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基于NGBoost可再生能源预测的社区能源系统中异构电动汽车与建筑负荷灵活性的多时间尺度滚动优化
Multi-timescale rolling optimization coordinating heterogeneous EV and building load flexibility in community energy systems with NGBoost-based renewable forecast
| 作者 | Hong Tang · Wenke Zou · Mingkun Dai · Shengwei Wang · Maomao Hu |
| 期刊 | Applied Energy |
| 出版日期 | 预计 2026年7月 |
| 卷/期 | 第 415 卷 |
| 技术分类 | 智能化与AI应用 |
| 技术标签 | 机器学习 模型预测控制MPC 微电网 用户侧储能 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 |
本文提出一种融合NGBoost可再生能源预测与多时间尺度滚动优化的协同调度框架，统筹社区内电动汽车充放电与建筑柔性负荷，在不确定性下提升可再生能源消纳与系统经济性。
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SunView 深度解读
该研究与阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan用户侧储能系统高度契合：NGBoost预测可增强iSolarCloud的光储充协同预测精度；多时间尺度滚动优化算法可嵌入ST系列PCS和PowerTitan的能量管理模块，提升户用/工商业场景下光-储-充-荷联合调度能力。建议将该算法模型集成至iSolarCloud V3.0边缘智能控制器，并适配PowerStack分布式储能系统的本地决策层。