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面向虚拟电厂调控网络的自适应加权多目标电池储能优化
Adaptive weighted multi-objective battery storage optimization in virtual power plant-controlled networks integrating electric vehicles and photovoltaics
| 作者 | Hui Song · Sajad Koushkbaghi · Alireza Barzegar · M. Imran Azim · Nameer Al Khafaf · Mahdi Jalili · Xinghuo Yu · Lasantha Meegahapola · Jing Liang |
| 期刊 | Applied Energy |
| 出版日期 | 预计 2026年7月 |
| 卷/期 | 第 414 卷 |
| 技术分类 | 储能系统技术 |
| 技术标签 | 储能变流器PCS 微电网 模型预测控制MPC 虚拟同步机VSG |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 |
本文提出一种融合电动汽车与光伏发电的虚拟电厂中电池储能系统的自适应加权多目标优化方法，兼顾经济性、功率平抑、寿命损耗与电网支撑能力，采用改进型模型预测控制框架实现动态权重分配与实时协同调度。
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SunView 深度解读
该研究高度契合阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统在虚拟电厂（VPP）场景下的智能协同控制需求。其自适应多目标优化算法可直接嵌入iSolarCloud平台，提升PowerTitan在光储充一体化项目中的动态响应与寿命管理能力；建议将MPC与VSG策略集成至ST50K/ST250K PCS固件升级路径，并面向工商业微电网客户推广‘光-储-车’联合调度解决方案。