找到 6 条结果 · 储能系统技术
基于往复式移动视界估计的快速收敛车载锂离子电池荷电状态估计
Fast Convergent On-Board Li-Ion Battery State-of-Charge Estimation via Back-Forth Moving Horizon Estimation
Zhihao Liu · Yu Xiao · Yuan Yuan · Xiaodong Xu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
准确的荷电状态（SOC）估计对锂离子电池的安全运行至关重要。针对现有方法对初始SOC敏感及计算复杂度高的问题，本研究提出了一种车载往复式移动视界估计（BFMHE）框架，在保证高精度和鲁棒性的同时，显著提升了计算效率，适用于车载电池管理系统。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack及户用储能系统）具有极高的应用价值。SOC估计的精度与收敛速度直接决定了储能系统的可用容量及运行安全性。BFMHE框架通过优化计算复杂度，能够有效提升BMS在复杂工况下的状态感知能力，减少对初始值的依赖，从而提升系统在电网侧、工商...
动态区间状态估计在电热综合系统中的应用
Dynamic Interval State Estimation for Integrated Electricity and Heating Systems
Yibao Jiang · Junyi Wang · Haoran Zhao · Vladimir Terzija · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
在电热综合系统（IEHSs）中，状态估计器的作用是基于量测数据推断未知状态，以实现监控与控制。然而，传统点估计方法难以有效刻画可再生能源与多能负荷带来的多重不确定性，且复杂的热动态特性及多时间尺度特征对估计精度与计算效率构成挑战。本文提出一种新型动态区间状态估计（DISE）框架，将量测输入与状态输出均建模为区间以表征不确定性影响。通过迭代区间运算实现估计，并结合模型重构缓解区间膨胀问题。进一步设计多速率协同估计（MRCE）方案，实现电力与热力系统在不同时间尺度下的并行协调估计，显著提升计算效率。...
解读: 该动态区间状态估计技术对阳光电源PowerTitan储能系统及ST系列储能变流器具有重要应用价值。在电热综合能源场景中，该方法可有效处理光伏出力波动、负荷不确定性等多重扰动，为iSolarCloud云平台提供更精准的状态监测能力。多速率协同估计方案契合储能系统电气快速响应与热管理慢动态的特性，可优化...
一种用于消除对称性的紧致机组聚合模型
A Tight Unit Aggregation for Unit Commitment to Eliminate Symmetry
Biyuan Zhang · Tao Ding · Yang Xiao · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
机组组合（UC）通常被建模为混合整数线性规划问题，采用经典的分支定界与分支切割算法求解。然而，UC问题中的对称性导致大量无效搜索，显著增加计算负担。本文提出一种具有紧致约束的机组聚合模型，通过对最大聚合出力轨迹施加严格限制，有效消除对称性，在保持最优性的同时显著降低计算时间。数值实验验证了该方法在计算效率方面的有效性。
解读: 该紧致机组聚合模型对阳光电源PowerTitan大型储能系统和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。在多机组储能电站调度场景中，同型号ST储能变流器的对称性导致优化算法产生大量冗余搜索，该方法通过聚合建模可显著提升实时调度效率。具体可应用于：1）多MW级储能集群的经济调度优化，降低EM...
基于轻量级实现的约束分支搜索拓扑识别流计算方法
Constrained Branching Search for Topology Identification Stream Computing With Lightweight Implementation
Zhuoheng Wang · Jie Gao · Qiushi Cui · Yang Weng · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年12月
准确的拓扑感知对低压配电网（LVDN）稳定性至关重要。传统基于阻抗的拓扑恢复方法常因阻抗数据不准确而难以保证精度。针对传感器数据质量不佳的问题，本文提出一种面向辐射型LVDN的流式计算框架下的约束分支搜索拓扑识别方法。该方法利用基于物理模型的节点连接约束恢复网络结构，并引入插件式光伏接入位置的数学模型。设计了轻量级流计算系统CommuniDispatch，并结合拉丁超立方采样递归边界搜索（LHS-RBS）算法显著提升计算效率。实验验证了该方法在拓扑识别精度、抗数据质量问题鲁棒性、光伏定位能力及计...
解读: 该拓扑识别技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和ST储能系统具有重要应用价值。在低压配电网场景中，准确的拓扑感知是实现分布式光伏和储能系统协同控制的基础。该方法的轻量级流计算框架可集成至iSolarCloud平台，实时监测SG系列逆变器接入位置和网络拓扑变化，提升智能诊断精度。对于Pow...
含不确定风电与负荷的电力系统稀有事件可扩展风险评估
Scalable Risk Assessment of Rare Events in Power Systems With Uncertain Wind Generation and Loads
Bendong Tan · Junbo Zhao · Yousu Chen · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月
随着可再生能源的不断接入以及系统不确定性的存在，罕见事件的风险评估在电力系统规划和运行中变得愈发重要。然而，通过传统方法，即蒙特卡罗抽样（MCS）来量化罕见事件带来的风险，会因大量的潮流模拟而产生巨大的计算成本。为了加快评估速度，本文提出了一种深度神经网络（DNN）核化的向量值高斯过程（VVGP）方法，该方法在保持高精度的同时具有出色的计算效率。因此，作为潮流求解器的替代模型，与潮流求解器相比，DNN 核化的 VVGP 能够显著加快风险评估速度且保证评估的准确性。所开发的替代模型能够评估包含超过...
解读: 该稀有事件风险评估方法对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud平台具有重要应用价值。在源网荷储一体化场景中，可用于优化ST系列储能变流器的容量配置与调度策略，通过量化极端工况下的风险概率（如风电骤降叠加负荷尖峰），提升储能系统应对黑启动、孤岛运行等稀有事件的能力。重要性采样技术...
对抗性约束学习在配电网分布式能源鲁棒调度中的应用
Adversarial Constraint Learning for Robust Dispatch of Distributed Energy Resources in Distribution Systems
Ge Chen · Hongcai Zhang · Yonghua Song · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年11月
可再生能源与负荷的波动性给配电网中分布式能源（DERs）的调度带来显著挑战，常引发不确定性导致潮流约束越限。鲁棒优化（RO）虽能有效管理此类运行风险，但非凸的交流潮流约束使其难以通过强对偶理论构建确定性等价问题。为此，本文提出对抗性约束学习方法，以生成线性代理模型用于鲁棒调度。该方法首先设计基于梯度的对抗攻击机制，识别最恶劣情况下的约束越限；预先训练“教师”模型以加速攻击过程中的梯度计算，并指导两个“学生”模型学习从候选调度决策及额定运行条件预测最恶劣越限。学生模型被重构为等效的混合整数线性规划...
解读: 该对抗性约束学习技术对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器的鲁棒调度具有重要应用价值。文章提出的梯度对抗攻击机制可识别最恶劣运行场景，结合MILP代理模型实现快速在线优化，可直接应用于iSolarCloud云平台的智能调度模块，提升多储能站点协同调度的鲁棒性。该方法解决了非凸交流...