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一种在不暴露控制器细节的情况下提高电站稳定性裕度的基于梯度的黑盒方法
Gradient-Based Black-Box Method for Improving the Stability Margin of Power Station Constructed by Inverters Without Exposing Controller Details
| 作者 | Jiayu Fang · Shuying Yang · Zhen Xie · Xing Zhang · Liuchen Chang |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2025年4月 |
| 技术分类 | 系统并网技术 |
| 技术标签 | 并网逆变器 弱电网并网 构网型GFM 跟网型GFL |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 电站 逆变器 稳定裕度 黑箱法 奈奎斯特判据 劳斯-赫尔维茨判据 参数整定 |
语言:
中文摘要
针对多厂商逆变器构成的电站中控制器细节无法共享的问题，本文提出了一种黑盒稳定性预测及参数优化方法。该方法基于奈奎斯特判据和劳斯-赫尔维茨判据，通过梯度下降算法在不泄露内部控制逻辑的前提下，实现系统级稳定性裕度提升，有效解决了多机并网系统的振荡与失稳难题。
English Abstract
Inverters in a renewable-energy-generation based power station (PS) may be produced by different manufacturers whose control schemes cannot be exposed to each other. Hence, the system-level stability prediction and stability-margin-improvement-oriented parameter tuning should be completed in a black-box manner. Based on the Nyquist theorem and the Routh–Hurwitz criterion, a gradient-based black-bo...
S
SunView 深度解读
该研究对阳光电源的组串式逆变器及大型地面电站解决方案具有极高价值。在大型光伏电站中，多机并联易引发谐振，而阳光电源作为全球领先供应商，常面临与第三方设备兼容的挑战。该黑盒优化方法允许阳光电源在不暴露核心控制算法（如构网型GFM技术）的前提下，通过外部参数寻优提升电站整体稳定性，显著降低项目现场调试难度。建议将其集成至iSolarCloud智能运维平台，作为电站并网稳定性评估与参数自适应优化的核心算法模块，提升系统并网性能与电网适应性。