Mao Yang · Yutong Huang · Chuanyu Xu · Chenyu Liu 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 风电功率预测（WPF）是大规模风电场并网运行下电力系统调度的关键技术。随着特征信息的不断丰富和计算机科学的发展，相关研究大量涌现。本文综述了特征挖掘方法和最新的预测模型结构，旨在为该领域提供最新的研究视角。文章将WPF过程方法划分为时频域分析、特征工程和预测器结构三个部分。首先，总结了各部分的整体与详细数学表达式，以提供更具普适性的WPF过程方法研究框架。特别地，在每一部分中，创新性地基于典型科学问题梳理了最新模型之间的逻辑关系。此外，本文还归纳了六种解决关键科学或工程问题的前沿预测器结构...

解读: 该风电功率预测技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。多源数据融合与时频域分析方法可优化储能系统的充放电策略,提升风储协同控制精度。特征工程与预测模型可集成至iSolarCloud平台,实现预测性维护与智能调度。文中提出的数据质量与可解释性挑战,与阳光电源GF...

Yuejiang Chen · Jiangwen Xiao · Yanwu Wang · Yunfeng Luo · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 概率预测在电力系统的安全、稳定与运行中起着重要作用。传统的非参数概率预测分位数回归方法存在分位数交叉问题，此外，当前用于风电场集群功率预测的神经网络方法往往忽略了相关风电场之间的时空相关性。为解决上述问题，本文提出了一种考虑时空相关性的集群功率预测模型（CFM）。该模型采用一种新型的空间模式注意力机制（SPA），结合卷积神经网络与注意力机制的优势，以有效提取空间信息；同时，采用改进的多步分位数循环神经网络（IMQ-RNN）和改进的非交叉分位数回归（INCQR）策略作为CFM的输出模块，以生...

解读: 该非交叉分位数概率预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。论文提出的时空关联集群功率预测模型可直接应用于ST系列PCS和PowerTitan储能系统的智能调度策略优化。通过改进的多时域分位数循环神经网络,能够提升iSolarCloud平台对分布式风光储集群的预测精度,解决传统分位数回归的交叉问题...

Xiao Zhang · Yujiang Chen · Linhui Cheng · Shasha Tian 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 本文提出了一种新型的分段变异粒子群优化（SMPSO）算法，用于解决并网光伏发电系统规划阶段中光伏（PV）阵列场址与电力变压器场址的选址问题。光伏阵列和电力变压器的选址过程直接影响系统的发电效率与建设运行成本。然而，该选址任务对优化算法提出了严峻挑战。粒子群优化（PSO）是一种应用广泛的基于种群的优化器，具有众多应用场景。但由于标准PSO在处理选址问题时存在早熟收敛和易陷入局部最优的缺陷，本文提出一种分段变异的PSO算法：在迭代初期采用全局粒子变异操作以增强全局搜索能力；在迭代后期则对较优粒...

解读: 该SMPSO算法对阳光电源光伏电站规划具有重要应用价值。在大型地面电站设计中,可优化SG系列逆变器和箱变布局,降低线损和建设成本。算法的分段变异策略可集成到iSolarCloud平台的智能选址模块,结合地形、辐照和电网接入条件,实现光伏阵列与ST系列储能系统的协同优化配置。其快速收敛特性适用于多场景...

Keyan Zhu · Guangming Zhang · Chen Zhu · Yuguang Niu 等5人 · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.391

摘要 提升热电联产（CHP）机组的综合性能对于消纳可再生能源和实现节能减排具有重要意义。为此，本文提出一种基于强化学习（RL）与多目标模型预测控制（MOMPC）的双层优化策略，以提升CHP机组的灵活性与经济运行性能。首先，构建了CHP机组模型，并将其各类参数纳入MOMPC的滚动优化过程中，作为下层跟随者以求解基础控制问题。其次，提出了一种融合双延迟深度确定性策略梯度（TD3）算法与MOMPC的双层优化策略（TD3-MOMPC），将TD3智能体设定为上层领导者；通过分解复杂的灵活性需求与CHP机组...

解读: 该双层优化策略对阳光电源储能系统(ST系列PCS/PowerTitan)具有重要应用价值。TD3强化学习与多目标MPC结合的架构可借鉴至储能参与调频调峰场景:上层TD3智能体动态调整MPC权重和预测时域,下层MPC执行功率控制,实现灵活性与经济性平衡。该方法可优化储能系统在新能源消纳中的充放电策略,...

Qianggang Wang · Yiyao Zhou · Bingxin Fan · Jianquan Liao 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

摘要 为了促进可再生能源的无缝集成，双极性直流配电网（Bi-DCDNs）已在多个领域得到广泛应用，包括深圳未来大厦、波音787飞机以及新加坡的直流LED照明系统。Bi-DCDNs集成了多种灵活设备，以提升经济性和安全性。然而，目前尚缺乏一个综合协调框架来考虑这些灵活设备之间调控特性的异质性。为此，本文提出了一种针对Bi-DCDNs中灵活设备的分层协调框架。具体而言，上层模型考虑直流变压器（DCT）在不同运行模式下的操作差异，以确定最优切换方案从而降低损耗；下层模型则协调DCT、储能系统（ESSs...

解读: 该双极直流配网分层优化技术对阳光电源ST系列储能变流器和户用光伏系统具有重要应用价值。论文提出的DCT多模式协调、储能系统与电气弹簧联合调控框架,可直接应用于PowerTitan储能系统的电压质量优化和损耗管理。分层控制架构与阳光电源iSolarCloud平台的智能调度逻辑高度契合,特别是在偏远社区...