找到 472 条结果 · 风电变流技术
漂浮式海上风力机的高阶多物理场建模及其气动设计与载荷管理
Advanced multi-physics modeling of floating offshore wind turbines for aerodynamic design and load management
Haoda Huang · Qingsong Liub · Gregorio Iglesiasc · Chun Lia · Energy Conversion and Management · 2025年12月 · Vol.346
摘要 漂浮式海上风力机（FOWTs）在提升海上风电竞争力方面具有显著优势。然而，其运行过程涉及复杂的动力学行为，表现为多种载荷来源、显著的时间变异性以及高度非线性特征。深入理解主导FOWT行为的多物理场耦合机制及子系统间的相互作用，对于提高运行安全性、增加发电功率并推动商业化部署至关重要。为应对上述挑战，本研究通过融合计算流体动力学（CFD）与有限元方法（FEM），构建了一个高保真度、完全耦合的气动-弹性-水动-系泊多物理场分析框架。以安装在半潜式平台上的NREL 5 MW水平轴风力机（HAWT...
解读: 该多物理场耦合建模技术对阳光电源海上风电变流器产品具有重要价值。研究揭示的浮式风机功率波动增大(6.84%效率损失)和复杂载荷特性,为我司SG系列大功率风电变流器的控制策略优化提供依据。可借鉴其流固耦合分析方法,改进变流器在动态工况下的MPPT算法和GFM并网控制,提升功率平滑能力。同时,该研究的应...
风电生产商与充电站聚合商在电力市场中的协同参与
Collaborative participation of wind power producer and charging station aggregator in electricity markets
Mohammad Hossein Abbasi · Dillip Kumar Mishra · Ziba Arjmandzadeh · Jiangfeng Zhang 等6人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401
摘要 电动汽车（EV）的广泛应用受到两大挑战的制约：快速充电基础设施不足以及对化石燃料发电的依赖。扩建快速充电站（FCS）需要进行最优调度，而这一过程因电动汽车用户行为的随机性而变得复杂。此外，可再生能源出力的剧烈波动通常依赖化石燃料发电来缓解，这可能限制电动汽车在环境方面的优势。本文通过风电生产商（WPP）与FCS聚合商的协调运行来应对上述挑战，旨在优化双方收益的同时考虑电动汽车电池老化及FCS充电能力限制。该问题被建模为一个双层优化问题：WPP和FCS聚合商通过点对点（P2P）电能交易协议关...
解读: 该风电-充电站协同优化技术对阳光电源ST系列储能变流器及充电桩业务具有重要价值。通过P2P能源交易框架,可提升储能系统在新能源消纳场景的经济性,降低充电站运营成本达58%。建议将Lyapunov优化算法集成至iSolarCloud平台,结合强化学习优化储能调度策略,并在PowerTitan储能系统中...
风力发电场频率支撑可行域的互相关性建模：一种非迭代的全系统动态特性调度方法
Interdependence modeling of wind farm frequency support feasible region: A non-iterative system-wide dynamic characteristics scheduling
Jiaqing Zhai · Li Guo · Zhongguan Wang · Jiebei Zhu 等6人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401
摘要 高比例可再生能源电力系统中，风力发电场（WFs）提供频率调节支撑（FRS）服务对系统频率稳定至关重要。由于风速具有时变特性，实时调度WFs的FRS特性对于保障系统频率安全及动态潮流（PF）安全十分必要。然而，风力发电机组（WTs）数量庞大，且各WFs之间的频率支撑能力（FSC）存在相互关联性，导致FRS动态特性复杂化，使得WTs的FRS安全性量化变得困难，尤其是在缺乏精确WT参数的情况下。因此，本文提出一种数据驱动的方法，用于建模不同WFs之间FSC的互相关性。通过空间变换，将原始复杂的非...
解读: 该风电场频率支持调度技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要借鉴价值。论文提出的数据驱动建模方法可应用于储能电站的一次调频优化,通过空间变换实现非线性动态特性的快速求解,与阳光VSG虚拟同步机技术协同,提升新能源场站频率响应能力。所提分段精英学习算法可集成至iSolar...
一种基于稳定性约束分区策略的风电接入电力系统两阶段分段经济调度模型
A novel two-phase piecewise economic dispatch model for wind-penetrated power systems using stability-constrained partition strategy
Jianqiang Luo · Zhenglin Tan · Ziqian Huang · Pengli Zou 等9人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401
随着风力发电并网比例的持续增加，现代电力系统的稳定性面临严峻挑战，尤其是在经济调度方面。现有大多数研究主要关注传统发电机组的约束条件，而忽略了风力发电带来的动态影响。然而，随着风电占比不断提高，将风力发电对系统稳定性的影响纳入调度过程变得至关重要。为此，本文提出了一种新型的两阶段分段经济调度（TPED）模型，以应对风力发电与电网之间的动态交互问题。TPED模型的目标是在整个调度周期内最小化发电成本的同时，维持足够的稳定性裕度。本文提出了稳定性约束分区策略，该策略充分利用阻尼比函数的特性，并确保在...
解读: 该双阶段分段经济调度模型对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要价值。文中提出的稳定性约束分区策略可应用于ST系列储能变流器的多目标优化控制,通过阻尼比函数特性实现经济性与稳定性平衡。所提GCSO算法可融入iSolarCloud平台的智能调度模块,优化风光储混合系统的实时经济调度。特别是针对高比例风电...
基于多智能体强化学习的混合风电-氢能电站日前交易与功率控制
Day-ahead trading and power control for hybrid wind-hydrogen plants with multi-agent reinforcement learning
Stijn Allya · Timothy Verstraeten · Ann Nowéb · Jan Helsen · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401
摘要 海上风电场及混合风电-氢能电站在多个收益来源中获取收入，而每个来源均存在不确定性与权衡关系，因此最大化其整体盈利能力具有挑战性。由于电力通常在实际发电前进行交易，天气预报在电力交易策略中起着关键作用。此外，其他市场参与者交易与控制策略会影响公共电网的平衡，从而影响通过电网调频所能获得的收益。同时，电解槽的运行状态可能影响当前及近期的氢气生产潜力。为应对上述挑战，本文提出一种新颖的多智能体强化学习（MARL）方法，包含两个专门设计的强化学习（RL）智能体：一个负责日前电力市场交易，另一个负责...
解读: 该多智能体强化学习技术对阳光电源风储氢一体化系统具有重要应用价值。可应用于ST系列储能变流器与电解制氢设备的协同优化控制:日前交易智能体优化PowerTitan储能系统的电力市场竞价策略,实时控制智能体动态调节风电并网与电解槽功率分配。结合iSolarCloud平台的气象预测与市场数据,该MARL架...
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...
多参数优化的摩擦纳米发电机用于采集和感知输电线微风振动能量
Multi-parameter optimized triboelectric nanogenerator for harvesting and sensing micro-wind vibration energy from power transmission lines
Yunfeng Wanga · Haibao Mua · Shasha Heb · Shuai Wanga 等8人 · Energy Conversion and Management · 2025年12月 · Vol.345
摘要 输电线路上传感器的供电困难且维护不便。传统的供电方式采用电池，存在工作寿命短、更换成本高以及严重污染等问题，输电线路节点处的供电可持续性与可靠性面临严峻挑战。本研究基于摩擦纳米发电机原理及环境能量采集技术，设计并构建了一种低成本、轻量化的输电线路振动能量采集与自供能振动监测装置。在传感组件方面，通过结构与材料的优化设计，使传感用TENG的输出性能较原始结构提升了6.9倍；采用柔性兔毛显著提高了传感器的耐久性，实现了高灵敏度的振动检测（39 nA/Hz@位移：6 mm）。在能量采集方面，使用...
解读: 该摩擦纳米发电机技术为阳光电源智能运维体系提供创新思路。针对输电线路传感器供电难题,可应用于iSolarCloud平台的分布式光伏电站线路监测节点,替代传统电池供电方案。其微风振动能量采集特性与阳光电源储能系统ST系列的能量管理理念契合,可探索将TENG技术集成到充电桩站点环境监测模块,实现免维护自...
动态热定值对高风电渗透率及频率安全约束下电力系统可靠性的影响
Reliability impact of dynamic thermal rating on power system under high wind penetration and frequency security constraints
Xi Hea · Jiashen Teha · Bader Alharbi · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.400
摘要 随着风能越来越多地并入现代电力系统，与频率安全、输电拥堵以及整体系统可靠性相关的问题日益突出。本文研究了动态热定值（DTR）技术的应用，作为一种应对高风电渗透率和频率安全约束所带来的挑战的潜在解决方案。本文建立了一种改进的低阶聚合系统频率响应（ASFR）模型，用于分析在不同风电渗透水平下的频率动态特性。风电的接入受到系统频率约束的限制，进而影响系统的可靠性。为解决这些问题，首先评估了集成DTR技术的改进型IEEE 24节点测试系统的可靠性表现，并随后在一个扩展的IEEE RTS-96系统上...
解读: 该研究对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)和风电变流器产品具有重要指导意义。文中提出的动态热定额(DTR)技术与频率安全约束分析,可优化我司VSG虚拟同步机控制策略,提升高风电渗透率场景下的电网支撑能力。研究中的合成惯量、降额运行及储能集成方案,与我司GFM构网型控制技术高度契...
一种考虑尾流传播速度与偏转的新型动态尾流模型用于风速和发电功率预测
A novel dynamic wake model for prediction of wind speed and power production considering wake propagation velocity and deflection
Yun-Peng Song · Takeshi Ishihar · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.400
摘要 本研究提出了一种新型动态尾流模型，通过引入新的尾流传播速度模型和尾流偏转模型，用于预测实时风速和发电功率，并通过数值模拟和风洞试验进行了验证。首先，采用非定常雷诺平均纳维-斯托克斯（URANS）模型对动态尾流模型进行评估，并以相位平均的大涡模拟（LES）结果进行验证。基于考虑多种运行条件和来流条件的URANS模拟结果，提出了尾流传播速度模型。研究发现，风力机尾流的传播速度在近尾流区域小于环境风速的一半，并在远尾流区域渐近趋近于环境风速的约0.65倍。随后，针对偏航状态下的风力机，从动量守恒...
解读: 该动态尾流模型对阳光电源风电变流器及智能运维系统具有重要价值。通过精准预测风速变化和功率波动(NRMSE降至1.89%),可优化SG系列风电变流器的MPPT算法和功率跟踪策略。尾流传播速度模型(0.65倍环境风速)可集成至iSolarCloud平台,实现风场实时功率预测和偏航控制优化,提升发电效率。...
基于外生变量与调优形式时间序列提示增强的大型时间序列模型的风电功率预测
Wind power prediction using foundation large time series models enhanced by time series prompt in exogenous and tuning forms
Yuwei Fan · Tao Song · Chenlong Feng · Chao Liu 等5人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.400
摘要 大型时间序列模型（Large Time Series Models, LTSMs）在能源领域具有广泛的应用前景，其中时间序列分析在电力预测等多种实际下游任务中发挥着重要作用。然而，对外生变量的忽视以及全量微调方法的局限性，制约了这些模型在下游任务中的适应能力。本文提出时间序列提示（Time Series Prompt, TSP）的概念，构建了一种基于TSP的方案，将外生变量融入基础LTSM，并结合参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）方法...
解读: 该大型时序模型与时序提示技术对阳光电源风储系统具有重要价值。通过外生变量(风速预测)嵌入提示机制,可显著提升风电功率预测精度(MSE降低50%),结合参数高效微调进一步优化50%。该方法可直接应用于ST系列储能PCS的充放电策略优化,提升风储协同效率;集成至iSolarCloud平台实现智能预测性运...
时空特征增强的多类型可再生能源与负荷不确定性功率跟踪预测框架
Spatio-temporal feature amplified forecasting framework for uncertain power tracking of multitype renewable energy and loads
Yanli Liu · Ziwen Jia · Liqi Liu · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.400
摘要 多类型可再生能源与负荷（如光伏、风电和电动汽车）的集成显著增加了电力供需两侧的不确定性，因此需要精确的预测技术以维持电网的安全稳定运行。然而，复杂的时空特征给现有预测方法带来了挑战，使其难以准确、及时地跟踪不确定性功率的瞬时变化。为此，本文提出了一种时空特征增强（STFA）预测框架，该框架可无缝嵌入当前先进的深度学习算法中。首先，构建了一个时空特征融合模块，逐步结合相空间重构、位置编码和掩码机制，通过一系列重组步骤增强时空特征，提升模型对不确定性波动的理解能力，从而支持训练过程。其次，在深...
解读: 该时空特征增强预测框架对阳光电源多条产品线具有重要应用价值。针对光伏SG系列逆变器,可通过精准预测辐照波动优化MPPT算法响应速度;对ST系列储能变流器和PowerTitan系统,能提升功率调度精度,降低电池循环损耗;在充电桩业务中可预测EV负荷峰谷,优化充电策略。该框架的自适应动态加权损失函数特别...
MFFDM-WLS：一种基于多粒度特征的时序分层风速时间序列一致性预测方法
MFFDM-WLS: A multi-granularity feature-based coherent forecasting method for temporal hierarchical wind speed time series
Yun Wang · Xiaocong Duana · Fan Zhang · Guang Wua 等7人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.400
摘要 风能因其清洁和可持续的特性，已成为全球能源系统的重要组成部分。然而，风速的间歇性和波动性给风电出力带来了显著的不确定性，对电网并网造成了挑战。此外，与单一粒度预测相比，多粒度风速预测能够提供更丰富的信息，更有利于风电场的运行与规划。因此，为进一步提高风速预测的准确性与可靠性，并获得满足分层一致性的多粒度预测结果，本文提出了一种针对时序分层风速时间序列的基于多粒度特征的一致性预测方法MFFDM-WLS。首先，提出一种基于多粒度特征融合的深度模型（MFFDM），用于生成基础预测值。MFFDM采...
解读: 该多粒度风速预测技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。通过时间层级一致性预测,可优化iSolarCloud平台的预测性维护算法,提升风储协同控制精度。多粒度特征融合方法可应用于GFM/GFL控制策略的自适应切换决策,增强电网友好型并网能力。概率预测结果可为E...
一种半去中心化的数据-模型驱动优化方案用于大规模风电场发电协同控制
A Semi-decentralized Data-Model-Driven Optimization Scheme for Coordinated Control of Large-Scale Wind Farm Power Maximization
Jingyao Hu · Qinmin Yang · Wenchao Meng · Jun Yang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年12月
尾流效应会显著降低风电场的发电量，这促使人们广泛关注风电场级发电优化问题。然而，当大型风电场面临高度动态的风况时，该优化问题极具挑战性。为解决这一问题，我们提出了一种半分散式数据模型驱动的优化方案，该方案通过与风电场交互利用实时数据，且求解速度快。首先，根据不同风向的发电效率，将优化问题划分为若干静态子问题。对于每个静态子问题，基于尾流模型和谱聚类算法将大型风电场分解为多个集群。在进行在线控制时，根据集群划分结果并行采用数据驱动方法来实现发电量最大化。此外，采用多变量耦合尾流模型验证了该优化方案...
解读: 该论文提出的半分散式数据-模型驱动优化方案针对大规模风电场尾流效应问题，对阳光电源在风电变流器及新能源综合解决方案领域具有重要借鉴价值。 从技术架构层面，该方案将大规模优化问题分解为基于风向的静态子问题，再通过谱聚类算法进行集群划分，实现并行化数据驱动控制。这种"分而治之"的思路与阳光电源在大型光...
多步联合概率海上风电功率预测：一种基于置信度触发聚类的缺失数据容忍模型
Multistep Joint Probabilistic Forecasting of Offshore Wind Power: A Confidence-Triggered Clustering Missing-Data Tolerant Model
Zhengganzhe Chen · Chenglong Du · Bin Zhang · Chaoyang Chen 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年12月
准确可靠的海上风电场集群发电预测对于多能电力系统的低碳运行至关重要。在实际应用中，由于数据采集系统的各种故障问题或恶劣海洋环境中的通信中断，测量数据可能并不总是完整的，而关键数据的缺失可能会显著降低概率模型的可信预测精度。为解决这一问题，本文提出了一种基于置信触发模糊聚类分位数增强变压器（CFCQET）的新型容忍缺失数据模型。首先，开发了一种基于分位数增强变压器的多步风电概率预测方法，其中预测值通过条件置信期望进行迭代更新。然后，基于风电场的时空特征，构建了海上风电场的模糊C均值（FCM）聚类模...
解读: 从阳光电源新能源综合解决方案提供商的视角来看，这篇论文提出的海上风电集群多步概率预测技术具有重要的战略参考价值。虽然论文聚焦风电场景，但其核心方法论对阳光电源在光伏电站群、风光储一体化项目以及多能源管理系统中的功率预测能力提升具有直接借鉴意义。 该技术的核心创新在于缺失数据容忍机制和置信度触发策略...
基于瞬时相位差的低频变压器快速保护方法
Fast Protection Method for Low-Frequency Transformers Based on Instantaneous Phase Difference
Gao Shuping · Quan Zhe · Wu Xinyu · Song Guobing 等5人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年12月
低频变压器是海上风电低频输电系统的关键设备，其故障特性与常规变压器存在显著差异，传统变压器保护方案难以适用。为此，本文提出一种基于瞬时相位差的低频变压器快速保护方法。该方法以差动电流幅值作为保护启动判据，结合低频变压器在不同运行状态下的瞬时相位差特征，构建相应的保护判据。基于PSCAD搭建低频输电系统仿真模型，对所提保护方案进行验证。仿真结果表明，该方法在低频变压器故障时能可靠动作，具有良好的保护性能。
解读: 该研究对阳光电源海上风电变流器和储能系统的保护技术具有重要参考价值。低频变压器保护方法可应用于阳光电源PowerTitan大型储能系统的变压器保护环节，提升系统可靠性。瞬时相位差保护原理可集成到ST系列储能变流器的控制算法中，优化故障检测速度。此外，该技术对完善iSolarCloud平台的故障诊断功...
STE-HOLNet：一种融合时空特征、动态概念漂移检测与自适应校正的风电功率预测新方法
STE-HOLNet: A new method for wind power prediction by integrating spatio-temporal features, dynamic concept drift detection and adaptive correction
Xiongfeng Zhao · Hai Peng Liu · Huaiping Jin · Xueping Shen 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年11月 · Vol.344
摘要 风电具有高度的不确定性和非线性，其时间序列通常表现出多周期性特征和概念漂移现象，这对实现高精度预测构成了重大挑战。本文提出了一种基于时空特征增强并结合动态在线校正机制的混合深度学习预测模型——时空增强型混合在线学习网络（Spatio-temporal Enhanced Hybrid Online Learning Network, STE-HOLNet），该模型通过改进的时间编码机制与深层网络结构紧密集成，实现了实时且高精度的风电功率预测。首先，引入一种改进的Time2Vec模块（E-Ti...
解读: 该风电功率预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。STE-HOLNet模型的概念漂移检测与自适应在线学习机制,可直接应用于ST系列PCS的功率预测模块,提升储能系统对风电波动的响应能力。其时空特征增强方法能优化iSolarCloud平台的预测性维护算法,降低RMSE达36.93%的性能可显著改善...
到2030年实现80%可再生能源：互联线路、电池与需求响应
Unlocking 80% renewables by 2030: interconnectors, batteries, and demand response
Faraedoon Ahmeda · Aoife M.Foleya · Sean Mc Loone · Robert J.Best 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年11月 · Vol.344
摘要 爱尔兰单一电力市场（Integrated Single Electricity Market, ISEM）是覆盖爱尔兰共和国和北爱尔兰的电力批发市场，其设定了到2030年实现80%可再生能源的雄心勃勃的目标。风能预计将在这一转型过程中发挥核心作用，但其固有的波动性和不确定性带来了重大挑战。本研究基于PLEXOS平台开发了一种新型电力市场模型，该模型纳入了现有的交流输电基础设施以及规划中通往大不列颠和法国的互联线路。模型使用2022年的实际数据进行了验证，并进一步扩展以评估2030年的多种情...
解读: 该研究针对80%可再生能源渗透率下的电网灵活性需求,与阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统高度契合。研究强调的需求响应、储能系统与互联互通协同优化,可指导我司储能PCS的GFM/GFL控制策略升级,特别是在高比例非同步电源场景下的虚拟同步机技术应用。风电消纳、成本优化及电网稳定性分析...
海上风力涡轮机塔架设计与优化：综述及人工智能驱动的未来方向
Offshore wind turbine tower design and optimization: A review and AI-driven future directions
João Alves Ribeiro · Bruno Alves Ribeiroc · Francisco Pimenta · Sérgio M.O. Tavares 等6人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397
摘要 海上风能利用海洋风的高强度和稳定性，在向可再生能源转型过程中发挥着关键作用。随着能源需求的增长，需要更大规模的风力涡轮机以优化发电量并降低平准化度电成本（Levelized Cost of Energy, LCoE），即项目生命周期内电力的平均成本。然而，涡轮机的大型化带来了工程上的挑战，尤其是在支撑结构、特别是塔架的设计方面。塔架必须在保持结构完整性、成本效益和可运输性的同时承受增大的载荷，因此对海上风电项目的成功至关重要。本文全面综述了人工智（Artificial Intelligen...
解读: 海上风电塔架AI优化技术对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要借鉴价值。文中提出的数字孪生技术、预测性维护和AI驱动优化方法,可直接应用于ST系列储能变流器的结构设计优化和iSolarCloud平台的智能运维升级。特别是在大型化趋势下,三电平拓扑与SiC器件的协同优化、GFM控制策略的自适应调节,以...
一种新颖的数据驱动多步风功率点-区间预测框架，集成基于滑动窗口的双层自适应分解与多目标优化以平衡预测精度与稳定性
A novel data-driven multi-step wind power point-interval prediction framework integrating sliding window-based two-layer adaptive decomposition and multi-objective optimization for balancing prediction accuracy and stability
Xiwen Cui · Xiaoyu Yuab · Haowei Niu · Dongxiao Niu 等5人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397
摘要 风能对大规模并网和实现碳中和至关重要，因此需要准确且稳定的预测方法来应对风电数据固有的随机性和复杂耦合特性。本研究提出了一种创新的数据驱动型点-区间预测框架，旨在克服现有模型仅关注预测精度而忽略预测所需稳定性的局限性，从而减少由此带来的不确定性。该框架首先引入异常值处理机制，并采用一种新的基于滑动窗口的双层自适应分解策略，在避免信息泄露的同时将风电数据分解为规律性子序列。随后通过Lempel-Ziv复杂度分析对这些子序列进行分类，以最小化计算冗余。进一步地，有针对性地部署先进模型——包括倒...
解读: 该多目标优化风电预测框架对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。其点-区间预测方法可显著提升储能系统充放电策略的准确性与稳定性,MAE降低27-58%为iSolarCloud平台的预测性维护提供可靠的不确定性量化能力。多层自适应分解策略可集成至GFM/GFL控制算...
IGBT在NaCl环境下硅凝胶绝缘表面放电的拐点现象及形成机理
Inflection Point Phenomenon and Formation Mechanism in Surface Discharge of Silicone Gel Insulation of IGBT Under NaCl Environment
Feng Wang · Geer Jing · Hanwen Ren · Shanzhen Fan 等6人 · IEEE Transactions on Electron Devices · 2025年11月
作为海上风力发电变流器的核心部件，绝缘栅双极型晶体管（IGBT）模块的灌封硅凝胶绝缘材料在海洋盐雾运行环境的长期作用下易发生劣化。为研究盐雾环境下硅凝胶的沿面放电特性，本文设计了放电实验平台和测量样品。基于方波电压下样品沿面局部放电测量结果，发现盐雾环境下硅凝胶沿面放电的次数和相位与电压频率呈正相关。同时，与无盐雾条件相比，海洋标准条件下的放电幅值和相位分别增加了54.4%和32.8%。此外，测量发现盐雾环境下在15 kHz时沿面击穿电压存在特殊的频率诱发拐点现象。因此，进一步结合盐雾离子和电压...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项关于IGBT硅凝胶绝缘材料在盐雾环境下表面放电特性的研究具有重要的工程应用价值。IGBT作为光伏逆变器和储能变流器的核心功率器件，其可靠性直接影响系统的长期稳定运行，尤其在海上风电、沿海光伏电站等高盐雾环境中，绝缘失效是导致设备故障的主要原因之一。 该研究揭示的15k...
第 1 / 24 页