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基于量子退火的多堆燃料电池混合动力系统三阶段调度策略
A Quantum Annealing-Based Three-Stage Scheduling Strategy for Multi-Stack Fuel Cell Hybrid Power Systems
Wenzhuo Shi · Junyu Chen · Xianzhuo Sun · Zhengyang Hu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年5月
针对多堆配置下燃料电池混合动力系统优化问题非凸、二进制变量多导致求解困难的问题，本文提出一种基于量子退火的三阶段调度策略。该方法在日前、日内和实时阶段分层解耦决策过程，结合各时段预测信息优化启停计划与功率分配。利用量子退火高效求解大规模二进制优化问题，并通过OPAL-RT实验平台验证。相比传统方法，所提方法计算速度显著提升，较DMPC方法快49.89倍，较Gurobi方法快22.25倍，且总运行成本分别降低14.66%和10.62%。
解读: 该量子退火优化算法对阳光电源氢储能系统和混合储能产品具有重要应用价值。三阶段调度策略可直接应用于PowerTitan储能系统的多堆燃料电池配置，解决大规模二进制优化难题。相比传统MPC方法，计算速度提升49倍且成本降低14.66%，可显著改善ST系列储能变流器在氢储能场景下的启停优化与功率分配效率。...
基于解析模型的太阳能塔式系统实时高精度辐射通量分布仿真
Real-time and high-accuracy radiative flux distribution simulation based on analytical model for solar power tower system
Xiaoxia Lina1 · Xinlan Zhaoa1 · Zengqiang Liu · Wenjun Huang 等6人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.287
解析模型通常用于太阳能塔式系统在设计、优化和运行过程中接收器表面辐射通量密度分布（RFDD）的仿真。然而，现有的解析模型仿真方法通常按顺序累积各个定日镜的仿真结果，导致效率低下、计算成本高昂，从而丧失了解析模型本应具备的效率优势，尤其是在大规模定日镜场的情况下更为显著。本文提出了一种基于解析模型的大规模定日镜场实时且精确的RFDD仿真新方法，即快速-NEG（Neural Elliptical Gaussian，神经椭圆高斯）方法。该仿真方法将传统的缓慢串行累积过程重构为在图形处理单元（GPU）上...
解读: 该光热电站辐射通量实时仿真技术对阳光电源拓展光热储能一体化系统具有重要参考价值。Fast-NEG模型通过GPU并行计算实现两个数量级的速度提升,可借鉴应用于iSolarCloud平台的大规模光伏阵列实时功率预测与优化调度。其高精度辐射分布建模思路可启发SG逆变器的MPPT算法优化,特别是复杂遮挡场景...