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考虑荷电状态分区的储能最优配置及其一次调频性能研究
Optimal Energy Storage Configuration for Primary Frequency Regulation Performance Considering State of Charge Partitioning
Jiacheng Li · Yixiang Huang · Xun Dou · Shunjiang Wang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月
随着可再生能源在电力系统中占比不断提升，其出力的间歇性与不确定性对电网频率稳定性造成影响。为此，本文提出一种考虑荷电状态（SOC）分区及调频性能匹配的多类型储能配置方法。首先，采用变分模态分解（VMD）方法对自动发电控制（AGC）信号进行分解与重构，并结合锂离子电池与飞轮储能的充放电特性，将不同频率成分分配至相应的储能系统。其次，构建了考虑SOC分区的多类型储能容量优化配置模型，以储能全寿命周期规划成本最小为目标函数。基于华北某地区实际数据，在不同场景下进行案例分析，验证了所提方法的有效性。结果...
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统的调频应用具有重要价值。SOC分区策略可直接应用于ESS集成方案的能量管理系统，通过VMD信号分解实现锂电池与飞轮混合储能的协调控制，优化ST2000/ST2500变流器的功率分配策略。该方法与阳光电源构网型GFM控制技术结合，可提升储...
考虑时空特征的自适应编解码模型用于分布式光伏电站短期功率预测
Adaptive Encoder-Decoder Model Considering Spatio-Temporal Features for Short-Term Power Prediction of Distributed Photovoltaic Station
Xun Dou · Yehang Deng · Shunjiang Wang · Tianfeng Chu 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年1月
考虑到运维成本和技术的影响，分布式光伏电站群内部通常缺乏足够的气象观测设备。所采集气象数据的偏差以及软硬件限制导致的光伏功率数据误差，将直接导致模型预测精度降低。为解决这一问题，本文提出一种具有自适应时空编解码结构的分布式光伏功率短期预测方法，该方法能够适应不同数据输入和不同天气条件下的预测需求，提高预测精度。首先，利用随机森林算法（RF）和皮尔逊相关系数（PCC）对特征重要性进行排序，选取关键输入数据。其次，提出一种基于长短期记忆网络（LSTM）和时空注意力机制（STA）的时空特征编解码模型，...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于自适应时空编解码器的分布式光伏短期功率预测技术具有显著的战略应用价值。 **业务协同价值：**该技术直击分布式光伏电站运维痛点——气象观测设备不足导致的预测精度下降问题。对于阳光电源的智慧能源管理系统而言，精准的功率预测是实现光储协同优化的基础。通过LSTM与时空...