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高渗透率可再生能源电力系统实时调度：一种专家知识与强化学习混合方法
Real-Time Scheduling of High-Penetrated Renewable Power Systems: An Expert Knowledge and Reinforcement Learning Hybrid Approach
Sijun Du · Tao Ding · Yang Xiao · Jingyu Wan 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月
现代电力系统正向低碳可持续转型，可再生能源渗透率的提升及其不确定性给系统调度带来严峻挑战，灵活元件的引入进一步增加了调度复杂性。为此，本文提出一种融合专家知识与强化学习（RL）的混合实时调度方法。首先建立包含柔性负荷与储能的高渗透率可再生能源系统实时调度模型，并转化为马尔可夫决策过程。通过引入专家知识作为系统与RL智能体之间的中介，利用RL算法优化的机组控制序列进行调度决策。基于SG 126节点系统的算例验证了所提方法在保障系统安全稳定运行的同时，显著提升可再生能源消纳能力的有效性与潜力。
解读: 该混合调度方法对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud平台具有重要应用价值。强化学习与专家知识融合的实时调度策略可直接应用于ST系列储能变流器的智能控制算法，优化充放电决策以应对高比例光伏接入的不确定性。该方法可集成至iSolarCloud云平台，实现多站点储能系统协同调度，提...
浮式液化天然气平台双级放电卡诺电池系统的能效、㶲、经济与环境评估及性能优化
Energy, exergy, economic, and environmental assessment and performance optimization of dual-stage discharge Carnot battery systems for floating liquefied natural gas
Zhe Wang · Han Liu · Changhao Jiang · Sijun Liu 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.330
摘要 浮式液化天然气平台为海上天然气的生产、储存和转运提供了灵活的解决方案，但其高能耗运行需要可靠的电力供应。本研究探讨了利用卡诺电池提升浮式液化天然气平台供电可靠性与能源利用效率的可行性，通过有效利用液化天然气固有的冷能实现这一目标。提出了一种双级放电策略，即首先将液化天然气的冷能进行储存，随后利用低温海洋废热对其进行再加热，从而实现第二阶段的放电过程。建立了浮式液化天然气-卡诺电池系统的热力学模型，并开展了全面的能量、㶲、经济性和环境影响分析，以评估关键参数对系统性能的影响。采用基于遗传算法...
解读: 该双级放电卡诺电池技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要启示。研究中的冷能梯级利用与多阶段放电策略,可应用于我司储能系统的热管理优化,特别是在海上平台等极端环境下提升系统往返效率。论文提出的遗传算法多目标优化方法,可集成到iSolarCloud平台的智能调度算法中,实现储...