated Causal Convolutions
Adnan Saeed · Chaoshun Li · Qiannan Zhu · Belal Ahmad · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
随着风电渗透率的提高，获取包含不确定性的风速预测对电力系统的规划与调度至关重要。本文提出一种改进的多分位数回归损失函数，可同时生成确定性预测及相应的预测区间。为提升模型效率，设计了一种基于多尺度扩张因果卷积的网络架构，并采用粒子群优化融合多尺度预测以获得最优结果。模型在NREL模拟数据及中国国家电网三个地点的实际运行数据上进行训练与验证，实验表明所提方法在模拟与真实场景下均具有优异的预测性能。
解读: 该风速预测技术对阳光电源储能和风电产品线具有重要应用价值。基于扩张因果卷积的预测方法可集成到ST系列储能变流器和PowerTitan系统的能量管理算法中，提升风储联合运行效率。其多分位数预测区间可优化储能调度策略，为风电波动性补偿提供更精确的容量预留。该方法也可应用于iSolarCloud平台，通过...
均衡决策理论在考虑预测不确定性的风-光-氢综合能源系统低碳经济运行中的应用
Applications of Equilibrium Decision Theory in Low-Carbon Economic Operation of Wind-Solar-Hydrogen Integrated Energy System Considering Prediction Uncertainties
Qiannan Zhu · Pengxia Chang · Shiqi Li · Yulong Xiao 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年5月
随着可再生能源与电网的融合程度不断提高，综合能源系统（IES）受到了全球关注。然而，风能和太阳能的随机和不确定特性给电网的稳定运行带来了巨大挑战。为解决这些问题，本文提出了一种考虑预测不确定性和需求响应（DR）的风光氢综合能源系统优化调度模型。提出了结合频率增强分解变压器、区间预测与决策的均衡决策理论框架，以量化不确定性并确定行动计划。然后，设计了一个以最大化经济收益和最小化污染排放（PE）为目标的优化调度模型，并采用多目标象群优化算法进行求解。此外，融入了需求响应策略以增强系统的灵活性和稳定性...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于均衡决策理论的风光氢综合能源系统优化调度技术具有重要的战略价值。该技术直接契合公司在光伏逆变器、储能系统及氢能业务的协同发展方向，为构建更智能的新能源解决方案提供了理论支撑。 该研究的核心价值在于通过频率增强分解变压器和区间预测技术，有效量化了风光发电的不确定性，...