找到 62 条结果 · 风电变流技术
风电场在中长期滚动交易中的策略性投标：一种双层多智能体深度强化学习方法
Strategic bidding of wind farms in medium-to-long-term rolling transactions: A bi-level multi-agent deep reinforcement learning approach
Yi Zheng · Jian Wang · Chengmin Wang · Chunyi Huang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 随着可再生能源在电力市场中渗透率的不断提高，边际电价受到抑制，给风电生产商的盈利能力带来了挑战。为此，有效的中长期（MLT）滚动交易能够对冲现货市场价格风险，提升盈利水平。然而，传统的投标方法往往难以捕捉风电出力及交易动态在较长时间跨度内的复杂不确定性。本文提出了一种专为优化风电中长期滚动交易而设计的双层多智能体深度强化学习（DRL）方法。该方法创新性地将Black–Scholes模型与Hamiltonian函数相结合，构建了一个最优决策框架，能够在短期投标效率与长期战略定位之间实现平衡。...
解读: 该深度强化学习竞价策略对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。通过双层多智能体优化框架,可提升风储联合系统在中长期电力市场的收益能力,有效对冲现货价格风险。其时空建模技术可集成至iSolarCloud平台,实现储能参与市场交易的智能决策,优化充放电策略。结合阳光电...
符合概率分布的物理约束风力发电预测方法：面向抗噪深度学习
Physics-constrained wind power forecasting aligned with probability distributions for noise-resilient deep learning
Jiaxin Gao · Yuanqi Cheng · Dongxiao Zhang · Yuntian Chen · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 风电作为关键的可再生能源之一，在实现碳中和目标中发挥着重要作用。然而，由于风速预测数据具有高噪声特性，风力发电功率的准确预测面临挑战，这会降低预测的精度与鲁棒性。为解决这一问题，本文提出一种理论引导（即物理约束）的深度学习风力发电预测方法（TgDPF）。TgDPF将表征风电功率概率分布的风电功率曲线领域知识，与长短期记忆网络（LSTM）深度学习模型相结合。该融合机制确保模型输出与风电功率的概率分布保持一致，遵循物理约束条件，从而增强对噪声的抵抗能力。因此，TgDPF是一种典型的物理约束建模...
解读: 该物理约束深度学习风电预测技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。通过融合风电功率曲线概率分布与LSTM模型,在高噪声环境下预测精度提升24.7%-73.9%,可显著优化储能系统的充放电策略与能量管理。该方法的抗噪声特性与物理约束思想可迁移至iSolarClo...
考虑日前风浪预测的多港口海上风电场维护调度与船舶路径规划
Maintenance scheduling and vessel routing for offshore wind farms with multiple ports considering day-ahead wind-wave predictions
Guojin Si · Tangbin Xi · Dong Wang · Nagi Gebraeel 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.379
摘要 风能持续成为增长最快的可再生能源来源，其中海上风电的开发在全球范围内发挥着关键作用。然而，一个重要的挑战是海上风电港口容量不足，可能导致安装和维护计划的延误。现有的运维（OAM）框架通常忽略了港口和船舶可用性受限所带来的约束，主要关注资源无限制条件下对维护调度的影响。为解决这一问题，本文提出一种新颖的以资源为中心的维护策略（RCMS），该策略纳入了多种资源条件对机会性维护调度及多类型船舶路径规划的影响。与传统的以设备健康状态为中心的维护策略不同，RCMS通过量化动态风速变化带来的机会来优化...
解读: 该资源中心维护策略对阳光电源海上风电储能系统(PowerTitan/ST系列PCS)具有重要借鉴价值。文中基于气象预测的动态调度优化思路可应用于iSolarCloud平台,通过整合风-光-储多资源协同调度,优化储能系统充放电策略与运维计划。特别是多端口协同调度方法可启发分布式储能集群的灵活资源配置,...
基于回声状态网络的实时误差补偿迁移学习以增强风力发电预测
Real-time Error Compensation Transfer Learning with Echo State Networks for Enhanced Wind Power Prediction
Yingqin Zhua · Yue Liub · Nan Wangc · Zhao Zhao Zhang 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.379
准确的风力发电预测对于高效的能源管理和电网稳定至关重要，能够帮助能源供应商平衡供需、优化可再生能源的集成、降低运行成本并提高电力系统的可靠性。回声状态网络（Echo State Network, ESN）由于其结构简单且训练速度快，被广泛应用于非线性动态系统的建模。然而，在处理高阶非线性复杂性时，ESN容易产生系统误差，导致模型精度下降。为克服这一问题，本文提出了误差补偿迁移学习回声状态网络（Error Compensation Transfer Learning Echo State Netw...
解读: 该ETL-ESN风电预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。其2秒快速训练和95%以上精度提升可显著优化ST系列PCS的能量管理策略和PowerTitan储能系统的充放电调度。实时误差补偿机制可增强iSolarCloud平台的预测性维护能力,提升新能源并网稳定性。迁移学习方法为不同机型的GFM/...
解决风速预测中的少样本问题：一种基于分解与学习集成的新型迁移策略
Solving few-shot problem in wind speed prediction: A novel transfer strategy based on decomposition and learning ensemble
Yang Suna1 · Zhirui Tianb1 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 随着可再生能源需求的持续增长，全球正在建设新的风电场。然而，由于新设备的风速数据有限，直接对新风机进行风速预测变得极具挑战性。为解决这一问题，本文提出了一种针对少样本问题的快速迁移策略。该迁移框架分为两个阶段构建。第一阶段是在大样本数据上对模型进行预训练。首先，采用动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）方法选择与目标域最相似的数据集；然后，利用变分模态分解（variational mode decomposition, VMD）将数据集分解为不同的模态，并基于样...
解读: 该迁移学习风速预测技术对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要应用价值。通过动态时间规整和变分模态分解实现小样本快速建模,可直接应用于ST系列储能变流器的功率预测模块,优化充放电策略。学习集成方法捕获非线性特征的能力,能提升iSolarCloud平台预测性维护精度,特别适用于新建风储项目的快速部署。该...
基于知识与数据驱动融合Koopman方法的双馈感应发电机风电场频率支撑能力在线评估
Online assessment of frequency support capability of the DFIG-based wind farm using a knowledge and data-driven fusion Koopman method
Yimin Ruan · Wei Yao · Qihang Zong · Hongyu Zhou 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 随着可再生能源在电力系统中渗透率的不断提高，系统的频率稳定性有所下降。因此，风电场（WFs）等可再生能源电站必须具备足够的频率支撑能力。为了最大化风电场的频率支撑能力，准确确定其频率支撑能力边界（FSCB）至关重要。由于风资源分布不均以及风电机组运行状态复杂，精确评估风电场FSCB具有挑战性。针对这一问题，本文提出一种基于知识与数据驱动融合的Koopman方法，用于评估基于双馈感应发电机（DFIG）的风电场的FSCB。本文分析了FSCB的特性，并构建了一个多维指标体系，从理论和实际两个层面...
解读: 该Koopman融合方法对阳光电源风储协同系统具有重要价值。可应用于ST系列储能变流器与风电场的协调调频控制,通过在线评估风电场频率支撑能力边界,动态优化PowerTitan储能系统的调频响应策略。该方法评估误差小于2%且速度提升10倍,可集成至iSolarCloud平台实现预测性调频资源管理。结合...
考虑退化状态的高原风力发电机时变成本建模与维护策略优化
Time-varying cost modeling and maintenance strategy optimization of plateau wind turbines considering degradation states
Huakang Tanga · Honglei Wang · Chengjiang Lia · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 高原风能发电在减少碳排放方面具有巨大潜力；然而，与其他可再生能源相比，其经济性仍需进一步提升。作为提高其经济可行性的有效途径，维护策略优化旨在降低单位千瓦时的维护成本并延长设备使用寿命。本文提出了一种考虑退化状态的高原风力发电机多目标维护决策优化模型。该模型包含以下三个方面：i）结合基于时间与基于状态的方法，对高原风力发电机的维护过程进行建模；ii）考虑复杂环境下随时间变化的维护成本；iii）采用多目标优化方法，寻找满足维护需求的最优策略。模型所考虑的复杂性主要包括：各设备状态运行持续时间...
解读: 该高原风电时变成本建模与维护优化技术对阳光电源风电变流器及智能运维平台具有重要借鉴价值。研究中的状态退化建模方法可应用于SG系列风电变流器的预测性维护,结合iSolarCloud平台实现设备全生命周期健康管理。多目标优化策略可降低24.07%维护成本并延长11.58%设备寿命,为阳光电源在高原等复杂...
通过风光互补降低气候变化对可再生能源系统的影响：基于CMIP6的全球研究
Reducing the impact of climate change on renewable energy systems through wind–solar blending: A worldwide study with CMIP6
Xiaokang Liu · Hongrong Shi · Dazhi Yang · Xiaolong Chen 等6人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.290
摘要 气候变化缓解迄今仍是全球可持续发展的一项紧迫议题。气候变化可能改变极端天气事件的发生频率和强度，进而影响太阳能和风能发电。本研究采用10个CMIP6模型的数据，估算在全球碳中和关键时期（2040–2064年）三种不同共享社会经济路径（SSPs）下全球风能和光伏发电潜力的潜在变化。结果表明，在中欧地区，光伏发电潜力（PV POT）在SSP245情景下增加8%，极端低光伏发电日数（PV10）减少10天；而在阿拉伯半岛，PV POT下降4%，PV10则增加16天。对于风力发电（WP），在南俄罗斯...
解读: 该研究揭示气候变化下风光出力时空异质性,对阳光电源风光储融合系统具有重要价值。针对极端低出力事件(如阿拉伯半岛PV10增加16天、美国东部风电下降35%),ST系列储能变流器可通过长时储能平抑波动;SG系列光伏逆变器需强化MPPT算法应对辐照变化;PowerTitan系统可基于SSP情景预测优化容量...
基于虚拟调速控制的大型孤岛新能源基地LCC直流送出方案
A Virtual Speed Control-Based LCC-HVDC Transmission Scheme for Large-Scale Islanded Renewable Energy Bases
王凯伦宋强赵彪刘文华余占清曾嵘 · 电力系统自动化 · 2025年1月 · Vol.49
基于构网型新能源的电网换相换流器（LCC）高压直流输电为无常规电源支撑的大型新能源基地提供了一种高效外送方案。针对构网型新能源与LCC的功能定位及系统惯量与强度支撑问题，提出一种LCC-HVDC虚拟同步系统方案。通过LCC触发角控制实现有功功率与交流电压解耦，使风机变流器运行于P/f下垂型虚拟同步机（VSG）模式。采用负向功率流等价方法，将风机等效为负向虚拟负荷，LCC等效为负向虚拟原动机，并设计LCC虚拟调速控制以实现孤岛有功平衡与频率调节。从反馈控制角度分析系统稳定性对VSG虚拟惯量的要求及...
解读: 该研究提出的LCC-HVDC虚拟同步系统方案对阳光电源的构网型产品具有重要参考价值。其虚拟调速控制技术可优化ST系列储能变流器和大功率SG系列光伏逆变器的VSG控制策略,提升系统惯量支撑能力。特别是在大型新能源基地应用场景中,该方案的P/f下垂控制和故障穿越技术可增强PowerTitan储能系统的并...
风力机变桨角控制智能框架综述
Review of the Intelligent Frameworks for Pitch Angle Control in Wind Turbines
Abdulbasit Hassan · Ghali Ahmad · Md Shafiullah · Asif Islam 等5人 · IEEE Access · 2025年1月
在可再生能源中，风能对满足全球日益增长的清洁能源需求具有关键作用。风力发电的波动性导致功率输出间歇多变、机械载荷变化及系统非线性动态特性。风力机主要控制参数为叶片变桨角与发电机转矩，其控制器设计面临系统非线性、桨距角及其速率约束、风速随机性及模型未建模动态等挑战。有效应对这些复杂性对保障风力机运行稳定性与安全性至关重要。本文综述了应用于风力机集体变桨控制的各类智能控制方法，系统评述了其相较于传统控制策略在处理非线性问题上的优势，显著提升了风电系统的整体性能，并探讨了风电场发展与电网集成的关键评估...
解读: 该研究对阳光电源的储能和风电产品线具有重要参考价值。智能变桨控制框架的非线性控制策略可借鉴应用于ST系列储能变流器的功率控制优化，特别是在电网波动工况下的快速响应控制。其处理系统非线性、约束优化的方法也可用于PowerTitan大型储能系统的功率调节算法改进，提升系统动态性能。此外，文中探讨的电网集...
大型深海海上风电场规划与可靠性研究进展：综述
Recent Advancements in Planning and Reliability Aspects of Large-Scale Deep Sea Offshore Wind Power Plants: A Review
Pawan Kumar · Santanu Paul · Akshay Kumar Saha · Omkar Yadav · IEEE Access · 2025年1月
向可再生能源的转型推动了海上风电的快速发展，大型深海风电场成为满足能源需求和应对气候变化的重要途径。本文综述了大型深海风电场在规划与可靠性方面的最新进展，涵盖选址与资源评估、风机与基础技术创新、风险管控、电网接入及社会环境影响等关键领域。通过整合现有研究成果与行业实践，系统评述了当前开发与运营中的先进方法与策略，揭示了未来研究方向与政策启示，为全球海上风电可持续发展提供学术参考。
解读: 该研究对阳光电源海上风电变流器及储能系统的技术创新具有重要参考价值。研究中的深海风电场可靠性分析可直接应用于我司SG系列风电变流器的防腐、防潮等设计优化，并为PowerTitan储能系统在海上风电配套应用提供技术支撑。特别是在电网接入方面，文中的先进控制策略可用于完善我司构网型(GFM)控制算法，提...
基于Transformer网络和专家优化器的小时级风电功率预测深度学习模型
A Deep Learning Model Using Transformer Network and Expert Optimizer for an Hour Ahead Wind Power Forecasting
Anushalini Thiyagarajan · B. Sri Revathi · Vishnu Suresh · IEEE Access · 2025年1月
精准的风电功率预测对可再生能源平台运行至关重要,可帮助电力系统更好地管理供应并保证电网可靠性。本文提出一种新型改进型孪生Transformer网络模型,采用多注意力机制增强对不同输入序列的关注能力,更好地捕捉风电预测的长期依赖关系。采用自适应山地瞪羚优化器对PID控制器参数进行微调,实现最小均方误差和THD。在1500kW容量的实时数据集上测试,MST-Net能够紧密跟踪实际功率趋势。
解读: 该深度学习预测技术可集成到阳光电源智慧风电云平台。通过Transformer架构实现高精度小时级风电功率预测,优化风电场能量管理和电网调度策略,降低弃风率,提升风电并网的经济性和可靠性,为大规模风电接入提供精准的功率预测支持。...
考虑风电机组虚拟惯性响应的最优多阶段低频减载方案
Optimal Multi-Stage Under Frequency Load Shedding Scheme Considering Virtual Inertial Response of Wind Turbines
Saleh Irandoust · Turaj Amraee · Mohammadreza Toulabi · Alireza Ashouri-Zadeh · IEEE Transactions on Power Delivery · 2024年12月
严重扰动下一次频率控制不足需依赖有效的低频减载（UFLS）措施以防止系统崩溃。可再生能源并网导致系统惯性下降，给频率调控带来挑战。本文提出一种适用于高比例风电接入系统的优化多阶段UFLS方案，涵盖基础负荷与峰值负荷两种运行工况，并考虑多种故障场景及风电渗透率水平。该方案假设风电机组配备辅助控制器以提供虚拟惯性响应，参与系统频率调节。采用遗传算法优化UFLS整定值，并通过MATLAB与DIgSILENT/PowerFactory联合仿真验证。结果表明，风电机组参与频率响应显著提升UFLS性能，减少...
解读: 该研究对阳光电源储能与风电变流产品的频率响应控制具有重要参考价值。研究提出的虚拟惯性响应方案可直接应用于ST系列储能变流器和风电变流器的GFM控制策略优化，提升系统频率支撑能力。特别是在PowerTitan大型储能系统中，可基于此开发多阶段自适应UFLS控制算法，实现储能系统与风机的协同调频。这对提...
风氢直连系统的鲁棒功率自平衡控制
Robust Power Self-Balancing Control for Wind-Hydrogen Direct-Connected System
Yanghong Xia · Hanghang He · Wei Wei · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年12月
通过氢气利用风能提供了一种有前景的可再生能源解决方案。然而，风力的间歇性给风力发电机和电解槽的协调带来了挑战。为解决这一问题，可以采用基于直流母线电压信号的风氢功率协调控制。但由于风能与氢能不匹配，直流母线电压频繁超出正常范围，这威胁到系统的安全稳定运行。针对这一挑战，本文首先建立了风氢直连系统直流母线电压的动态模型。然后，通过详细的数学推导分析了电压波动机制。在此基础上，提出了一种鲁棒功率自平衡控制方法，利用自适应反正切函数将直流母线电压维持在合适范围内，同时确保在波动工况下风力发电机和电解槽...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇关于风氢直连系统鲁棒功率自平衡控制的研究具有重要的技术参考价值。该研究针对风电制氢系统中直流母线电压波动这一核心痛点，提出了基于自适应反正切函数的控制策略，这与我司在新能源系统集成控制方面的技术路径高度契合。 从技术迁移角度分析，该论文的直流母线电压协调控制思想可直接...
基于Wind2vec-BERT模型的短期风功率预测
Short-Term Wind Power Prediction Based on Wind2vec-BERT Model
Miao Yu · Jinyang Han · Honghao Wu · Jiaxin Yan 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年11月
在新能源发展背景下，短期风功率预测的精度要求日益提高。针对风电出力受多重因素影响而具有随机性和波动性，且现有神经网络方法多忽略输入变量间交互作用的问题，本文探索BERT算法在风功率预测中的应用。提出Wind2vec变量嵌入方法以更高效拟合时序变量关系，并结合GARCH模型对预测结果进行波动性建模优化。采用自适应计算时间（ACT）方法对BERT主干网络参数进行微调，增强其对电力序列输入的适应性。通过双向注意力机制与Transformer架构捕捉历史风数据中的细粒度时序依赖关系。基于中国南方电网实际...
解读: 该研究的Wind2vec-BERT预测模型对阳光电源的储能与风电产品线具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器的能量调度优化和PowerTitan大型储能系统的容量配置,提升系统经济性。BERT-GARCH-M模型的高精度预测能力可集成到iSolarCloud平台,优化风储联合运行策略,提升...
构网型风力发电机的振荡能量传递与综合稳定控制
Oscillation Energy Transfer and Integrated Stability Control of Grid-Forming Wind Turbines
Xiangyu Zhang · Yongxuan Huang · Yuan Fu · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年10月
构网型风力发电机与同步机之间的高效振荡能量传递是提升高比例可再生能源区域电网动态稳定性的重要途径。本文分析了构网型双馈感应风机与同步机间的弹性耦合关系，建立了包含构网型风电的两自由度动态系统模型，采用根轨迹法研究虚拟惯性和阻尼对系统稳定性的影响，并基于频率变化率约束获取虚拟惯性需求。进一步利用哈密顿能量函数法分析振荡能量传递机理，提出基于能量高效传递条件的构网型双馈风机控制参数设计方法。最后在New England系统及9节点硬件在环平台上验证了所提控制策略的有效性，结果表明其显著提升了双馈风机...
解读: 该研究对阳光电源的储能和风电变流器产品线具有重要参考价值。文中提出的构网型控制及能量传递机理可直接应用于ST系列储能变流器的VSG控制优化，特别是在大规模新能源并网场景中提升系统稳定性。基于频率变化率约束的虚拟惯性设计方法，可用于完善PowerTitan储能系统的一次调频功能。研究成果也可迁移应用到...
基于分布鲁棒优化的含快速频率响应低惯量电力系统恢复方法
System Restoration for Low-Inertia Power Systems Incorporating Fast Frequency Response via Distributionally Robust Optimization
Zhijun Qin · Yunming Li · Xinwei Chen · Hui Liu · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年10月
高比例可再生能源导致系统惯量下降与不确定性增加，给大停电后的系统恢复带来挑战。本文研究低惯量电力系统的可恢复性，提出滚动时域框架下的序贯决策方法，优化黑启动、电网 energization、风电重连与负荷恢复。针对风电重连引入的时变外生不确定性，构建双层优化模型：上层结合最小系统惯量常数（MSIC）与快速频率响应（FFR）确定非黑启动机组及可接纳风电容量增量；下层通过前导确定性模型与考虑风电不确定性的分布鲁棒优化模型，分别确保功率平衡与非同步渗透水平（SNSP）安全。基于IEEE 14节点与11...
解读: 该研究对阳光电源储能与光伏产品的大规模并网具有重要指导意义。研究提出的FFR快速频率响应策略可直接应用于ST系列储能变流器的GFM控制算法优化，提升系统黑启动与恢复能力。MSIC最小惯量约束与SNSP非同步渗透率指标可用于PowerTitan储能系统的容量配置与控制策略设计。对于SG系列光伏逆变器，...
一种基于耦合电感的多输入高升压变换器
A Coupled Inductor-Based Multiinput High Step-Up Converter for Renewable Power Generation Systems
Seyed Majid Hashemzadeh · Seyed Hossein Hosseini · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年10月
本文提出了一种多输入高升压直流 - 直流转换器的新设计，该设计采用三绕组耦合电感（TWCI）和电压倍增单元（VMC）。该转换器具有诸多优势，包括显著的电压增益、高效率以及可降低半导体元件上的电压应力。通过将三绕组耦合电感与电压倍增单元相结合，该转换器能够在低功率开关占空比下实现高电压转换比。该设计支持可扩展的输入端口，允许多个独立输入源为单一输出供电。每个输入端口的电流纹波都较小，这使得该转换器特别适用于光伏（PV）面板等可再生能源。此外，该设计在输入端口和输出端口之间设置了公共接地，提高了其实...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于耦合电感的多输入高升压变换器技术具有显著的应用价值，特别是在分布式光伏发电和混合储能系统领域。 该技术的核心优势在于通过三绕组耦合电感与电压倍增单元的协同设计，实现了高电压增益（395V输出）与低占空比运行的有机结合，这对于我们的组串式逆变器产品线具有重要意义。当...
双层分布式一致性控制用于多风电场快速频率支撑
Two-Level Distributed Consensus Control of Multiple Wind Farms for Fast Frequency Support
Kangyi Sun · Hongyu Zhou · Wei Yao · Yongxin Xiong 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年9月
相邻风电场具有显著的频率支撑潜力，其风电机组受尾流效应影响，频率支撑能力各异。为充分挖掘不同运行状态下机组的支撑潜力，本文提出一种双层分布式一致性控制方法实现风电机组协同控制：第一层为风电场内部的主从控制，第二层为风电场间的无主控制。该方法可为系统中不同机组分配差异化的功率指令，提升频率响应效果与系统稳定性。基于MATLAB/Simulink与Opal-RT实时仿真平台，对两区域系统及广水100%可再生能源系统进行分析，结果表明所提方法优于其他频率支撑策略，且能灵活应对通信中断与延迟。
解读: 该双层分布式一致性控制技术对阳光电源的储能与风电产品线具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器的群控系统和PowerTitan大型储能场站的协同调度，优化多机组间的功率分配。该技术的分层控制架构也可借鉴应用于SG系列光伏逆变器的集群控制，提升大型新能源电站的频率支撑能力。特别是在构建高比例可...
软件定义的虚拟同步调相机
Software-Defined Virtual Synchronous Condenser
Zimin Jiang · Peng Zhang · Yifan Zhou · Lukasz Kocewiak 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年8月
同步调相机（SCs）在将风能并入相对薄弱的电网中发挥着重要作用。然而，同步调相机的设计通常取决于特定的应用需求，可能无法充分适应从传统发电向可再生能源发电转型所导致的频繁变化的电网条件。本文设计了一种软件定义虚拟同步调相机（SDViSC）方法来应对这些挑战。我们的贡献主要有四点：1）设计了一种虚拟同步调相机（ViSC），使全功率变流器风力发电机组能够提供内置的同步调相机功能；2）对软件定义虚拟同步调相机进行工程化处理，将基于硬件的虚拟同步调相机控制器转化为软件服务，其中基于Tustin变换的软件...
解读: 该软件定义的虚拟同步调相机技术对阳光电源储能和风电产品线具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan系统的GFM控制策略优化,提升其在弱电网条件下的并网稳定性和电压支撑能力。该技术的软件可配置特性与阳光电源现有的虚拟同步机VSG控制架构高度契合,有助于实现储能变流器的多场景...
第 3 / 4 页