找到 22 条结果
基于分布式近端策略优化的输配电网电动汽车与可变能源调度双层求解策略
A bi-level solution strategy based on distributed proximal policy optimization for transmission and distribution network dispatch with EVs and variable energy
Peng Lu · Hanqing Lan · Qiwei Yuan · Zhihao Jiang 等14人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384
摘要 将大规模风电与大量电动汽车（EV）负荷接入电力系统，对电网的安全性与经济运行带来显著影响，带来了诸如电网调度指令频繁变动、电动汽车充放电行为无序以及网络损耗增加等一系列挑战。为此，本文建立了一种考虑大规模电动汽车的输配电网双层优化调度策略模型，采用分布式近端策略优化方法，高效管理机组出力及系统的充放电能力，并实时将这些能力分配至各个节点。上层模型以最小化系统总运行成本为目标，优化热电机组的运行状态，并调控输电网络中参与充放电的电动汽车数量；下层模型则通过优化配电网络中电动汽车的充放电功率、...
解读: 该输配电网双层优化策略对阳光电源储能及充电桩业务具有重要价值。文中分布式近端策略优化算法可应用于ST系列储能变流器的多站点协调控制,优化PowerTitan储能系统在电网调度中的充放电策略,降低网损成本。针对大规模电动汽车接入场景,可指导充电桩产品开发智能调度功能,结合iSolarCloud平台实现...
基于可解释机器学习的被动式建筑一体化光伏幕墙多性能预测与优化
Multi-performance prediction and optimization for building-integrated photovoltaics facades with passive design via explainable machine learning
Han Qiuab1 · Zhichao Maa1 · Yaping Huc · Dandan Wuc 等6人 · Solar Energy · 2025年11月 · Vol.301
摘要 建筑一体化光伏（BIPV）幕墙结合被动式设计是一种应对气候变化与能源挑战的低碳、可持续性建筑策略。鉴于前期设计决策对项目成果具有显著影响，本研究聚焦于开发针对三项关键性能指标的快速评估方法：采光可用性、太阳能发电量以及建筑能效。为此，我们通过建筑性能模拟与标签分类构建了适用于上海地区的专用数据集。基于该数据集，建立了四个关键指标的预测模型：空间日光自治率（sDA）、太阳辐射量、采暖年均能耗强度（EUI_heat）和制冷年均能耗强度（EUI_cool）。通过对比随机森林（Random For...
解读: 该BIPV被动式设计多性能预测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器与储能系统集成具有重要价值。研究实现光伏发电可满足25-48%冷热负荷,契合我司PowerTitan储能系统的能量管理优化场景。机器学习快速评估方法可集成至iSolarCloud平台,为建筑光伏项目提供设计阶段的发电量与负荷匹配预测,优化...
第 2 / 2 页