找到 4 条结果 · 储能系统技术
基于分布式观测器的弹性优化控制在虚假数据注入攻击下的DESSs中的应用
Distributed Observer-Based Resilient Optimization Control for DESSs Under False Data Injection Attacks
Yajie Jiang · Yici Wang · Eddy Y. S. Foo · Yun Yang · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年3月
在设计分布式储能系统（DESSs）的协同控制策略时，传统凸优化算法往往会导致次优解和过流问题。为应对这些挑战并实现多个分布式储能系统的功率损耗最小化，本文提出了一种自动约束凸优化算法（ACCOA）。该算法通过在评估过程中引入惩罚函数改进了传统方法，确保在算法迭代过程中自动满足不等式约束条件。所提出的ACCOA仅促进相邻分布式储能系统之间的通信，具有可扩展性和鲁棒性优势。然而，在优化过程中，分布式电流分配容易受到虚假数据注入（FDI）攻击。为减轻这一脆弱性，本文开发了一种分布式扩展观测器（DESO...
解读: 该弹性优化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。针对分布式储能系统面临的虚假数据注入攻击威胁，基于分布式观测器的鲁棒状态估计方法可直接应用于ST储能系统的通信安全防护，增强iSolarCloud云平台的数据可信度。该技术结合一致性算法的抗攻击机制，可...
基于隐私保护的多分布式储能系统运行的分布式状态分解凸优化
Privacy-Preserving-Based Distributed State-Decomposition Convex Optimization for Multi-DESS Operations
Yajie Jiang · Noven Lee · Yici Wang · Xiangrong Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年3月
分布式凸优化策略广泛用于分布式储能系统（DESSs）之间的电压调节和电流分配。同时，基于一致性的二次控制方法被普遍采用，但在显式交换信息时存在泄露初始状态信息的风险。为解决这一问题，本文提出了一种用于直流网络电流分配的分布式状态分解凸优化（DSDCO）方法，以确保保护 DESSs 的初始状态。在 DSDCO 中，实施了一种状态分解策略，即将每个 DESS 的状态变量分解为两个具有随机初始值的子状态变量。其中一个子变量用于外部一致性控制，以保护节点的真实初始状态，而另一个子变量则管理内部动态以实现...
解读: 该隐私保护分布式优化技术对阳光电源ST系列储能系统和PowerTitan大型储能集群具有重要应用价值。在多储能单元协同运行场景中，该方法可应用于：1）ST2236/2500储能变流器的并联运行，通过状态分解凸优化实现电压调节与电流均衡，避免传统集中式控制中的敏感参数暴露；2）PowerTitan储能...
结合电弹簧的储能系统分布式电压控制在网络安全攻击下的研究
Distributed Voltage Control of Energy Storage Systems Combined With Electric Springs in the Presence of Cyber-Attacks
Yajie Jiang · Xiangrong Zhang · Yici Wang · Yunjie Gu 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年10月
鉴于可再生能源注入的不可预测性，本文利用退役电池与三相电弹簧（ES）相结合的方式，从负载侧稳定母线电压。通过基于电压反馈的无功功率调节策略实现关键负载的电压稳定，该策略有效利用了退役电池提供的有限输出电流。此外，引入了一种一致性算法以促进多个电弹簧之间的信息共享，从而确保电压达成一致并恢复稳定。然而，一致性控制器面临虚假数据注入（FDI）攻击的风险，这可能导致变流器出现电压波动。为解决这一问题，本文提出了一种分布式高阶微分器（DHOD），其具有响应速度快、估计精度高的特点，可用于检测和消除攻击信...
解读: 该分布式电压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。研究提出的多代理协同无功调节策略可直接应用于储能系统的电压支撑功能，增强ST储能变流器在配电网中的电压调节能力。特别是其抗网络攻击的弹性控制机制，可提升iSolarCloud云平台的通信安全防护等级，...
氢能数据中心的柔性负荷调度：一种效率优先的非凸不确定优化方法
Flexible Load Scheduling of Hydrogen Energy Data Centers: An Efficiency-Preferred Non-Convex Uncertain Optimization Approach
Xinxin Long · Yuanzheng Li · Yang Li · Yun Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
氢能数据中心（HEDC）作为新兴清洁能源基础设施，具备负荷灵活性，可参与电力需求响应（DR）。本文提出基于DR的调度策略，通过非凸区间优化（NSIO）方法协同优化电能成本与可再生能源（RE）利用率。该方法具有效率优先建模、精确凸松弛及全局最优显式建模优势，有效应对HEDC复杂负荷特性、动态电价与可再生能源不确定性。在改进IEEE 24节点系统上的仿真表明，所提策略显著降低运行成本并提升RE消纳能力，相较五种主流不确定优化方法性能提升2.3%～20.0%。
解读: 该氢能数据中心柔性负荷调度技术对阳光电源储能系统产品线具有重要应用价值。文章提出的非凸区间优化方法可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的能量管理策略，通过精确建模氢储能系统的非线性效率特性，优化电解槽/燃料电池的功率调度曲线。该方法处理可再生能源不确定性的能力可增强iSo...