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基于广义极值分布增强的傅里叶扩散模型用于日前光伏场景生成中的极端值捕捉
GEV distribution-enhanced Fourier diffusion model for extreme value capture in day-ahead photovoltaic scenario generation
Chunyu Zhang · Xueqian Fu · Dechang Yang · Pei Zhang 等5人 · Applied Energy · 2026年4月 · Vol.409
本文提出一种融合广义极值分布（GEV）与傅里叶增强扩散模型的新方法，提升日前光伏功率场景生成中对极端天气下出力波动的建模精度，增强不确定性量化能力。
解读: 该研究可提升阳光电源iSolarCloud智能运维平台在日前功率预测与多场景风险评估中的精度，尤其利于ST系列PCS和PowerTitan储能系统在光储联合调度中应对极端出力波动。建议将GEV-扩散模型嵌入iSolarCloud的场景生成模块，优化组串式逆变器+储能的协同控制策略，强化弱电网/高波动...
知识集成GAN模型用于光伏并网分析中的全年天气随机时间序列模拟
Knowledge-Integrated GAN Model for Stochastic Time-Series Simulation of Year-Round Weather for Photovoltaic Integration Analysis
Xueqian Fu · Fuhao Chang · Hongbin Sun · Pei Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
对于高比例光伏发电的电力系统随机生产模拟而言，气象模拟已变得至关重要。生成式人工智能已成为气象序列随机模拟的核心技术。鉴于生成式人工智能技术在内容生成方面的不可控性，本研究提出了一种由数据与知识融合驱动的年度气象场景随机模拟新方法。融合工作包括构建月度气象生成对抗网络（MWGAN）、一种基于统计概率知识的生成场景质量提升方法，以及一套用于评估生成气象场景的统计机器学习方法。利用中国广东某地48年的气象数据，对所提出的年度气象场景随机模拟方法进行了验证。通过将所提出的模型与五种前沿的生成对抗网络（...
解读: 该知识集成GAN模型对阳光电源光伏储能系统具有重要应用价值。在SG系列光伏逆变器产品线，可用于优化MPPT算法的预测性控制，通过高保真气象序列模拟提升发电功率预测精度；在ST系列储能变流器及PowerTitan大型储能系统中，全年逐时天气随机模拟可支持储能容量优化配置与充放电策略制定，提升系统经济性...
一种考虑功率、能量及波动性的光伏场景聚类新方法
A Novel Clustering Method for Extracting Representative Photovoltaic Scenarios Considering Power, Energy, and Variability
Xueqian Fu · Na Lu · Hongbin Sun · Youmin Zhang · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
由于光伏发电存在显著的不确定性，高比例光伏接入的电网运行场景复杂多样。为准确提取光伏发电的代表性场景，本文提出了一种同时考虑光伏功率、能量和波动性的新型聚类模型。与依赖欧氏距离的传统聚类模型相比，该聚类模型不仅考虑了欧氏距离，还纳入了日光伏发电量和光伏功率曲线特征，能够更准确地量化和分析光伏对电网的影响。为求解所提出的聚类模型，基于线性优化、拉格朗日乘子和特征值分解，提出了一种交替优化算法。本文的亮点在于通过理论证明和仿真算例对所提方法进行了双重验证。从理论上阐述了算法的计算复杂度，并证明了算法...
解读: 该光伏场景聚类方法对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。通过综合功率、能量和波动性的多维特征提取，可优化光伏电站群的典型日曲线建模，提升SG系列逆变器的功率预测精度和MPPT算法自适应性。对于储能系统，该方法能生成高质量的充放电场景集，优化ST系...