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一种用于弱电网和畸变电网下并网逆变器谐波抑制与鲁棒性提升的新型RC-ESO-ADRC
A Novel RC-ESO-ADRC for Harmonics Suppression and Robustness Improvement of Grid-Tied Inverters in a Weak and Distorted Grid
Qiangsong Zhao · Qifan Wang · Hongwei Zhang · Yuanqing Xia 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年4月
基于重复控制的扩张状态观测器（RC - ESO）提高了周期性谐波扰动的估计精度。然而，它存在扰动估计收敛速度慢、稳态估计精度有限以及缺乏系统设计等问题。本文提出了一种基于新型重复控制扩张状态观测器（NRC - ESO）的改进型自抗扰控制（ADRC）电流控制方案。采用理想补偿滤波器来设计NRC - ESO，实现了更快的扰动估计收敛速度。此外，在NRC - ESO中嵌入零相位低通滤波器，以减小电流稳态误差并减轻传感器高频噪声的影响。阐述了基于NRC - ESO的自抗扰控制（NRC - ESO - A...
解读: 从阳光电源的业务角度来看，这项基于改进型重复控制扩张状态观测器的自抗扰控制技术（NRC-ESO-ADRC）具有重要的应用价值。在弱电网和畸变电网环境下，该技术能够显著提升并网逆变器的谐波抑制能力和鲁棒性，这直接契合了阳光电源在复杂电网环境中的产品性能优化需求。 对于光伏逆变器和储能变流器产品线，该...
基于图神经网络的电力系统实时多稳定性风险评估与可视化
Real-Time Multi-Stability Risk Assessment and Visualization of Power Systems: A Graph Neural Network-Based Method
Qifan Chen · Siqi Bu · Huaiyuan Wang · Chao Lei · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年12月
相较于单一稳定性评估，多稳定性风险评估（MSRA）在应对可再生能源出力波动和系统故障等不确定性时更具实用性。本文提出一种基于图神经网络（GNN）的实时MSRA方法，统一处理功角、电压、频率及换流器主导的多种稳定性问题。通过构建运行状态图与扰动图作为GNN输入，结合图卷积层与初始残差恒等映射，提取高阶特征；引入GraphNorm缓解过平滑并提升泛化能力。基于实时数据实现多稳定性风险的连续预测，并利用alpha形状可视化稳定与不稳定区域。在IEEE 39节点、WECC 179节点及英国电网系统中的仿...
解读: 该GNN多稳定性评估技术对阳光电源PowerTitan储能系统及iSolarCloud平台具有重要应用价值。针对大规模储能电站中ST系列变流器的构网型GFM控制，该方法可实时评估功角、电压、频率及换流器主导的多维稳定性风险，解决可再生能源波动下的系统安全问题。其图神经网络架构可集成至智能运维平台，实...
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...