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风电变流技术 ★ 5.0

连续时间随机状态空间建模非平稳电力系统不确定性:一种数据驱动的系统实现方法

Continuous-Time Stochastic State-Space Modeling of Non-Stationary Power System Uncertainty: A Data-Driven Systematic Realization Method

作者 Yong Wan
期刊 IEEE Transactions on Power Systems
出版日期 2024年5月
技术分类 风电变流技术
相关度评分 ★★★★★ 5.0 / 5.0
关键词 随机状态空间建模 电力系统不确定性 定理与算法 模拟验证 实测数据
语言:

中文摘要

本文提出了一种系统化的随机状态空间建模方法,用于准确刻画任意非平稳电力系统不确定性实测数据的期望统计特性。通过构建两个定理和四个算法,解决了电力系统中复杂随机不确定性(如功率振荡异常跳变)的精确建模难题。基于实际风速、用电负荷及水力发电数据的仿真结果验证了所提方法的有效性。

English Abstract

This paper proposes a systematic stochastic state-space modeling method for imposing desired statistics of actual measured data of arbitrary non-stationary power system uncertainty. We solve the difficulties of accurately modeling various stochastic uncertainties including complex behaviors in power systems such as the anomalous jumps of power oscillations through developing two theorems and four algorithms. The validity of proposed scheme is verified by performing simulations using real wind speed data, electricity consumption data, and hydropower data.
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SunView 深度解读

该随机状态空间建模方法对阳光电源的储能和光伏产品线具有重要应用价值。可用于ST系列储能变流器的功率预测和调度优化,提升PowerTitan大型储能系统的运行稳定性;也可应用于SG系列光伏逆变器的MPPT控制和电网适应性。通过精确建模电网功率振荡、负荷波动等非平稳不确定性,能够优化GFM/GFL控制策略,提高产品在弱电网条件下的适应能力。该方法还可集成到iSolarCloud平台,实现更精准的发电预测和智能运维。这对提升阳光电源新能源产品的智能化水平和市场竞争力具有积极意义。