Ding Gao · Yuan Zhi · Xing Rong · Xudong Yang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 建立以屋顶光伏（PV）为基础的新型电力系统有助于推动中国农村地区的能源转型。光伏供给与农村家庭用电需求之间不匹配的研究，对光伏微电网系统的广泛推广至关重要。目前，农村地区典型负荷模式（TLPs）缺乏准确的特征刻画方法，且现有的不匹配评估方法未充分考虑光伏弃电问题。因此，本研究提出一种基于混合深度学习的分析框架，用于量化全天时段内光伏发电与典型负荷模式之间的短期不匹配程度，并将其应用于真实农村地区数据集。本研究采用变分自编码器（VAE）模型对高分辨率负荷数据进行降维与特征提取，并与传统方法进...

解读: 该研究对阳光电源户用光伏微电网解决方案具有重要价值。VAE深度学习模型可集成至iSolarCloud平台,实现农村负荷模式精准识别与PV出力失配预测。研究揭示的三类典型负荷曲线可优化SG系列逆变器的MPPT策略,结合ST系列储能PCS动态调节充放电功率,降低弃光率。基尼系数量化方法为PowerTit...