找到 8 条结果 · Energy Conversion and Management
大型风能驱动并利用直接空气捕集CO₂制甲醇工厂的成本缩放特性研究：以智利为例
Cost-scaling of large Power-to-Methanol plants supplied with wind power and CO2 from direct air capture: A Chile case study
Tibor Svitnič · Kai Sundmacher · Energy Conversion and Management · 2025年12月 · Vol.345
摘要 利用化石资源的大型甲醇生产工厂可从规模经济带来的成本降低中受益。然而，新兴的低碳排放电力制甲醇（PtM）工艺依赖于分布式能源资源，其技术构成与传统工艺存在显著差异，这将影响其在持续扩大规模过程中所能实现的成本降低程度。为了量化这种成本缩放行为，本研究聚焦于智利南部一处风能资源极为优越的地区——该地区已有多个电力制X项目正在开发——开展建模分析。研究建立了详细的PtM工厂模型和能源发电电网设计模型。PtM工厂模型整合了最新的技术经济分析成果，能够反映各工艺单元（如质子交换膜水电解、基于固体和...
解读: 该Power-to-Methanol研究对阳光电源储能及风电变流系统具有重要启示。文中PEM电解制氢与风电波动匹配的调度优化问题,直接关联ST系列储能变流器的应用场景:通过PowerTitan等大规模储能系统平抑风电波动,提升电解槽利用率。模块化技术主导成本的结论验证了阳光电源模块化PCS架构的优势...
数据中心分布式能源系统与储能增强型不间断电源的协同优化：一种基于模型预测控制的三层优化框架
Coordinated optimization of distributed energy system and storage-enhanced uninterruptible power supply in data center: A three-level optimization framework with model predictive control
Zimu Wang · Zhiqiang Yin · Jinyu Yang · Jiangjiang Wang · Energy Conversion and Management · 2025年10月 · Vol.342
摘要 数据中心工作负载的快速扩张对能源可持续性提出了严峻挑战。在数据中心中，分布式能源系统（DES）常面临较高的运行成本和可再生能源出力波动的问题，而不间断电源（UPS）系统的储能潜力则未被充分利用。为应对这些挑战，本研究提出了一种将储能增强型不间断电源（EUPS）与DES相集成的三层优化框架。该框架旨在最小化运行成本、优化可再生能源利用率，并提升系统稳定性。第一层通过容量规划最小化年化投资成本；第二层建立运行调度策略，以平衡成本效率与可再生能源的消纳；第三层采用模型预测控制（MPC）对EUPS...
解读: 该三层优化框架对阳光电源数据中心储能解决方案具有重要价值。研究中的EUPS系统与我司ST系列PCS及PowerTitan储能系统高度契合,可通过MPC实时控制降低SOC波动18.04%,提升系统寿命。三层架构(容量规划-调度策略-实时控制)可集成至iSolarCloud平台,结合我司三电平拓扑技术优...
基于MCTS与IPSO算法的农村地区分布式风电储能系统选址定容双层优化方法
A bi-level optimization approach for siting and sizing of distributed wind-storage power systems in rural areas based on MCTS and IPSO algorithms
Dongran Songa · Keli Chena · Runxin Chena · Xinyu Fana 等8人 · Energy Conversion and Management · 2025年10月 · Vol.342
摘要 随着风力发电快速扩张导致土地资源日益紧张，农村地区因其丰富的风能资源和空间优势，已成为分布式风电部署的战略枢纽。本研究针对农村配电网（RDN）中风力发电机组系统（WTGS）的扩展需求，提出一种融合蒙特卡洛树搜索（MCTS）与多目标改进粒子群优化（IPSO）算法的双层优化框架。上层采用MCTS算法对WTGS和储能系统（ESSs）的选址与定容进行优化，以最小化年度配置成本；下层采用IPSO算法协调WTGS与ESS的运行，降低年度运行成本并提升电网可靠性。相较于传统算法，所提算法在大规模变量优化...
解读: 该双层优化框架对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统在农村配电网应用具有重要价值。MCTS-IPSO算法可优化储能容量配置,降低28.24%综合成本;动态功率分配策略可提升多储能系统SOC均衡控制,延长电池寿命;99.739%电网可靠性验证了风储协调运行能力。建议将该算法集成到iSo...
分布式光伏接入下建筑不平衡功率与灵活性需求的多时间尺度分析
Multi-timescale analysis of building imbalance power and flexibility requirements under distributed photovoltaic integration
Hao Lia · Ji Zhang · Xueyuan Cuib · Xiaochen Liua 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年10月 · Vol.342
摘要 建筑不平衡功率源于建筑负荷与分布式可再生能源发电之间的不匹配，需要灵活资源来维持电网交互的稳定性。本文提出一种频域方法，将不平衡功率加性分解为季节、周和日三个时间尺度上的分量，并评估各时间尺度对应的灵活性需求。通过应用帕塞瓦尔定理，不平衡功率的波动性指标也被分解到这些不同的时间尺度上。在北京某购物中心的案例研究中，该建筑分布式光伏（PV）渗透率达到40%，其日尺度分量占总波动性的85%，而较小的季节性分量却需要显著更高的灵活能量容量。此外，在进行多时间尺度分解后，调度优化模型表明，各时间尺...
解读: 该多时间尺度不平衡功率分析技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。研究揭示日尺度波动占85%变异性但季节性不平衡需更高能量容量,可指导ST系列PCS和PowerTitan储能系统的容量配置策略。结合SG系列光伏逆变器的发电数据,通过iSolarCloud平台实现多时间尺度的能量管理优化,针对不同建筑...
使用遗传算法优化带储能的独立混合可再生能源系统设计：风能与太阳能时间互补性影响分析
Optimizing the design of stand-alone hybrid renewable energy systems with storage using genetic algorithms: Analysis of the impact of temporal complementarity of wind and solar sources
Jose Luis Munoz-Pincheira · Lautaro Salazar · Felipe Sanhueza · Armin Lüer-Villagr · Energy Conversion and Management · 2025年10月 · Vol.341
摘要 本研究分析了风能与太阳能之间的时间互补性对带储能的独立混合可再生能源系统（HRES）最优设计的影响。研究在GNU Octave中开发了一个采用固定随机种子的遗传算法模型，以确保结果的可重复性并实现不同情景之间的比较。目标是在满足由电力供应缺失概率（LPSP）定义的可靠性约束条件下，最小化净现值成本（NPC）。在不同互补性水平下评估了恒定和可变负荷曲线，结果表明其影响依赖于负荷类型。此外，对LPSP、电池成本和折现率进行了敏感性分析，揭示了这些参数如何影响最优系统配置。结果表明，在可靠性要求...
解读: 该研究对阳光电源混合储能系统具有重要指导意义。风光互补性优化可直接应用于ST系列储能变流器与SG光伏逆变器的协同配置策略,通过遗传算法优化LPSP可靠性指标,支撑PowerTitan储能系统容量设计。研究中的NPC成本优化模型可集成至iSolarCloud平台,实现分布式发电项目的智能规划与预测性运...
一种改进的伞蜥算法用于求解不确定性环境下配电网络中可再生能源最优规划问题
A novel improved Frilled Lizard algorithm for solving the optimal planning problem of renewable energy sources within distribution grids under uncertainties
Badreddine Bendriss · Samir Sayah · Abdellatif Hamoud · Energy Conversion and Management · 2025年2月 · Vol.326
摘要 本研究设计并提出了一种新的改进型伞蜥优化算法，以解决基于可再生能源的分布式发电在辐射状配电网中的最优规划问题。主要目标是最小化功率损耗、提升电压水平并改善电压稳定性，该问题被构建为一个多目标优化问题。在辐射状配电网中进行可再生能源的规划是一个复杂的问题，必须考虑可再生能源出力的不确定性和负荷需求波动的影响。为此，我们建立了一个合适的概率模型，基于特定时间段和地理位置收集的逐小时季节性数据（包括风速、太阳辐照度和环境温度），对可再生能源的随机发电功率进行估计。所提出的改进型伞蜥优化技术融合了...
解读: 该改进蜥蜴算法针对分布式可再生能源优化配置问题,对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的并网规划具有重要价值。算法考虑风光出力不确定性和负荷波动,通过多目标优化降低网损70.25%、提升电压稳定性20.79%,可直接应用于iSolarCloud平台的智能选址和容量配置模块。其适应度距离平衡...
基于动态模型与神经网络的微燃机在混合燃料
NG & H₂）下的
Quan Liab · Qian Zhang · Lei Zhang · Energy Conversion and Management · 2025年12月 · Vol.346
摘要 微型燃气轮机（MGTs）正逐渐成为偏远地区和岛屿的一种多功能离网供电解决方案，同时也作为微智能电网的可靠电源，为传统集中式发电与输电提供了可行替代方案。本研究提出了一种新颖的混合性能预测框架，该框架融合了基于物理原理的白箱模型（WBM）与数据驱动的黑箱模型（BBM），实现了对MGT性能的高精度且计算高效的评估。以一台100 kW的MGT为参考系统，分别对回热循环（RC）和简单循环（SC）两种构型在环境温度为258.15 K、273.15 K和288.15 K条件下进行了分析，并系统地改变了...
解读: 该混合燃料微燃机研究对阳光电源储能系统具有重要启示价值。论文提出的物理模型与神经网络融合预测框架,可借鉴应用于ST系列PCS的多场景功率预测与能量管理优化。其快速启动机制与储能耦合方案,契合PowerTitan在孤岛微网的GFM控制需求。多目标优化算法(NSGA-III)可用于ESS充放电策略优化,...
基于多群体多目标灰狼优化器的电动汽车热管理系统多目标优化
Many-objective optimization for thermal management system of electric vehicle based on many-population many-objective grey wolf optimizer
Jianqin Fuac · Hao Lia · Guanjie Zhang · Yaorui Shena 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年11月 · Vol.344
摘要 优化热管理系统的设计参数对于提升电动汽车的整体能效和动态性能至关重要。本研究构建了一个包含详细热管理系统的高保真车辆仿真模型，并采用正交实验设计方法系统性地探索设计空间。在此基础上，利用极端梯度提升算法（extreme gradient boosting）建立了高精度的代理模型，并提出了一种多群体多目标灰狼优化器以应对复杂多维的帕累托前沿求解问题。结果表明，极端梯度提升模型在所有优化目标上的平均预测误差均低于3%，表现出较强的泛化能力。与传统基准算法相比，所提出的多群体多目标灰狼优化器展现...
解读: 该多目标优化技术对阳光电源电动汽车解决方案具有重要价值。研究中的热管理系统优化方法可直接应用于OBC车载充电机和电机驱动系统的热设计,通过XGBoost代理模型和灰狼优化算法实现能效提升27%以上。该技术框架可迁移至充电桩功率模块散热优化,结合阳光电源SiC器件特性,优化冷却系统参数配置。同时,多目...