找到 84 条结果 · 光伏发电技术
一种基于主动阴影的光伏系统故障检测与定位新方法
A Novel Active Shadow-Based Fault Detection and Localization Method for Photovoltaic Systems
Zhoucheng Xu · Kai Yang · Zexin Nie · Yalun Li 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
光伏系统故障检测对运行安全至关重要。传统方法在正常运行条件下难以准确识别和定位故障，且依赖复杂传感器配置。本文提出一种基于主动阴影（AS）的故障检测方法，通过在光伏组件上引入主动遮蔽装置并按特定序列施加阴影，分析阵列输出功率变化，实现无需中断正常运行的快速故障检测与精确定位。构建基于串联子串的多层级高精度仿真模型，并定义识别系数（IC）评估算法性能，验证了该方法在复杂部分遮阴及短路、开路故障下适用于不同规模光伏阵列的故障定位能力。实际光伏阵列实验进一步证实了该方法的可行性与鲁棒性。
解读: 该主动阴影故障检测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。通过主动遮蔽装置引入可控阴影序列，结合功率变化分析实现组件级故障精确定位，可集成至阳光电源现有MPPT算法框架，增强SG逆变器的智能诊断能力。该方法无需额外传感器配置，适合大规模光伏阵列快速巡检，...
HiGN-ARec：一种用于空间层级光伏功率预测的自适应协调分层图网络
HiGN-ARec: A Hierarchical Graph Network with Adaptive Reconciliation for PV Power Forecasting in Spatial Hierarchy
Yanru Yang · Ping Wang · Shaolong Shu · Feng Lin · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月
在具有层级结构的电网中，光伏（PV）功率预测至关重要。本文提出一种端到端深度网络HiGN-ARec，可同时预测各层级的光伏功率。该模型包含基础预测与协调两部分：基础预测部分结合先进的时空模块与跨层级交互模块，充分挖掘层级内与层级间信息；协调部分引入可学习的协调矩阵P和聚合矩阵S，以实现预测结果的动态调整与层级一致性约束。实验基于美国国家可再生能源实验室（NREL）的合成数据验证了方法的有效性，结果表明所提方法优于现有对比方法。
解读: 该分层图网络光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。其层级化预测架构可直接应用于分布式光伏电站的多层级功率管理：从单台SG逆变器到汇流箱、再到区域电站的全链条预测。自适应协调机制能确保各层级预测一致性，可优化PowerTitan储能系统的充放...
多电压等级双极性直流配电系统的综合电压调节方法
Comprehensive Voltage Regulation for Multi-Voltage Bipolar DC Distribution Systems
Xiaodong Yang · Chengjia Zhang · Lijian Ding · Jie Yang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月
光伏接入不对称及直流源荷的时变特性导致多电压等级双极性直流（MBDC）配电系统出现极间不平衡、越限和不稳定等多重电压问题。本文基于多电压层级双极潮流，提出一种综合电压调节方法以提升系统整体电压性能。首先构建适用于多子系统优化的双极直流潮流模型，结合双极配电系统与双极直流变压器（DCT）建模；进而分析不同电压层级下电压问题成因，确定电力电子设备的调控策略。针对传统方法仅能处理单一电压层级单一问题的局限，本文通过协调跨电压层级的异构资源，实现多层级协同调控，增强电能质量改善能力并避免设备过度使用。在...
解读: 该多电压等级双极性直流配电系统综合电压调节技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。研究提出的双极直流潮流模型和多层级协同调控策略，可直接应用于阳光电源直流侧储能系统的电压管理优化，解决光伏接入不对称导致的极间不平衡问题。特别是跨电压层级异构资源协调控制方法...
揭示有机光伏中的结构-性能关系：可解释的机器学习模型预测功率转换效率
Uncovering Structure–Performance Relationships in Organic Photovoltaics: Interpretable Machine Learning Model for Predicting the Power Conversion Efficiency
Yi Yang · Arowa Yasmeen · Ovidiu Daescu · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年8月
有机光伏（OPV）是一种颇具前景的光伏技术，但传统上候选分子的设计采用试错法，效率低下。然而，机器学习通过从大量的有机光伏材料数据集中学习，提供了一种基于数据的策略，有助于加速高性能有机光伏材料的发现和优化。在本研究中，我们使用极端梯度提升（XGBoost）模型，利用从哈佛光伏数据集（HOPV15）中提取的结构特征，来预测通过密度泛函理论计算得到的有机光伏供体材料的功率转换效率（PCE）。为了提高预测性能，我们基于随机森林和XGBoost的平均特征重要性得分，选择了最具信息价值的分子指纹。我们的...
解读: 该可解释机器学习模型对阳光电源光伏产品线具有重要参考价值。虽然研究聚焦有机光伏材料设计，但其核心方法论——通过机器学习建立结构-性能映射关系——可迁移至SG系列逆变器的功率器件选型优化。具体而言，可借鉴该模型框架建立GaN/SiC器件的结构参数（掺杂浓度、栅极结构等）与性能指标（导通损耗、开关速度）...
基于LPV建模与鲁棒控制的CPT系统输出电压波动抑制方法
Output Voltage Fluctuation Mitigation of CPT based on LPV Modeling and Robust Control
Gang Yang · Zhifan Li · Pan Sun · Xusheng Wu 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年8月
本文研究了一种基于线性参数变化（LPV）模型的电容式无线功率传输（CPT）系统输出电压波动抑制方法，该系统采用串联Buck变换器并在互电容变化条件下运行。利用LPV模型描述输入电压波动下Buck变换器的动态特性，并结合归一化既约因子（NCF）方法设计鲁棒控制器，以保证系统稳定性和动态性能。实验结果表明，所提方法在不同扰动频率和负载条件下均能实现快速电压调节并维持输出电压稳定，验证了控制策略的鲁棒性与适应性，为提升CPT系统性能提供了可靠解决方案。
解读: 该LPV鲁棒控制技术对阳光电源储能与充电产品具有重要应用价值。文中针对输入电压波动的Buck变换器控制策略可直接应用于ST系列储能变流器的DC/DC环节，提升电网波动下的母线电压稳定性；LPV建模方法能有效处理储能系统SOC变化、温度漂移等参数时变特性，增强PowerTitan系统的全工况适应性。对...
一种用于光伏系统的多自由度差分功率处理架构
A Multi-degree-of-freedom Differential Power Processing Architecture for Photovoltaic System
Sijie Li · Ping Yang · Fan Liu · Shungang Xu 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年7月
针对传统光伏隔离端口架构中因额外中央变换器导致的效率损耗问题，引入差分功率处理（DPP）与串联型部分功率处理概念，提出一种光伏系统多自由度差分功率处理（MF-DPP）架构。该架构通过将辅助变换器与DPP变换器并联，并与光伏组件串联，使母线端口可直接连接特定电压需求的负载，提升系统整体效率。同时提出相应的控制算法，实现光伏组件最大功率点跟踪与DPP变换器总处理功率最小化的一致控制。实验平台验证了该架构及控制策略的有效性，结果表明在功率失配条件下系统效率显著提升。
解读: 该多自由度差分功率处理架构对阳光电源SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。MF-DPP架构通过串联型部分功率处理，仅对失配功率进行变换，可显著提升组串失配场景下的系统效率，与阳光电源现有分布式MPPT技术形成互补。该架构的辅助变换器并联拓扑可直接集成到SG系列组串式逆变器的多路MPPT设计中，减少中央...
基于领域对抗时序网络的跨区域分布式光伏系统功率预测可迁移框架
A Transferable Framework of PV Power Forecasting for Cross-Regional Distributed PV Systems Using Domain Adversarial Temporal Network
Jiaqi Qu · Qiang Sun · Zheng Qian · Hamidreza Zareipour 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年7月
气象预报数据的缺失增加了分布式光伏系统输出功率预测的不准确性。特别是对于跨地区新建的分布式站点而言，基于数据驱动方法的建模受到历史数据不足的限制。因此，本文提出了一种基于迁移学习（TL）的领域对抗性时间网络（DATN）框架，该框架包含两个主要模块，即功率时间预测器和领域分类器。其中，考虑长短期记忆网络隐藏层权重的领域分类器旨在减少源领域和目标领域之间的分布差异。DATN采用了跨领域对抗性预训练与特定目标预测调整的迁移学习策略。在四项跨区域迁移实验中，对领域自适应方法和迁移策略的效果进行了比较。本...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于域对抗时序网络的跨区域光伏功率预测技术具有显著的战略价值。该技术通过迁移学习框架解决了分布式光伏系统中气象数据缺失和新建站点历史数据不足的核心痛点，这与我司在全球范围内快速部署分布式光伏解决方案的业务需求高度契合。 对于我司的智能光伏逆变器和iSolarCloud...
一种面向带宽受限网络控制系统的语义感知多包并行传输方案
A Semantic-Aware Multipacket Parallel Transmission Scheme for Bandwidth-Constrained Networked Control Systems
Hongchenyu Yang · Chen Peng · Engang Tian · Zhiru Cao · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年7月
本文采用基于自编码器的编解码框架，研究了一种用于网络控制系统（NCSs）的语义感知多数据包并行传输（MPPT）方案。首先，基于自编码器技术提出了语义编码和解码方案，旨在有效提高网络控制系统多数据包并行传输过程中数据包的信息密度，降低带宽使用。通过抽象语义表示，将原始数据映射到低维空间进行语义编码。随后，传输这些语义表示并用于语义解码，实现原始数据的重构。综合考虑语义解码误差、延迟和干扰等多种因素，基于李雅普诺夫稳定性理论，探索了语义感知多数据包并行传输方案下网络控制系统的稳定性分析和 <inli...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于语义感知的多包并行传输技术对我们在新能源领域的网络化控制系统具有重要应用价值。 在光伏电站和储能系统的集中监控场景中，海量逆变器、储能变流器等设备需要实时上传运行数据并接收控制指令。该技术通过自编码器将原始数据映射到低维语义空间，能够显著降低带宽占用，这对于我们在...
基于光伏过度配置和电池储能的中国东北地区企业级太阳能功率预测
Firm Solar Power Forecasting With Photovoltaic Overbuilding and Battery Storage in Northeastern China
Qi Gao · Dazhi Yang · Guoming Yang · Hao Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年6月
由于太阳辐照度具有间歇性和多变性，光伏发电伴随着高度的不确定性，使其不可调度。为克服这一固有局限，本研究首先考虑采用物理模型链，以提高从天气预报到光伏发电功率预测的转换精度。然后，结合电池储能与新颖的超量建设及主动限电策略，开发出一种可靠（即无误差）的功率预测方法，从原理上讲，该方法可向电网输送有效可调度的太阳能电力。从优化角度出发，引入可靠预测溢价作为目标函数，以衡量实现可靠预测所需的额外成本。利用中国东北地区所有主要城市的相关数据进行了案例研究。研究发现，在中国东北地区，可靠预测溢价范围为1...
解读: 该研究的光伏过配置与储能协同优化技术对阳光电源ST系列储能系统和SG系列逆变器具有重要应用价值。针对东北地区高纬度、冬季辐照弱的特点，研究提出的容量配比优化方法可直接应用于PowerTitan储能系统的容量设计，通过动态调度策略平抑功率波动，提升电网友好性。该技术可增强iSolarCloud平台的功...
自校正引导的广义对比学习框架用于云边协同小样本光伏故障诊断
Self-Correcting-Guided Generalized Contrastive Learning Framework for Small-Sample PV Fault Diagnosis With Cloud-Edge Collaboration
Qi Liu · Bo Yang · Mingxuan Cai · Yuxiang Liu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年6月
小样本场景下光伏（PV）阵列的智能故障诊断由于模型精度和泛化能力较差，仍然具有挑战性。现有方法无法同时解决运行工况多变和样本不足的问题，导致少样本学习构建的模型适用性有限。此外，数据传输和计算成本等因素也需要考虑。因此，本文提出了一种用于小样本光伏故障诊断的云边协同自校正引导广义对比学习框架。首先，提出了一种端到端自校正模型，以消除可变环境的影响。然后，将自校正方案与对比学习相结合以实现模型泛化，并设计了一种类型筛选方法来提高模型精度。此外，提出了一种快速故障过滤机制，通过云边协同提高算法效率。...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于云边协同的小样本光伏故障诊断技术具有重要的应用价值和战略意义。 在产品层面，该技术直接契合阳光电源光伏逆变器和电站运维的核心需求。传统故障诊断方法依赖大量标注数据，而实际运维中故障样本稀缺且环境条件多变，导致诊断模型泛化能力不足。该论文提出的自校正引导对比学习框架...
通过静电纺丝制备g-C3N4-Co3O4/TiO2复合纳米纤维层用于室内染料敏化太阳能电池光阳极
Fabrication of g-C3N4-Co3O4/TiO2 Composite Nanofiber Layers by Electrospinning for Indoor Dye-Sensitized Solar Cell Photoanodes
Yu-Hsun Nien · Jhih-Wei Zeng · Jung-Chuan Chou · Chih-Hsien Lai 等6人 · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年6月
纳米纤维是一种很有前景的一维纳米材料，在提高染料敏化太阳能电池的光伏性能方面具有巨大潜力。g - C₃N₄与Co₃O₄的异质结复合材料（CN - Co₃O₄）被认为可以改善电子传输。在本研究中，采用静电纺丝技术将少量的CN - Co₃O₄掺入TiO₂纳米纤维中，形成复合纳米纤维，并将其作为光阳极的附加层。光伏性能测试证实，CN - Co₃O₄/TiO₂纳米纤维增强了电子转移能力，提高了入射光的利用率。在AM1.5G条件下，用CN - Co₃O₄/TiO₂纳米纤维修饰的电池实现了6.14%的转换效...
解读: 该g-C3N4-Co3O4/TiO2异质结纳米纤维技术对阳光电源室内光伏应用具有前瞻价值。其优化的能带结构与电荷传输特性可为SG系列小型逆变器的室内弱光MPPT算法提供材料层面的协同优化思路，提升低照度下的光电转换效率。复合异质结抑制载流子复合的机制可启发PowerTitan储能系统中功率器件界面优...
一种用于双三电平VSI供电开绕组感应电机的多目标PWM策略，实现独立零序电流抑制、共模电压变化消除和中点电压平衡
Multi-Objective PWM Strategy with Independent ZSC Suppression, CMV Variation Elimination, and NPV Balance for OEWIM Fed by Dual Three-Level VSI
Jinggang Zheng · Shuying Yang · Zhen Xie · Xing Zhang 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年5月
在共用直流母线的双三电平电压源逆变器供电开绕组驱动系统中，零序电流、共模电压和中点电压需同时抑制。本文提出一种多目标脉宽调制策略，首先选取零共模电压幅值矢量以消除共模电压波动；进而构建具有特定空间位置及对零序电流和中点电压影响互补的冗余矢量对，实现二者独立调控，有效解决多目标间的冲突。此外，提出死区补偿方案以抑制其对共模电压的影响。实验验证了该策略的有效性与可行性。
解读: 该多目标PWM策略对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的三电平拓扑优化具有重要价值。其零序电流抑制技术可直接应用于PowerTitan储能系统的并联运行场景，降低环流损耗；共模电压变化消除方案能有效减少EMI滤波器体积，提升系统功率密度；中点电压平衡算法可延长直流侧电容寿命，增强1500...
基于深度强化学习的考虑网络重构的多时间尺度电压/无功控制
Deep Reinforcement Learning Based Multi-Timescale Volt/Var Control in Distribution Networks Considering Network Reconfiguration
Hexiang Peng · Kai Liao · Jianwei Yang · Bo Pang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年5月
针对配电网中不同响应特性的设备带来的多时间尺度电压/无功控制（VVC）难题，本文提出一种新型双层数据驱动的多时间尺度VVC方法。该方法将光伏等连续型设备的短时间尺度控制与电容器组及网络重构等离散型设备的长时间尺度控制相协调，构建双层部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）模型。内层采用TD3算法控制连续变量，外层利用DDQN算法处理离散动作与网络重构。通过统一奖励信号并传递内层动作为外层状态实现协同训练，并引入图神经网络（GNN）识别代表性拓扑以缩减重构空间，抑制过度探索。在IEEE 33节点和...
解读: 该多时间尺度Volt/Var控制技术对阳光电源配电侧产品具有重要应用价值。在SG系列光伏逆变器中，可利用TD3算法实现连续无功功率的快速调节，优化现有MPPT算法与无功控制的协同；在ST系列储能变流器及PowerTitan大型储能系统中，可通过DDQN算法协调储能充放电与电容器组的离散控制决策。该方...
基于GPT的超短期分布式光伏发电功率预测方法
An Ultra-Short-Term Distributed Photovoltaic Power Forecasting Method Based on GPT
Hengqi Zhang · Jie Yang · Siyuan Fan · Hua Geng 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月
随着大量分布式光伏电站并网，提升发电功率预测精度对电力系统安全经济运行具有重要意义。针对现有方法在数据稀缺与随机波动方面的挑战，本文提出一种基于生成式预训练Transformer（GPT）的超短期分布式光伏功率预测方法。通过生成多空间分辨率的虚拟光伏功率数据，预训练Transformer模型，并利用少量实测数据进行微调。注意力机制通过预训练学习历史数据中的相关性，微调实现新电站的轻量化部署与高精度预测。实验结果表明，所提方法在仅1个月实测数据下，相比LSTM、线性模型和Transformer模型...
解读: 该基于GPT的超短期光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。可直接集成至SG系列光伏逆变器的智能诊断系统，通过少量实测数据实现新建电站的快速部署与高精度预测，相比传统LSTM方法RMSE降低37.22%。该技术可优化PowerTitan储能系统的充放电策略，提升...
基于时频马尔可夫排列转移场的含电力电子设备光伏系统串联电弧故障检测方法
A Series Arc Fault Detection Method Based on Time-Frequency Markov Permutation Transition Field for Photovoltaic Systems With Power Electronic Devices
Zhendong Yin · Shuang Peng · Chunyu Xiao · Li Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年3月
串联电弧故障（SAFs）是光伏系统火灾事故的主要原因。在电力电子设备干扰下准确、快速地检测串联电弧故障仍是一项重大挑战。本文提出了一种基于时频马尔可夫排列转移场（TFMPTF）的串联电弧故障检测方法。首先，利用变分模态分解将电流信号分解为包含不同频率成分的模态，以防止不同频带信息之间的干扰。然后，使用时频马尔可夫排列转移场将这些模态转换为二维矩阵。创新性地提出了时频马尔可夫排列转移场中的时频排列模式状态转移分析概念，通过该概念可以有效描绘电流信号的独特结构信息。随后，采用奇异值分解从矩阵中提取故...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于时频马尔科夫排列转移场（TFMPTF）的串联电弧故障检测技术具有重要的战略价值。光伏系统的串联电弧故障是导致火灾事故的主要原因，而该技术在电力电子设备干扰环境下实现了98.97%的检测准确率，这对提升我司光伏逆变器和储能系统的安全性能具有直接意义。 该方法的核心优...
基于新型三参数特性曲线的光伏电源频率调节与最大功率点跟踪统一策略
A Unified Strategy for Frequency Regulating and MPPT for Photovoltaic Sources Based on a Novel Three-Parameter Characteristic Curve
Yihao Zhu · Hongda Cai · Pengcheng Yang · Yongzhi Zhou 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
大规模光伏（PV）并网会降低系统惯性和电能质量，导致频率波动加剧、稳定性下降。为此，本文提出一种光伏电源频率调节与最大功率点跟踪（MPPT）的统一控制策略，以提供电网辅助服务。该策略采用一种新型三参数PV特性曲线的迭代有功功率控制（APC）方法，可实时重构光伏发电模型，明确系统频率、输出功率与工作电压间的关系，具备高精度、快收敛和强可解释性。所提自适应控制策略可根据实时辐照变化自主切换频率调节与MPPT模式，无需额外传感器，有效提升太阳能利用效率与频率调节能力，并避免模式切换时的控制器振荡。硬件...
解读: 该三参数特性曲线统一控制策略对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能系统具有重要应用价值。其核心创新在于实现频率调节与MPPT的自适应切换，可直接应用于SG系列逆变器的控制算法优化，提升电网辅助服务能力。该策略无需额外传感器即可实时重构光伏模型，与阳光电源现有MPPT算法形成互补，特别适合大型地面电站...
基于多模态数据融合与模糊化的超短期太阳辐照度预测
Ultra Short-Term Solar Irradiance Forecast Based on Multimodal Data Fusion and Fuzzification
Xiangsen Wei · Dong Yue · Gerhard P. Hancke · Chunxia Dou 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月
太阳辐照度的间歇性是导致光伏（PV）系统功率输出快速波动的主要原因。这些波动阻碍了太阳能发电设备大规模并入电网，进而阻碍了利用太阳能资源减少碳排放的进程。解决这一困境的主要途径是实现太阳辐照度的高精度预测。尽管存在各种预测太阳辐照度变化的方法，但很少有方法专注于充分利用多模态数据信息和模糊方法来提高预测性能。因此，本文提出了一种结合多模态数据融合和模糊化的方法来预测超短期全球水平辐照度（GHI）。首先，设计了一种模态转换方法，将时间模态数据转换为空间模态数据。然后，将转换后的数据与正常和欠曝光全...
解读: 从阳光电源的业务实践来看，这项基于多模态数据融合与模糊化的超短期太阳辐照度预测技术具有显著的应用价值。当前光伏发电的间歇性波动是制约大规模并网的核心痛点，直接影响我们逆变器的功率控制策略和储能系统的调度效率。该技术通过将时序数据转换为空间模态，并融合全天空图像与模糊化处理，为解决这一难题提供了创新路...
基于动态灵活性聚合的分布式光伏集群二次调频控制
Secondary Frequency Regulation From Aggregated Distributed Photovoltaics: A Dynamic Flexibility Aggregation Approach
Songyan Zhang · Peixuan Wu · Chao Lu · Huanhuan Yang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
为充分挖掘大规模小型分布式光伏（DPV）参与二次频率调节（SFR）的潜力，本文提出一种分层协调框架，引入DPV对自动发电控制（AGC）信号的动态响应特性（DRC），以表征聚合分布式光伏（ADPV）的动态灵活性。首先，考虑光伏发电不确定性及减载运行约束，确定功率备用控制（PRC）的可行调度范围；其次，构建计及PRC影响的两阶段多簇DRC聚合方法，描述ADPV的等效动态响应特性；进而建立综合成本函数（ICF），揭示SFR能力、等效DRC与调节成本间的耦合关系，实现SFR指标与PRC方案的解耦调度，并...
解读: 该动态灵活性聚合技术对阳光电源SG系列分布式光伏逆变器及iSolarCloud平台具有重要应用价值。研究提出的两阶段多簇DRC聚合方法可直接应用于SG系列逆变器的AGC响应优化，通过功率备用控制（PRC）实现减载运行，使分布式光伏具备二次调频能力。事件触发的占空比重分配机制可集成至iSolarClo...
基于深度强化学习的风光水储混合能源系统长短周期协调调度
Long-Term and Short-Term Coordinated Scheduling for Wind-PV-Hydro-Storage Hybrid Energy System Based on Deep Reinforcement Learning
Huaiyuan Zhang · Kai Liao · Jianwei Yang · Zhe Yin 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
针对多时间尺度调度复杂的风光水储混合能源系统，传统长期调度策略常削弱短期调节能力，导致资源浪费与电力短缺。本文提出一种将短期运行特性嵌入长期调度规则的协同框架，将长期调度建模为马尔可夫决策过程，并在每一步耦合基于优化模型生成的短期发电计划。通过融合数据驱动与模型驱动方法，利用深度强化学习简化长期决策，结合混合整数线性规划确保短期约束满足。实证表明，该方法使弃电率由11.67%降至0.63%，切负荷率从3.3%降至0.69%，显著优于传统方法。
解读: 该深度强化学习协调调度技术对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud云平台具有重要应用价值。研究提出的长短周期协同框架可直接集成到ST系列储能变流器的能量管理系统中，通过MDP建模和DRL算法优化多时间尺度调度决策，显著降低弃电率（11.67%→0.63%）和切负荷率（3.3%→...
一种适用于中点电压不平衡的低开关数量三电平逆变器的直流链电流纹波抑制方法
DC-Link Current Ripple Reduction Method for the Reduced Switch Count Three-Level Inverter With Unbalanced Neutral-Point Voltages
Zhiyuan Chu · Changwei Qin · Xiaoyan Li · Lei Yang 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年1月
针对低开关数量三电平逆变器在传统空间矢量调制下直流链电流纹波大、影响电容可靠性的缺点，提出一种适用于中点电压平衡与不平衡工况的直流链电流纹波抑制方法。通过分析占空比分布因子范围并结合输出电流幅值，优化区域划分策略，降低占空比计算复杂度；设计无差拍控制实现电容电压的精确快速独立调控，并合理安排开关序列。仿真与实验验证了该方法的有效性，在高低调制指数下直流链电流纹波分别减少四分之一和五分之二，同时保持良好的输出电流质量。
解读: 该直流链电流纹波抑制技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。通过优化SVPWM调制策略和无差拍中点电压控制，可将直流侧电流纹波降低25%-40%，直接提升PowerTitan储能系统中直流母线电容的使用寿命和可靠性。该方法在低开关数量拓扑下实现中点电压精确调控，为阳光电...
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