Linbo Fu · Houhe Chen · Rufeng Zhang · Tao Jiang 等6人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.400

摘要 高耗能钢铁工业微电网（SIMG）中分布式光伏出力的不确定性可能影响SIMG的能量管理策略，甚至增加其在配电市场中的运行风险。针对SIMG中分布式光伏出力的不确定性，本文提出了一种基于分布鲁棒机会约束（DRCC）的配电市场环境下SIMG能量管理方法，以优化钢铁工业生产过程。首先，根据SIMG中能量流与信息流的形式，提出了参与配电市场出清的交易模式；在SIMG能量管理中引入了钢铁生产过程的时间序列模型，并进一步构建了配电市场环境下的双层能量优化管理模型。随后，采用DRCC方法处理分布式光伏出力...

解读: 该分布鲁棒机会约束优化方法对阳光电源钢铁工业微网解决方案具有重要价值。针对高载能工业场景,可结合ST系列储能变流器与PowerTitan系统,通过CVaR风险控制策略优化光储协同调度。建议在iSolarCloud平台集成该分布鲁棒算法,处理工商业光伏出力不确定性,提升SG系列逆变器在电力市场环境下的...

Yan Chen · Guihua Banb · Tingxiao Dinga · Applied Energy · 2025年10月 · Vol.396

尽管图像处理技术在风电功率曲线（WPC）异常检测领域发挥着先进作用，能够准确识别各类异常数据，但仍面临三大挑战：依赖人工标注的参考样本、通过栅格化和距离计算表示数据密度，以及对堆叠型异常数据识别精度不足。为解决上述问题，本研究提出一种简单且高效的WPC异常数据识别与清洗方法。该方法无需依赖人工标注的参考样本，仅通过调节两个参数的取值即可实现不同类型WPC异常数据的识别。所提方法首先采用alpha通道融合机制，在连续空间中直接表征数据密度，从而避免了栅格化处理；其次，引入边界离散化、序列平滑技术及...

解读: 该风电异常数据识别技术对阳光电源储能系统和智能运维平台具有重要借鉴价值。其alpha通道融合机制可应用于iSolarCloud平台的功率曲线异常检测,提升ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的数据清洗能力。无需人工标注样本的特点契合大规模新能源场站运维需求,边界离散化与Canny边缘检测算法可增强...

Jiacheng Guo · Jun Chen · Hao Wuab · Jimin Zengc 等5人 · Applied Energy · 2025年10月 · Vol.395

摘要 能源转型使得混合储能系统（HESS）在工业园区中日益重要。然而，目前仍缺乏系统性的研究来回答为何应在工业园区中实施混合储能系统这一问题。本研究开发了一种集成了超级电容器、锂离子电池、热储罐和冷冻水储冷装置的混合储能系统。提出了一种结合变分模态分解与混合整数线性规划的优化调度方法，该方法充分考虑了功率型储能与能量型储能方式之间的互补特性。从长期效益和不同场景下的短期调度两个角度，对混合储能系统的性能进行了系统性分析。结果表明，与仅采用锂离子电池储能的系统相比，该混合储能系统显著减少了碳排放（...

解读: 该混合储能优化调度技术对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。研究验证了超级电容与锂电池混合配置在工商业场景的经济性(降本5.5%)和减碳效果(减排15.5%),可指导我司PowerTitan方案中功率型与能量型储能的容量配比优化。其基于VMD分解的混合整数线性规划调...

Le Zhang · Ziyu Chen · Jizhong Zhu · Kaixin Lin 等5人 · Applied Energy · 2025年9月 · Vol.394

摘要 数据共享是提升小样本条件下分布式光伏发电功率数据驱动模型预测精度的标准解决方案。然而在实际应用中，由于数据的去中心化所有权以及复杂多变的外部环境，该方案面临数据隐私、数据异构性以及动态数据学习等方面的挑战。为应对这些挑战，本文提出一种基于贝叶斯随机配置网络（BSCN）与个性化联邦学习（PFL）的增量式概率预测方法。具体而言，采用随机配置网络——一种新兴的单隐层无迭代神经网络——快速构建功率预测模型；为获得后验分布并确定概率输出，引入贝叶斯推断对SCN的输出参数进行评估。针对小样本和异构数据...

解读: 该分布式光伏概率预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台及SG系列逆变器具有重要应用价值。其联邦学习框架可保护多业主数据隐私,增量学习策略适配动态环境,可显著提升小样本场景下的功率预测精度。技术可集成至iSolarCloud平台,优化分布式光伏集群的预测性维护与功率调度;结合SG逆变器M...

Yang Yuan · Heng Zhang · Shenxi Zhang · Haozhong Cheng 等7人 · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.392

现有韧性导向型海上风电场与输电网络协同规划（ROWF&TNIP）模型在刻画台风灾害期间风力发电和电网故障相关不确定性方面缺乏细致描述，且在提升系统韧性时往往表现出较强的保守性。为克服上述局限，本文提出一种考虑台风灾害的多场景分布鲁棒ROWF&TNIP模型。该模型综合考虑正常运行场景（NOS）和台风灾害场景（TDS）下风力发电与电网故障的多重不确定性，以较低的保守程度实现韧性的提升。首先，构建了针对海上风电场（OWF）出力与电网故障的多场景分布鲁棒不确定性集合：基于条件风险价值（CVaR）的多场景...

解读: 该海上风电韧性规划模型对阳光电源ST系列储能系统和智能运维平台具有重要应用价值。论文提出的多场景分布鲁棒优化方法可应用于PowerTitan储能系统的台风灾害应对策略,通过CVaR不确定性集建模提升极端天气下源网荷协调能力。差异化加固模型与预防性机组组合策略可集成至iSolarCloud平台,实现海...

Zhangrong Pan · Chenchen Liu · Zhuo Chen · Huiyuan Wang 等7人 · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.392

本研究利用高分辨率NEX-GDDP气候数据集，结合全球太阳辐射估算模型（GSEE），在共享社会经济路径（SSP）情景（特别是SSP245和SSP585）下，系统评估了为实现1.5°C和2.0°C全球升温目标背景下中国光伏发电潜力的变化。结果表明，气候变暖将导致中国光伏资源呈现出显著的区域差异性和时间变异性。具体而言，相对于基准期（1995–2014年），在SSP245情景下，中国南方地区的光伏发电潜力逐渐增加（约3.1%），而北方地区则呈现适度下降趋势，特别是在西藏高原和新疆的部分地区降幅约为−...

解读: 该研究揭示中国光伏发电潜力的区域分异特征,对阳光电源产品布局具有战略指导意义。南方电网区域光伏潜力增强3.1%,适合部署SG系列逆变器配合PowerTitan储能系统,通过iSolarCloud平台实现跨季节能量管理;北方地区(内蒙古、西藏)潜力下降达-3.2%,需采用ST系列PCS的GFM控制技术...

Jialin Du · Weihao Hu · Sen Zhang · Di Cao 等8人 · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.391

摘要 负荷与可再生能源的不确定性给互联微电网的最优经济调度带来了巨大挑战。本文提出了一种分布鲁棒优化（DRO）协同调度与合作效益分配方法。首先，构建了一种改进的模糊集以刻画负荷和可再生能源的不确定性，从而降低调度策略不必要的保守性。然后，基于条件风险价值（CVaR）将互联微电网的日前协同调度问题构建为一个DRO模型，以准确评估调度策略的尾部平均风险。此外，由于双层定积分优化模型求解困难，本文通过对偶变换及区间约束重构，将原模型等价转化为易于求解的单层混合整数二阶锥规划（MISOCP）模型。随后，...

解读: 该分布式鲁棒优化方法对阳光电源微电网储能系统具有重要应用价值。其CVaR尾部风险评估机制可集成至ST系列PCS的调度策略,提升PowerTitan储能系统在多微网互联场景下的经济性。改进的模糊集建模可优化iSolarCloud平台的源荷不确定性预测算法,降低日前调度保守性。混合整数二阶锥规划求解方法...

Qiang Yu · Xionglin He · Yongji Chen · Zihong Jiang 等8人 · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.391

摘要 电动拖拉机的推广应用面临诸多挑战，包括动力系统对多样化作业工况的适应性，以及能量效率与电池寿命的优化问题。本文提出一种用于电动拖拉机的混合储能系统（HESS）架构，并设计了一种基于犁地作业场景识别的多目标能效管理策略（EMS）。该策略首先利用实际犁地作业数据构建电动拖拉机模型及犁地工况循环（POC）。采用K均值聚类与主成分分析（PCA）进行离线工况分类，同时引入多层感知器神经网络（MLPNN）实现在线实时场景识别。此外，开发了一种多策略改进型黑翅鸢算法（MSIBKA），以高效求解自适应功率...

解读: 该混合储能系统(HESS)技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要参考价值。论文提出的多目标能量管理策略,通过超级电容承担65%峰值功率、降低电池C-rate超10%,与阳光电源储能PCS的功率分配优化理念高度契合。场景识别与自适应功率分配算法可应用于充电桩产品,提升电池寿...

Jianhong Liu · Zhenyu Tian · Mingwei Sun · Xihan Chen 等6人 · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.391

全光谱太阳能利用与固体氧化物电解池（SOECs）的集成技术为高效制氢提供了有前景的解决方案。然而，该技术的发展面临两个主要挑战：其一，太阳能提供的热能与电能供给比例与SOECs运行所需的热电需求比例之间存在不匹配；其二，太阳能输入的波动性与SOECs对温度波动耐受能力有限之间的矛盾。针对上述问题，本研究提出了一种集成热储能模块的SOEC制氢系统。该系统根据波长对太阳能进行分频利用：短波长太阳光通过光伏电池转化为电能，长波长太阳光则在反应器中转化为热能。反应器通过储存和释放多余的太阳能热量来抑制温...

解读: 该全光谱太阳能制氢技术对阳光电源光储融合系统具有重要启示。研究中光伏发电与热能分频利用的思路,可应用于SG系列逆变器与ST储能系统的协同优化:通过PowerTitan储能单元平抑光伏波动,配合iSolarCloud平台实现热电比动态调控。系统夜间利用储能回收余热降低26.6%电网功耗的策略,与阳光电...

Zili Chen · Zhaoyuan Wu · Lanyi Wei · Linyan Yang 等6人 · Applied Energy · 2025年7月 · Vol.390

摘要 可再生能源（RE）与储能系统（ESS）的协调发展对于低碳转型至关重要。除了最优规划方案外，理解规划结果背后的深层原因对于提升决策透明度与可靠性同样关键。本研究探讨了在不同脱碳阶段中可再生能源与中长期储能（MTES）之间协同关系的演变过程，提出了一种可解释的分析框架，用于归因并分析影响规划结果的关键因素。通过采用随机森林（Random Forest, RF）方法，该框架识别出在不同边界条件下（如碳排放限额、资源禀赋和经济约束）驱动可再生能源—储能协同效应的核心因素，从而深入揭示时间与空间因素...

解读: 该研究对阳光电源储能规划具有重要指导意义。研究揭示长时储能(LDES>100h)在新能源富集区域的季节性平衡价值,与PowerTitan液流储能系统的应用场景高度契合;短时储能在火电主导区域应对日内波动的需求,可通过ST系列PCS的快速响应能力实现。随机森林可解释性框架可集成至iSolarCloud...

Siyuan Chen · Laijun Chen · Sen Cui · Hanchen Liu 等6人 · Applied Energy · 2025年7月 · Vol.389

摘要 大容量和对化石燃料的独立性使得先进绝热压缩空气储能（AA-CAES）成为支持波动性可再生能源集成的一项有前景的技术。当前的AA-CAES模型主要关注于规划层面的问题，例如效率提升。AA-CAES系统的机电动态特性是电力系统运行中控制器设计与稳定性分析的基础，但受到的关注较少，原因在于压缩机气动与机械运行之间在毫秒到秒级时间尺度上发生的复杂且非线性的相互作用，使得建模问题极为复杂——既要保持模型的简洁性以利于控制系统设计，又要准确描述复杂的动态行为。本文提出了一种考虑变工况下压缩机动态性能的...

解读: 该AA-CAES电机械瞬态建模技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要参考价值。论文提出的压缩机动态特性建模方法(毫秒至秒级响应)可借鉴于储能系统功率控制策略优化,特别是喘振不稳定性分析(7Hz特征频率)对PCS过载保护设计有启发意义。其机械-气动耦合建模思路可应用于GFM...

Zirong Xu · Zhiyuan Tang · Yongdong Chen · Youbo Liu 等6人 · Applied Energy · 2025年6月 · Vol.388

本文研究了在主动式低压配电网（DNs）中为减小电压偏差而进行的分布式模块化储能（DMES）最优鲁棒配置（位置与数量）问题。在所提出的配置问题中，设计了一种新颖的集中-本地控制框架（CLCF）用于DMES的电压调节，并对该框架下的下垂系数设定方案进行了优化确定。此外，为了应对有功与无功功率注入之间的不确定性及其相关性，本文在一种新型的相关多面体不确定性集（CPUS）下构建了鲁棒优化模型来表述DMES配置问题，从而避免解的过度保守性。进一步地，为使所提出的非线性非凸配置问题在计算上具有可追踪性，将其...

解读: 该分布式模块化储能优化配置技术对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。论文提出的集中-本地控制框架与下垂系数优化调度,可直接应用于我司储能变流器的电压调节策略,提升低压配网场景下的电压质量。其鲁棒优化模型能有效应对功率不确定性,为iSolarCloud平台的智能运维算...

Zhen Chen · Weijie Liu · Di Zhou · Tangbin Xi 等5人 · Applied Energy · 2025年6月 · Vol.388

摘要 不一致性是导致锂离子电池组性能下降的关键因素。准确识别不一致电池对电池储能系统（ESS）的健康管理具有重要意义。现有大多数方法依赖先验知识，且难以获得电池动态特性的最优表征，因而不再适用于不一致性水平随时间变化的在线场景。本文提出一种基于深度嵌入聚类的电池储能系统在线无监督多层级不一致性识别方法。首先，通过一种改进的自编码器从充放电电压曲线中提取具有判别性的潜在表征，该自编码器同时考虑信息保留能力和重构误差。其次，构建基于改进自编码器与K均值算法的深度嵌入聚类模型，并设计一种贪心算法交替优...

解读: 该深度嵌入聚类技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统的电池健康管理具有重要价值。通过无监督学习实现多层级不一致性识别,可集成至iSolarCloud平台实现在线预测性维护,提升BMS诊断能力。该方法无需先验知识、适应时变特性的优势,可优化ESS全生命周期管理策略,降低电池簇退化风...

Siyan Chan · Ken Chen · Kongfu Hu · Lingfeng Shi 等7人 · Applied Energy · 2025年5月 · Vol.385

摘要 光伏/热（PV/T）集热器能够同时产生热量和电能，但在炎热天气下会出现过热现象，显著影响其性能和使用寿命。为解决这一问题，本研究提出在传统PV/T集热器中引入可切换的散热模式，以增强热管理能力。该方法可在热需求较高时实现高效热量收集，并在热需求较低时及时进行散热。本文介绍了四种具有不同可切换散热结构的PV/T集热器，并利用经过验证的二维稳态数学模型对其进行分析。结果表明，在合肥典型的夏季晴天条件下，这四种可切换冷却模式可显著降低停滞温度，降幅范围为26.2°C至46.6°C，从而将发电效率...

解读: 该PV/T热管理技术对阳光电源光伏逆变器产品具有重要参考价值。研究表明可切换散热模式可降低组件温度26-47°C,提升发电效率2.22-3.94%,这与SG系列逆变器的MPPT优化技术高度协同。建议将组件温度监测集成到iSolarCloud平台,结合储能系统ST系列PCS实现热电联供智能调度,在高温...

Yuan Gao · Zehuan Hu · Shun Yamat · Junichiro Otomo 等9人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 可再生能源的部署以及智能能源管理策略的实施对于建筑能源系统（BES）的脱碳至关重要。尽管数据驱动的深度强化学习（DRL）在优化BES方面已取得近期进展，但仍存在显著挑战，例如缺乏针对时间序列数据观测空间的研究以及模型可解释性的不足。本文首次将未来预测信息引入DRL算法中，以构建时间序列数据的观测空间，并采用门控循环单元（GRU）和Transformer网络与DRL算法相结合，用于建筑一体化光伏与电池（BIPVB）系统的运行控制。此外，通过将前沿的Shapley加性解释（SHAP）技术与所开...

解读: 该深度强化学习优化技术对阳光电源光储一体化系统具有重要应用价值。研究中的GRU/Transformer时序预测与DRL决策框架可直接应用于ST系列储能变流器的智能调度策略,结合电价预测信息实现成本降低10%以上。SHAP可解释性分析方法可增强iSolarCloud平台的AI决策透明度,为PowerT...

Bin Chen · Guo He · Lin Hu · Heng Li 等7人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 作为混合储能系统（HESS）电动汽车中一种流行的能量管理策略（EMS），模型预测控制（MPC）易受现有参数建模方法在模型精度和参数敏感性方面的影响。本文提出了一种基于分层数据驱动预测控制的新型EMS。上层采用优化的长短期记忆（LSTM）网络进行轨迹预测，从而为下层获取具有成本效益的负载功率需求。在下层，针对HESS提出了一种数据驱动预测控制（DeePC）方法，以实现电池与超级电容器之间的最优功率分配，并最小化电池容量衰减。与传统的MPC不同，DeePC基于仅从HESS的输入-输出数据构建的...

解读: 该分层数据驱动预测控制技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。论文提出的DeePC方法无需精确参数建模,仅依赖输入输出数据即可实现电池-超级电容混合储能的最优功率分配,相比传统MPC降低运行成本22.68%。该技术可直接应用于ST系列PCS的能量管理策略优化,通过LSTM网络预测负荷需求,结合Dee...

Chen Wu · Pan Liu · Qian Cheng · Zhikai Yang 等11人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.383

摘要 水电可通过构建水-风-光混合能源系统，有效整合具有间歇性的风电和光伏（PV）发电。随着风电和光伏电站规模的不断扩大，扩大水电装机容量变得尤为关键。然而，传统的扩容数值方法需要高时间分辨率的输入数据以及复杂的模拟计算。为解决这一问题，本文提出一种无需高分辨率输入数据的解析方法，用于推导水电站最优扩容规模，便于实际应用并支持敏感性分析。首先，基于历史运行数据，分别采用多项式函数和线性函数对水电出力及风电-光伏弃电率随水电扩容规模的变化关系进行估计；其次，结合净现值法，建立考虑总发电量（包括水电...

解读: 该水风光混合系统容量优化方法对阳光电源具有重要参考价值。研究揭示的弃电率与容量扩展关系,可指导我们ST系列储能系统在水风光互补场景的容量配置策略。文中敏感性分析方法(电价敏感度为运维成本11倍)可应用于PowerTitan储能电站的经济性评估模型。特别是无需高时间分辨率数据的解析法,可集成到iSol...

Si-Zhe Chen · Jing Liu · Haoliang Yuan · Yibin Tao 等6人 · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.381

健康状态（SOH）是电池管理系统（BMS）中的一个关键参数。利用多种数据源可有效提升端到端SOH估计的性能。然而，现有的基于多维特征的方法未能充分挖掘不同数据源之间的内在关联。同时，大多数方法缺乏可解释性，并忽视了噪声带来的不利影响。本研究提出了一种基于注意力机制的多特征融合框架（AM-MFF），以实现鲁棒且可解释的SOH估计。AM-MFF结合了卷积神经网络（CNN）和注意力机制（AM）的优势，能够高效提取并融合健康特征，从而全面感知电池老化信息。该框架将两个运行阶段的数据作为输入，并通过两个独...

解读: 该AM-MFF锂电池SOH估算框架对阳光电源储能系统具有重要应用价值。其多特征融合与注意力机制可直接集成至ST系列PCS和PowerTitan储能系统的BMS中,提升电池健康状态预测精度和抗噪性能。多输入容错设计确保单传感器故障时系统仍可靠运行,符合大规模储能安全需求。注意力分数的可解释性有助于iS...

Jiayang Yang · Xu Chen · Chunhui Zhao · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.381

在电池储能系统（BESS）中，多个锂离子电池（LIB）单体被集成为LIB模块以实现可扩展的管理。通常认为同一模块内的LIB单体应表现出作为集成体的一致性行为。为了实现对LIB单体的可靠监测，如何在捕捉各单体整体工作状态的同时保持对其间一致性关系的感知，是一项极具挑战性的任务。此外，由于充电、放电及其他运行行为引起的LIB单体非平稳特性，进一步增加了异常检测的难度。在本研究中，我们提出了一种条件驱动的集成平衡表示学习与异常检测方法，以应对上述挑战，并首次将集成分析的概念引入到LIB异常检测领域。具...

解读: 该电池组一致性异常检测技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。论文提出的集成平衡表征学习方法可集成至BMS系统,通过双层健康特征学习实时监测电芯状态差异,结合条件驱动模式划分应对充放电非平稳特性。该技术可增强iSolarCloud平台预测性维护能力,提升储能系统安...

Chuan Wang · Wei Wei · Laijun Chen · Yuan Gong 等5人 · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.380

摘要 随着可再生能源在发电侧渗透率的不断提高，其出力波动性对电网的功率平衡构成了严峻挑战。在风电场、光伏电站以及汇集站部署储能系统，可使可再生能源电站根据电价信号出售电能，从而提高其市场收益。本文考虑了一种典型的发电侧场景：由不同主体运营的风电场和光伏电站通过一个共同的汇集站向市场售电，目标是实现各自利润的最大化。每个可再生能源电站均配备本地电池，用于储存电能并等待更高电价时机出售；同时，它们还可以从位于汇集站的共享储能单元中租赁部分容量，以进一步提升盈利能力。本文为汇集站处的共享储能设计了一个...

解读: 该容量共享市场机制对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan集成方案具有重要应用价值。论文提出的日前容量租赁市场与实时调度策略,可与iSolarCloud平台深度融合,实现源侧新能源场站间储能容量动态共享。通过Stackelberg博弈优化容量分配,结合动态时间规整的核回归调度算法,可提升储...