找到 2 条结果 · 储能系统技术
多分辨率动态模态分解在宽频谐波不稳定识别中的应用
Multiresolution Dynamic Mode Decomposition for Wideband Harmonic Instability Identification
Rui Kong · Subham Sahoo · Yubo Song · Yi Xiao 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年12月
现代电力电子主导电网中谐波不稳定的模态识别有助于振荡检测、稳定性评估以及进一步的阻尼控制。然而，信号中复杂的振荡成分和可能出现的非特征性瞬态变化，给振荡信号的稳健且准确的模态识别带来了挑战。本文利用基于多分辨率动态模态分解（MR - DMD）算法的识别方法，在多个频率分解层次和时间子集上提取具有时频信息的主导系统模态，从而提高处理缺失数据时的稳健性。此外，定义并推导了关键算法参数，以揭示其对算法性能的影响，同时进一步构建了参数设计框架以优化识别结果。利用实验条件下的实际测量数据，在多种振荡场景中...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇论文提出的多分辨率动态模态分解（MR-DMD）技术对我们在电力电子主导型电网中的谐波不稳定性识别具有重要应用价值。 在光伏逆变器和储能系统的实际运行中，宽频谐波振荡问题日益突出，特别是在高渗透率新能源电网场景下。该技术通过多频率分解层级和时间子集提取系统主导模态，能够...
基于失稳模式引导的模型更新方法用于数据驱动的暂态稳定性评估
Instability Pattern-Guided Model Updating Method for Data-Driven Transient Stability Assessment
Huaiyuan Wang · Fajun Gao · Qifan Chen · Siqi Bu 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月
深度学习方法广泛应用于电力系统暂态稳定性评估（TSA），但其结果缺乏可解释性且评估过程难以控制，限制了实际应用。本文提出一种失稳模式引导的模型更新方法以优化TSA模型。首先，构建基于Transformer编码器的TSA模型，通过注意力分布解释和分析预测结果；其次，引入注意力引导损失函数，针对特定失稳模式调整评估规则，提升分类精度；同时采用注意力保持损失，维持其他样本的评估能力并抑制过拟合；此外，基于注意力分布构建代表性数据集以降低更新成本。在IEEE 39节点系统与华东电网中的仿真验证了该方法的...
解读: 该失稳模式引导的暂态稳定评估技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统和构网型控制产品具有重要应用价值。在电网侧储能场景中，ST系列储能变流器需快速判断电网扰动后的稳定性并调整控制策略，该方法基于Transformer的注意力机制可实现毫秒级稳定性预判，指导GFM控制器动态调节虚拟惯量和阻尼参数...