找到 5 条结果 · 储能系统技术
互联多虚拟同步发电机系统电能质量与功率分配的分层优化
Hierarchical Improvement of Power Quality and Power Sharing for Interconnected Multi-Virtual Synchronous Generators
Changbin Hu · Gaowei Wang · Shanna Luo · Xuecheng Li 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年7月
针对互联多虚拟同步发电机系统中存在的电能质量下降和无功功率分配不均问题，提出一种基于分层架构的电能质量提升与功率分配协调控制策略。通过建立系统的状态空间模型，设计基于残差的分层补偿控制结构，包含电力电子层的电能质量控制器与通信网络层的分布式功率分配控制器。该结构无需扰动或线路参数信息，不改变原有控制器，具有低阶、易实现、响应快等优点。小信号分析验证了系统的整体稳定性，仿真与实验结果证明了该策略的有效性。
解读: 该分层电能质量与功率分配协调控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。针对多台储能变流器并联运行场景，该技术可直接应用于阳光电源构网型GFM控制架构的优化升级：通过残差补偿控制器实现电能质量提升与无功功率精确分配，无需修改现有VSG控制器，兼容性强。分层...
基于改进长短期记忆网络与数据驱动预测控制的电动汽车能量管理
Energy management of electric vehicles based on improved long short term memory network and data-enabled predictive control
Bin Chen · Guo He · Lin Hu · Heng Li 等7人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384
摘要 作为混合储能系统（HESS）电动汽车中一种流行的能量管理策略（EMS），模型预测控制（MPC）易受现有参数建模方法在模型精度和参数敏感性方面的影响。本文提出了一种基于分层数据驱动预测控制的新型EMS。上层采用优化的长短期记忆（LSTM）网络进行轨迹预测，从而为下层获取具有成本效益的负载功率需求。在下层，针对HESS提出了一种数据驱动预测控制（DeePC）方法，以实现电池与超级电容器之间的最优功率分配，并最小化电池容量衰减。与传统的MPC不同，DeePC基于仅从HESS的输入-输出数据构建的...
解读: 该分层数据驱动预测控制技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。论文提出的DeePC方法无需精确参数建模,仅依赖输入输出数据即可实现电池-超级电容混合储能的最优功率分配,相比传统MPC降低运行成本22.68%。该技术可直接应用于ST系列PCS的能量管理策略优化,通过LSTM网络预测负荷需求,结合Dee...
基于对抗性模仿强化学习的混合储能电动汽车能量管理
Imitation reinforcement learning energy management for electric vehicles with hybrid energy storage system
Weirong Liu · Pengfei Yao · Yue Wu · Lijun Duan 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
深度强化学习已成为电动汽车能量管理的一种有前景的方法。然而，深度强化学习依赖大量试错训练才能获得近似最优性能。为此，本文提出一种面向混合储能系统的电动汽车对抗性模仿强化学习能量管理策略，以最小化电池容量损耗成本。首先，利用动态规划在多种标准驾驶条件下生成专家知识，用于引导强化学习的探索过程，该专家知识表示为最优功率分配映射。其次，在早期模仿阶段，通过对抗网络使强化学习智能体的动作快速逼近最优功率分配映射。再次，根据对抗网络中判别器的输出设计动态模仿权重，促使智能体在在线驾驶条件下逐步过渡到自主探...
解读: 该对抗模仿强化学习策略对阳光电源混合储能系统具有重要应用价值。可应用于ST系列PCS的电池-超级电容混合储能优化,通过专家知识引导的强化学习加速训练42.6%,降低电池容量损耗成本5.1%-12.4%。技术可集成至iSolarCloud平台实现在线工况自适应功率分配,延长PowerTitan储能系统...
同步发电机与跟网型系统中功率振荡特性比较及基于阻抗的检测方法有效性分析
Comparison of Power Swing Characteristics and Efficacy Analysis of Impedance-Based Detections in Synchronous Generators and Grid-Following Systems
Yongxin Xiong · Heng Wu · Yifei Li · Xiongfei Wang · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年9月
本文理论对比了传统同步发电机（SG）系统与跟网型电压源换流器（GFL-VSC）系统的功率振荡特性。不同于SG系统中由电源间物理功角变化主导的振荡动态，GFL-VSC系统的振荡特性受换流器控制动态影响，失步表现为锁相环输出角度的发散，具有控制依赖性。基于此，本文进一步探讨了阻抗型振荡检测方法在GFL-VSC系统中的适用性与有效性，并通过PSCAD/EMTDC平台在单机与多机系统中开展仿真验证。
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的跟网型GFL控制策略具有重要指导意义。文章揭示的GFL-VSC功率振荡特性受锁相环控制动态影响的机理，可直接应用于优化PowerTitan储能系统的振荡检测算法，提升电网扰动下的稳定性。基于阻抗的振荡检测方法有效性分析，为阳光电源开发适配新能源...
面向锂离子电池跨域荷电状态估计的温度自适应迁移网络
Temperature Adaptive Transfer Network for Cross-Domain State-of-Charge Estimation of Li-Ion Batteries
Liyuan Shen · Jingjing Li · Jieyan Liu · Lei Zhu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年3月
荷电状态（SOC）估计是电池管理系统（BMS）的核心，对保障电池安全至关重要。现有的数据驱动方法依赖大量标注数据，且假设训练与测试数据分布一致。然而，实际应用中往往缺乏标注数据且存在分布差异。本文提出一种温度自适应迁移网络，旨在解决不同工况及温度下的跨域SOC估计难题。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack等储能系统具有极高价值。目前储能电站面临不同温度环境及电池老化带来的数据分布偏移问题，导致BMS估算精度下降。引入温度自适应迁移网络，可显著提升iSolarCloud平台在复杂工况下的SOC估算准确度，减少对大规模离线训练数据的依赖。建议研...