作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月

本文提出了一种利用实时输出电流的数据驱动在线稳定性监测方法，有助于弱电网中跟网型逆变器的稳定性判断。主流方法依赖于阻抗测量，而该方法在扰动注入幅度、持续时间与测量精度之间存在权衡。相比之下，本文提出的方法首次将人工智能技术用于基于实时电流数据的逆变器稳定性监测，无需注入扰动即可实现快速、准确的稳定性评估，从而保证逆变器正常运行。该方法巧妙地将输出电流这一单变量扩展以包含多个特征，并设计了一种新颖的多方面特征融合（MAFF）模型来提取这些扩展特征。实验结果表明，所提方法的样本加载间隔为10毫秒，平...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于数据驱动的并网逆变器在线稳定性监测技术具有重要的战略价值。当前，随着全球新能源渗透率持续提升，弱电网环境下的并网稳定性已成为制约大规模光伏、储能系统应用的核心技术瓶颈。传统基于阻抗测量的稳定性评估方法需要注入扰动信号，存在影响设备正常运行和测量精度难以平衡的固有矛盾...