找到 2 条结果
时空特征增强的多类型可再生能源与负荷不确定性功率跟踪预测框架
Spatio-temporal feature amplified forecasting framework for uncertain power tracking of multitype renewable energy and loads
Yanli Liu · Ziwen Jia · Liqi Liu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 多类型可再生能源与负荷（如光伏、风电和电动汽车）的集成显著增加了电力供需两侧的不确定性，因此需要精确的预测技术以维持电网的安全稳定运行。然而，复杂的时空特征给现有预测方法带来了挑战，使其难以准确、及时地跟踪不确定性功率的瞬时变化。为此，本文提出了一种时空特征增强（STFA）预测框架，该框架可无缝嵌入当前先进的深度学习算法中。首先，构建了一个时空特征融合模块，逐步结合相空间重构、位置编码和掩码机制，通过一系列重组步骤增强时空特征，提升模型对不确定性波动的理解能力，从而支持训练过程。其次，在深...
解读: 该时空特征增强预测框架对阳光电源多条产品线具有重要应用价值。针对光伏SG系列逆变器,可通过精准预测辐照波动优化MPPT算法响应速度;对ST系列储能变流器和PowerTitan系统,能提升功率调度精度,降低电池循环损耗;在充电桩业务中可预测EV负荷峰谷,优化充电策略。该框架的自适应动态加权损失函数特别...
基于自适应再分配的准时V2G调度圈：评估与增强转移V2G能力
Punctual V2G scheduling circle: Evaluate and enhance transfer V2G capability through adaptive redistribution
Ke Liu · Yanli Liu · Gang Si · Xin Lu 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 随着电动汽车（EV）数量的不断增长，车辆到电网（V2G）技术展现出巨大的潜力。然而，V2G站点及其连接的电网节点位置固定，而电动汽车的空间分布具有随机性。因此，在电网V2G调度过程中，除了关注V2G站点本地的V2G能力外，还需考虑在有限转移时间内的准时转移V2G能力。为此，本文提出一种基于自适应再分配（AV2GR）的方法，用于评估并增强目标站点的准时转移V2G能力，从而构建相应的准时V2G调度圈及增强型调度圈。首先，建立了一种转移V2G再分配（TV2GR）模型，用以评估在常规车辆和转移EV...
解读: 该V2G准时调度技术对阳光电源充电桩及储能业务具有重要价值。论文提出的自适应再分配算法可与我司充电站网络深度融合:1)结合iSolarCloud平台实时交通数据,优化多站点协同调度策略;2)ST系列PCS可配合转移V2G能力评估,提升电网侧削峰填谷效率;3)拥堵指数模型可嵌入充电站智能管理系统,动态...