找到 4 条结果 · Energy Conversion and Management
基于优化型家庭能量管理系统的分布式电池储能对高渗透率户用光伏低压配电网电压分布的影响
Impact of distributed battery energy storage controlled by optimization-based home energy management systems implementing various objective functions on the voltage profiles in the low-voltage network with a high saturation of prosumer photovoltaic micro-installations
Roman Korab · Marcin Połomski · Marcin Smołka · Tomasz Naczyński · Energy Conversion and Management · 2026年4月 · Vol.353
本文研究在户用光伏高渗透率的低压配电网中，采用不同优化目标的家庭能量管理系统（HEMS）调控分布式储能对节点电压分布的影响，重点评估其在抑制电压越限、提升配网电能质量方面的有效性。
解读: 该研究高度契合阳光电源ST系列PCS及PowerTitan户用/工商业储能系统在智能协同控制场景下的应用需求。HEMS驱动的多目标优化策略可直接赋能iSolarCloud平台实现光储协同电压主动调节，尤其适用于中国农村及城郊高比例户用光伏接入区域。建议将MPC类算法集成至ST50KTL-H1等双向储...
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...
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...
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...