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光伏发电技术 户用光伏 机器学习 ★ 5.0

优化住宅能源成本:一种基于启发式电价信号调度的太阳能光伏与电动汽车集成的新型机器学习方法

Optimizing Residential Energy Costs: A Novel Machine Learning Approach for Solar PV and EV Integration Through Heuristic Price Signal Dispatch

Muhammad Irfan · Tayyab Tahir · Shujuan Huang · Sara Deilami 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月

将太阳能光伏(PV)系统与电动汽车(EV)技术相结合,正逐渐成为一种可持续且前景广阔的方法,可用于应对不断增长的能源需求、减轻环境影响,并减少住宅和交通领域的碳排放。本研究聚焦于澳大利亚悉尼地区并网“光伏 + 电动汽车”系统的住宅应用,着重强调了将双向电动汽车电池与屋顶光伏系统结合使用的益处。除了系统顾问模型(SAM)软件工具中依赖手动调度和削峰分析的启发式价格信号调度算法外,本研究还采用了机器学习方法领域内一种新颖的基于 Q 学习的模型(QLBM)算法,以增进对系统动态的理解。这种新方法旨在通...

解读: 从阳光电源的业务视角来看,这篇论文所探讨的"光伏+电动汽车"双向能量管理技术具有重要的战略参考价值。该研究基于Q学习算法的能量调度优化方案,与我司在智能能源管理系统(EMS)领域的技术路线高度契合,为光储充一体化解决方案的智能化升级提供了新思路。 论文的核心价值在于通过机器学习算法实现动态价格响应...