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近日,林洋运维与澳大利亚新南威尔士大学(UNSW)光伏与可再生能源工程学院的联合研究成果《跨尺度光伏功率转换模型评估:物理、机器学习与混合方法》(Assessing Solar-to-PV Power Conversion Models: Physical, ML, and Hybrid Approaches Across Diverse Scales)正式发表于能源领域权威期刊《Energy》。该研究通过多模型融合与算法创新,突破复杂场景下光伏功率预测精度瓶颈,为光伏电站高效运维与电力交易智能化提供关键技术支撑。
技术突破
混合模型破解预测难题
研究团队系统性评估了物理模型、机器学习(ML)及混合模型在不同规模电站中的表现,发现:
1.中小型场景:物理模型依托实时气象数据与电学参数,无需历史数据即可快速响应,标准化均方根误差(nRMSE)低至5.29%,适用于动态环境下的实时预测;
2.中型场景:支持向量回归(SVR)等机器学习模型通过历史数据训练,预测精度显著优化,nRMSE降至3.97%,验证数据驱动方法的场景适配性;
3.大型复杂场景:传统ML模型因辐照度非线性波动(如云层突变)误差升至6.20%,成为行业痛点。
创新方案:研究团队提出时间感知多级混合器(Temporal-aware Multi-level Mixer, TMM)算法,通过傅里叶时序编码动态解析辐照度波动特征,并与物理IV模型耦合实现功率精准计算。实验表明,混合模型在100 MW电站的全年测试中,均方根误差(RMSE)由传统ML模型的5.54 MW降至3.35 MW,误差降幅超40%,显著提升复杂场景下的预测鲁棒性与泛化能力。
技术落地
驱动电力交易系统智能化升级
此项成果已深度应用于林洋运维电力交易辅助决策系统,带来三大核心升级:
1.风险精细化管控:融合高精度功率预测与市场电价波动模型,动态优化发电计划与交易策略,降低现货市场风险敞口;
2.收益动态最大化:结合储能系统充放电效率与电价峰谷特性,制定收益最优的能源调度方案,提升电站全生命周期经济性;
3.运维主动化预警:集成实时性能监测与预测偏差分析,提前识别组件异常工况,减少非计划停机损失。
系统基于“物理模型+人工智能”双核驱动架构,深度融合卫星遥感气象数据、光伏电站实时工况与电力市场动态信息,通过深度学习算法构建覆盖辐照强度预测、发电效能评估至交易策略优化的全流程决策闭环。该解决方案采用智能分析引擎实现功率预测与交易策略的实时动态耦合,在日前/实时电力市场环境中赋能企业用户达成分钟级决策响应与资产收益最大化目标。
展望未来
技术融合驱动能源转型
此次战略合作实现了机理模型与人工智能融合技术的里程碑式突破,标志着新能源预测算法正式进入工程化验证阶段。林洋运维将联合新南威尔士大学(UNSW)深化产学研协同,重点攻关光伏功率预测与虚拟电厂集群控制、分布式能源点对点交易机制的适配性研究,实现“预测-调控-交易”技术闭环,为构建弹性电力系统、驱动零碳能源转型提供核心技术支撑。
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2025即将过半,光伏行业在内的能源行业人事调整潮仍在继续,“一把手”调整尤为密集。据北极星太阳能光伏网不完全统计,今年1月至今,共计28家能源央国企、光伏企业的“一把手”调整,涉及人数达到42人。能源央国企的“一把手”调整节奏加快。目前有9家集团的“一把手”发生变动。除到龄退休,跨公司变
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6月12日盘后,江苏林洋能源股份有限公司(以下简称“林洋能源”或“公司”)发布《关于子公司经营合同中标的公告》。公告显示,林洋电力服务与中国水利电力对外有限公司组成联合体参与了毛里求斯政府性公开招标电网侧储能项目(项目编号:CPB/24/2024(IFB8194)),项目内容为设计、制造、供应、安装、
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近年来,英国电力系统饱受可再生能源并网积压困扰,高峰时期超过770吉瓦新能源项目等待接网,这一数字远超英国目前60吉瓦左右的新能源装机容量。最新数据显示,当前英国可再生能源项目从提交并网申请到接入电网的平均等待时间超过了6年,其中约有30%的装机需等待长达10年以上才能并网。并网积压问题导
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为更好地深化精准、科学、依法治污实践,聚焦污染源排放管控领域的新发展战略,强化前沿技术整合与应用实践交流,助力构建科技支撑下的高质量发展模式,推动污染源识别与管控理论方法向纵深化发展,支撑中国特色的现代化环境治理体系建设,中国环境科学学会污染源排放与管控专业委员会定于2025年8月22
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