找到 30 条结果 · 风电变流技术
一种半去中心化的数据-模型驱动优化方案用于大规模风电场发电协同控制
A Semi-decentralized Data-Model-Driven Optimization Scheme for Coordinated Control of Large-Scale Wind Farm Power Maximization
Jingyao Hu · Qinmin Yang · Wenchao Meng · Jun Yang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年12月
尾流效应会显著降低风电场的发电量，这促使人们广泛关注风电场级发电优化问题。然而，当大型风电场面临高度动态的风况时，该优化问题极具挑战性。为解决这一问题，我们提出了一种半分散式数据模型驱动的优化方案，该方案通过与风电场交互利用实时数据，且求解速度快。首先，根据不同风向的发电效率，将优化问题划分为若干静态子问题。对于每个静态子问题，基于尾流模型和谱聚类算法将大型风电场分解为多个集群。在进行在线控制时，根据集群划分结果并行采用数据驱动方法来实现发电量最大化。此外，采用多变量耦合尾流模型验证了该优化方案...
解读: 该论文提出的半分散式数据-模型驱动优化方案针对大规模风电场尾流效应问题，对阳光电源在风电变流器及新能源综合解决方案领域具有重要借鉴价值。 从技术架构层面，该方案将大规模优化问题分解为基于风向的静态子问题，再通过谱聚类算法进行集群划分，实现并行化数据驱动控制。这种"分而治之"的思路与阳光电源在大型光...
基于层次图神经网络与极值理论的短期区域风电功率预测方法
Short-term regional wind power forecast method based on hierarchical graph neural network and extreme value theory
Menglin Liab · Ming Yang · Yixiao Yuab · Energy Conversion and Management · 2025年10月 · Vol.341
摘要 从电力系统运行者的角度来看，管辖区域内风电总出力潜力相比单个风电场更受关注。挖掘目标区域内多个风电场站点之间的时空依赖关系可显著提升预测性能。然而，大量风电场由于不同空间尺度天气系统的连续性所引发的复杂相关性，给建模带来了不可忽视的挑战；此外，基于均方误差的传统损失函数在应对极端事件时表现出固有的局限性。为解决上述问题并进一步提高预测精度，本文构建了一种结合修正模块和基于极值理论改进损失函数的层次化时空图神经网络模型。首先，综合考虑地理距离信息和长期气候特征，采用凝聚式层次聚类方法将区域划...
解读: 该分层图神经网络区域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。精准的区域风电预测可优化储能系统充放电策略,提升风储协同效率。其极值理论改进损失函数可增强极端工况预测能力,为iSolarCloud平台的预测性维护提供算法支撑。时空依赖建模方法可应用于多站点...
基于分层特征依赖Transformer的波动性海洋环境下短期海上风电功率预测
Short-Term Offshore Wind Power Forecasting in Volatile Marine Environments Based on a Hierarchical Feature-Dependency Transformer
Tianshuai Pei · Keqi Chen · Lina Yang · Xinzhang Wu 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
在波动性强的海洋环境中，突发风暴、潮汐变化和剧烈波浪导致时空异质性，严重影响短期海上风电功率预测精度，威胁电网稳定并增加经济成本。现有方法多依赖静态相关性，难以捕捉复杂非线性特征交互。为此，本文提出Hieroformer，一种基于Transformer的新框架，通过动态特征依赖层次结构建模环境演化依赖关系；设计层次感知注意力机制，引入物理归纳偏置以克服传统注意力排列不变性的局限；结合频域滤波器分离有效周期信号与噪声；并在IEEE 118节点系统中验证其显著降低运行成本。实验表明，该模型在真实数据...
解读: 该研究的分层特征依赖Transformer模型对阳光电源的储能和风电产品线具有重要应用价值。特别是对ST系列储能变流器和风电变流器的功率预测与调度优化方面,可通过其层次感知注意力机制提升极端天气下的预测精度。该技术可优化iSolarCloud平台的智能运维算法,提高储能调度和风电并网的经济性。具体应...
一种基于张量的风电场动态等值建模聚类方法
A Tensor-Based Clustering Method for Dynamic Equivalent Modeling of Wind Farms
Yihao Yang · Yijun Xu · Wei Gu · Lamine Mili 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
采用详细风电机组模型仿真大规模风电场计算成本高昂，亟需兼顾精度的简化建模方法。针对复杂风速条件与网络结构带来的风电场暂态等值精度难题，本文首次提出一种基于张量分解的聚类方法，通过合理分组捕捉风电场高维动态特征，实现精确降阶建模。首先构建保持时空特性的张量结构数据集，进而设计兼顾稀疏性与平滑性的张量分解策略以提取低维特征并指导聚类；最后定制网络聚合策略降低功率损耗误差。多种布局、故障与风况下的仿真结果验证了该方法的优越性能。
解读: 该张量聚类建模方法对阳光电源的大型储能及风电产品具有重要应用价值。可直接应用于PowerTitan储能系统的多机组协调控制和ST系列储能变流器的群控优化,通过降维聚类提升计算效率。对于风电场接入的储能系统,该方法能更精确地预测风电波动特性,优化储能容量配置和调度策略。技术创新点在于通过张量分解捕捉高...
一种考虑台风灾害的韧性导向型海上风电场与输电网络协同规划多场景分布鲁棒模型
A multi-scenario distributionally robust model for resilience-oriented offshore wind farms and transmission network integrated planning considering typhoon disasters
Yang Yuan · Heng Zhang · Shenxi Zhang · Haozhong Cheng 等7人 · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.392
现有韧性导向型海上风电场与输电网络协同规划（ROWF&TNIP）模型在刻画台风灾害期间风力发电和电网故障相关不确定性方面缺乏细致描述，且在提升系统韧性时往往表现出较强的保守性。为克服上述局限，本文提出一种考虑台风灾害的多场景分布鲁棒ROWF&TNIP模型。该模型综合考虑正常运行场景（NOS）和台风灾害场景（TDS）下风力发电与电网故障的多重不确定性，以较低的保守程度实现韧性的提升。首先，构建了针对海上风电场（OWF）出力与电网故障的多场景分布鲁棒不确定性集合：基于条件风险价值（CVaR）的多场景...
解读: 该海上风电韧性规划模型对阳光电源ST系列储能系统和智能运维平台具有重要应用价值。论文提出的多场景分布鲁棒优化方法可应用于PowerTitan储能系统的台风灾害应对策略,通过CVaR不确定性集建模提升极端天气下源网荷协调能力。差异化加固模型与预防性机组组合策略可集成至iSolarCloud平台,实现海...
考虑尾流延迟特性的海上风电场LPV模型预测控制
LPV Model Predictive Control for Offshore Wind Farms Considering Wake Delay Characteristics
Yang Liu · Jiahao Lin · Ling-ling Huang · Cheng Hua 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
大规模海上风电场中显著的尾流效应要求充分考虑其延迟特性，而该特性在控制中常被忽视。针对尾流动态演化与风机控制模型参数变化之间的耦合问题，本文提出一种考虑尾流延迟特性的线性参数可变（LPV）模型预测控制方法。通过构建准稳态尾流模型，将尾流延迟特性融入风电场LPV模型，并结合两阶段降维策略简化计算，协同优化疲劳损伤均衡与发电量提升。16台风机的仿真结果表明，所建模型能准确描述尾流延迟的空间分布，所提控制方法在风速风向动态变化下有效捕捉机组间风速延迟与波动特性，显著提高发电量并降低疲劳应力，且相比静态...
解读: 该研究的尾流延迟LPV模型预测控制技术对阳光电源的储能和风电产品具有重要参考价值。首先，其动态建模方法可优化ST系列储能变流器的功率预测算法，提升大型储能电站的调度效率。其次，文中的疲劳损伤均衡策略可应用于PowerTitan系统的电池管理，延长储能设备寿命。此外，该控制方法在处理多设备耦合方面的创...
基于过渡天气识别与气象预测误差传播的两阶段超短期风电功率预测方法
A Two-Stage Ultra-Short-Term Wind Power Forecasting Method Based on Transitional Weather Identification and Meteorological Prediction Error Propagation
Wei Zhang · Hang Sun · Jiyuan Gao · Gangui Yan 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
精确的风电功率预测对电力系统安全经济运行至关重要。然而，在过渡天气条件下，风速等气象变量的预测误差增大，导致输入噪声增加，降低预测模型可靠性。本文分析气象输入变量的误差传播机制，提出一种提升过渡天气下短期风电预测精度的策略。首先通过多维气象变量波动特征识别过渡天气时段，进而构建稀疏变分高斯过程（SVGP）与含噪输入高斯过程（NIGP）相结合的两阶段模型，将含噪输入分解为真实数据与噪声并独立建模。通过考虑输入噪声在风电预测中的传播过程并进行修正，SVGP-NIGP模型显著提高了确定性预测精度与区间...
解读: 该风电预测方法对阳光电源储能与风电产品线具有重要应用价值。特别是在ST系列储能变流器和风电变流器中,可将SVGP-NIGP预测模型集成到控制算法中,提升系统在过渡天气下的调度精度。通过对气象预测误差的量化与修正,可优化PowerTitan储能系统的充放电策略,提高新能源-储能联合运行效率。该技术还可...
从宏观到微观：中国沿海风能潜力的多尺度评估方法
From macro to micro: A multi-scale method for assessing coastal wind energy potential in China
Li-Rong Deng · Zhi-Li Ding · Yang Fu · Applied Energy · 2025年7月 · Vol.389
摘要 随着海上风电向更深水域、集群化部署和更大单机容量方向发展，风能建设的复杂性日益增加，对风能资源评估方法的全面性提出了更高要求。当前的风能资源评估通常局限于宏观尺度或微观尺度，往往忽略了密集风电场的尾流效应。此外，基于卫星数据的微观尺度风资源评估未考虑区域间风切变指数的差异，导致风速评估存在偏差。因此，本研究提出一种综合性的风能资源评估框架，将宏观尺度的低分辨率分析与微观尺度的高分辨率评估相结合。在宏观层面，除了经典的风能指标、变率指标和成本指标外，特别考虑了现有海上风电场区域及其潜在尾流效...
解读: 该多尺度海上风电评估方法对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要应用价值。研究揭示的尾流效应区域是风场区域3倍,南方海域尾流更显著,这为ST系列储能PCS在海上风电场的平滑出力波动、削峰填谷提供了精准配置依据。100米轮毂高度的风速精细化评估可优化PowerTitan储能系统容量设计。台湾海峡等高CO...
含多台集成式双馈感应风力发电机的电力系统吸引域估计
Region of Attraction Estimation for Power Systems With Multiple Integrated DFIG-Based Wind Turbines
Yang Liu · Huanjin Yao · Pengyu Di · Yingjie Qin 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月
针对含多台双馈感应风力发电机（DFIGWT）的电力系统缺乏适用建模方法，导致其吸引域（ROA）边界解析描述尚未充分研究的问题，本文提出一种包含多台DFIGWT的电力系统常微分方程（ODE）模型。该机电模型在单机无穷大系统和改进的3机9节点系统中验证，与完整模型轨迹比较的均方根误差低于9.5%，能准确捕捉低频动态特性。通过非线性坐标变换将其转化为多项式微分代数方程（DAE）模型，并采用基于平方和规划的改进扩展内点算法（EIA）估计ROA。在含多台DFIGWT与同步发电机的测试系统中验证了模型可行性...
解读: 该研究对阳光电源的储能与风电产品线具有重要参考价值。文中提出的多DFIG建模方法可用于优化ST系列储能变流器的并网控制策略,特别是在大规模风储联合并网场景中。通过吸引域(ROA)估计技术,可提升PowerTitan储能系统的暂态稳定性控制性能,为GFM/GFL控制算法优化提供理论支撑。研究成果可直接...
具有Z形通道的永磁同步风力发电机定子通风结构热流性能
Thermal-Flow Performance of Stator Ventilation Structure Featuring Z-Shape Channels in Permanent Magnet Synchronous Wind Generators
Lijian Wu · Haoyu Zhou · Jiawen Zhang · Yang Shi 等5人 · IEEE Transactions on Energy Conversion · 2025年5月
永磁同步风力发电机（PMSWG）的功率密度提升受其绕组和磁体热条件的限制。在传统的径向通风结构中，定子铁心被完全分割成多个子铁心段，它们彼此之间形成径向通道。这会导致发电机轴向长度增加，功率密度降低。本文提出一种以Z形通道为特征的定子通风结构。该Z形通道是通过堆叠三种不同形状的叠片形成的，无需分割定子铁心。采用计算流体动力学（CFD）方法详细分析了具有不同通风结构的3.2兆瓦永磁同步风力发电机的流场和温度场。由于具有更大的比表面积、更高的对流换热系数和更低的压力损失，与径向通风结构相比，所提出的...
解读: 从阳光电源的业务布局来看，这项针对永磁同步风力发电机定子散热结构的创新技术具有重要的战略参考价值。虽然该研究聚焦于风电领域，但其核心的热管理理念与我司在大功率逆变器、储能变流器以及电驱动系统中面临的散热挑战高度契合。 该论文提出的Z型通道散热结构通过创新的叠片设计，在不分割定子铁芯的前提下实现了优...
基于特征谱与扩张因果卷积及Squeeze-Excitation ShuffleNet轻量级深度学习的区域风电场日前低功率输出事件预测
Prediction of Day-Ahead Low-Power Output Events in Regional Wind Farms Using Feature Spectrums with Dilated Causal Convolution and Squeeze-Excitation ShuffleNet Lightweight Deep Learning
Zimin Yang · Xiaosheng Peng · Xiaobin Zhang · Guoyuan Qin 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
区域风电场低功率输出事件的准确预测对电力系统的电网调度至关重要。然而，传统的风电预测方法主要侧重于提高整体预测精度，因此很少单独讨论风电低功率输出事件。本文提出了一种创新的区域风电场日前低功率输出事件预测方法，该方法利用特征频谱，结合扩张因果卷积（DCC）和挤压 - 激励（SE）改进的ShuffleNet网络。首先，将时间序列区域特征转换为频谱图像，在特征创建和选择后，引入并讨论了三种可能的特征排列方式。其次，提出了DCC - SE - ShuffleNet轻量级深度学习神经网络作为低功率输出事...
解读: 该研究的深度学习预测方法对阳光电源的新能源发电及储能产品具有重要应用价值。特征谱分析与轻量级深度学习模型可集成到ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的控制系统中,提升功率预测精度。具体应用包括:(1)优化储能系统的充放电调度策略,提高PowerTitan等大型储能系统的经济性;(2)改进光伏/风电...
基于SCADA数据的周期增强型Informer模型用于短期风电功率预测
Periodic-Enhanced Informer Model for Short-Term Wind Power Forecasting Using SCADA Data
Zhao-Hua Liu · Long-Wei Li · Hua-Liang Wei · Ming Li 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月
针对风电场SCADA系统提供的丰富运行与环境数据，提出一种周期增强型Informer模型用于短期风电功率预测。首先，采用基于v-p曲线与四分位法结合的方法滤除稀疏离群点，并利用DBSCAN算法去除功率曲线中的聚集噪声；其次，基于最大信息系数筛选多特征输入集以提升数据利用效率；进而设计时序卷积网络提取输入特征的标量投影，并融合局部与全局时间戳构建周期信息增强的嵌入层；最后，在Informer模型中引入多尺度深度融合模块，实现跨时间尺度特征的深层整合，有效避免了模型加深带来的资源浪费与过拟合问题。实...
解读: 该周期增强型Informer模型对阳光电源的智能运维和储能系统具有重要应用价值。首先，该模型的多特征输入与时序预测技术可直接应用于iSolarCloud平台的发电预测模块，提升风光储多能互补系统的调度效率。其次，模型的周期性特征提取方法可优化ST系列储能变流器的能量管理策略，特别是在PowerTit...
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4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...
基于二极管整流器-MMC枢纽的大型海上风电场交直流混合汇集与高压直流输电系统
DR-MMC Hub Based Hybrid AC/DC Collection and HVDC Transmission System for Large-scale Offshore Wind Farms
Wang XiangMingrui YangJinyu Wen · 现代电力系统通用与清洁能源学报 · 2025年4月 · Vol.1
传统海上风电场并网系统通常采用交流电缆将电能汇集至模块化多电平换流器（MMC）平台，再通过高压直流（HVDC）输送到陆上电网。然而，随着风电场规模扩大，交流汇集电缆和海上MMC平台成本显著增加。本文提出一种基于二极管整流器-MMC枢纽的交直流混合汇集与HVDC输电系统，邻近风机采用交流汇集，远距离风机采用直流汇集，电能汇合后送至海上DR-MMC枢纽平台。文中阐述了系统拓扑、运行原理、容量设计方法及控制启动策略，并与传统MMC-HVDC系统进行了经济性对比。最后通过PSCAD/EMTDC仿真验证了...
解读: 该DR-MMC枢纽技术对阳光电源的大型储能和海上风电产品线具有重要参考价值。其混合汇集方案可启发ST系列储能变流器的多机并联拓扑优化,特别是在大规模储能电站的交直流混合组网方面。DR-MMC的简化拓扑结构与阳光电源三电平技术相契合,有助于降低海上平台成本。该方案的分级启动控制策略也可用于PowerT...
基于有限差分域-混合半机理建模的风力机自适应域调度多模型预测控制
Adaptive Domain Scheduling-Multiple Model Predictive Control for Wind Turbine Based on Finite Difference Domain-Hybrid Semi Mechanism Modelling
Zihao Li · Yang Hu · Weiran Wang · Fang Fang 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年3月
为解决复杂不确定运行工况下考虑功率跟踪与载荷抑制的风力发电机组优化控制问题，提出了一种有限差分域 - 混合半机理（FDD - HSM）建模方法。基于该模型，针对自由输出（FO）和受限输出（LO）模式设计了一种自适应域调度 - 多模型预测控制（ADS - MMPC）策略。利用高性能实时目标机并与实际风力发电机组的全运行特性进行对比，验证了 FDD - HSM 方法的准确性。通过仿真进一步验证了 ADS - MMPC 算法的有效性，并将其与传统基于模型预测控制（MPC）的算法进行了对比。
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对风电机组的自适应域调度-多模型预测控制技术具有重要的跨领域借鉴价值。尽管研究对象是风力发电系统，但其核心思想与我司在光伏逆变器、储能系统及综合能源管理方面的技术需求高度契合。 该论文提出的有限差分域-混合半机理建模方法(FDD-HSM)解决了复杂工况下的精确建模难...
基于被动法的电网基波阻抗估计：包含模型与现场验证
Passive Method for Estimating Fundamental Frequency Grid Impedance: Including Model and Field Verification
Gabriel Miguel Gomes Guerreiro · Ranjan Sharma · Frank Martin · Nikolaus Goldenbaum 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
本文提出一种经现场验证的被动式方法，用于估计等效电网基波阻抗。该方法以无功功率、有功功率和电压有效值测量值为输入，数学推导不依赖相角与频率估计。通过电磁暂态仿真（含实际风机控制代码）、现场风机实测数据及运行中风电场的实测进行了全面验证，且输电系统运营商配合调整电网结构以测试两种电网场景。结果表明，该方法的估计值与预期值具有良好一致性。
解读: 该被动式电网阻抗估计方法对阳光电源的储能和光伏产品线具有重要应用价值。特别适用于ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的并网控制优化。通过仅需测量无功功率、有功功率和电压有效值,无需复杂的相角测量,可实现对电网阻抗的准确估计。这一特性有助于提升产品在弱电网条件下的并网稳定性,优化GFL/GFM控制策...
风电机组齿轮箱载荷降低的风电场最优功率控制
Optimal Power Control in Wind Farms for Gearbox Load Reduction
Juan Wei · Yuxiang Li · Hanzhi Peng · Sheng Huang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
时变工况下快速的功率与转矩波动会加剧风电机组齿轮箱的疲劳载荷并提高故障率。本文提出一种面向风电场的最优功率控制方法，在跟踪输电系统运营商功率调度指令的同时，优化功率分配以抑制齿轮箱内部振动位移波动，降低疲劳载荷。通过分析行星架、行星轮、太阳轮和直齿轮等关键部件的传动机制，构建了描述齿轮箱内部振动与机械转矩及输出功率关系的动态模型。基于模型预测控制框架建立最优控制问题，并构建基于齿轮箱实时振动状态的疲劳评估系统，用于表征机组运行品质并指导风电场发电调度，为风电场优化调度提供安全边界，有效抑制潜在故...
解读: 该风电场最优功率控制技术对阳光电源储能和光伏产品线具有重要借鉴价值。其基于模型预测控制的功率分配优化思路可应用于ST系列储能变流器的多机组协调控制,有助于降低储能系统的机械应力和疲劳载荷。文中的振动状态实时监测和疲劳评估方法也可集成到iSolarCloud平台,用于SG系列逆变器的预测性维护。特别是...
基于深度时空相关性挖掘的风电场群短期功率预测方法
Short-term power prediction method of wind farm cluster based on deep spatiotemporal correlation mining
Da Wang · Mao Yang · Wei Zhang · Chenglian Ma 等5人 · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.380
摘要 本文提出了一种基于时空相关性挖掘的风电场群短期功率预测方法。首先，建立了一种考虑风速和风向的空间相关性量化指标。基于该指标，构建了包含虚拟节点的图结构以表征风电场之间的空间关联关系，其中虚拟节点为输入数据增添了额外的有效信息。随后，采用图注意力网络提取风电场群的空间特征，并构建双向循环残差网络以提取时间特征，同时引入多任务学习算法优化网络输出。最后，提出了一种针对虚假预测分量的评价指标，用于评估由正负误差累积所导致的预测偏差，为发电计划的制定提供了参考依据。利用中国21个风电场群的实际数据...
解读: 该风电集群时空关联预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。通过图注意力网络挖掘风电场空间关联和双向循环网络提取时序特征,可显著提升ST系列PCS的功率预测精度至89.69%,优化PowerTitan储能系统的充放电策略。虚拟节点增强的图结构建模方法可集成至iSolarCloud平台,实现风储协同...
考虑对称电网故障下RSC-GSC交互的DFIG风电系统改进型低电压穿越策略
Improved LVRT Strategy for DFIG-Based Wind Turbine Considering RSC-GSC Interaction During Symmetrical Grid Faults
Yi Luo · Jun Yao · Dong Yang · Hai Xie 等6人 · IEEE Transactions on Energy Conversion · 2025年2月
在严重对称电网故障期间，转子侧变流器与网侧变流器（RS - GSC）之间的相互作用对基于双馈感应发电机的并网风力发电机组（WT - DFIG）的低电压穿越（LVRT）性能有显著影响。因此，为提高WT - DFIG在对称电网故障期间的LVRT性能，本文提出一种LVRT控制策略，该策略通过协调RS - GSC的电流参考值来实现。与现有LVRT策略相比，通过协调RS - GSC的有功和无功电流，所提出的策略不仅可以提高直流母线电压的暂态稳定水平，还能提升WT - DFIG的LVRT性能。最后，利用实验...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，该论文提出的双馈风电机组低电压穿越（LVRT）改进策略具有重要的技术参考价值。虽然我司核心业务聚焦于光伏逆变器和储能系统，但该研究中关于转子侧与网侧变流器（RSC-GSC）协调控制的思想，与我司风电变流器产品线及新能源并网技术存在显著的技术共性。 该技术的核心价值在于通过...
台风条件下含大规模海上风电的电力系统调度策略：一种两阶段样本鲁棒优化方法
Dispatch Strategy for the Power System With Large Offshore Wind Power Integration Under a Typhoon: A Two-Stage Sample Robust Optimization Approach
Jinhua He · Zechun Hu · Yang Liu · Zhiyuan Bao 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
台风作为极端天气事件，对电力系统的安全稳定运行构成重大威胁，尤其是那些接入大型海上风电场的电力系统。台风期间对电力系统的影响往往十分严重且难以预测。鉴于获取台风条件下风力发电数据存在挑战，本文利用台风的气压和风场模型，结合蒙特卡罗模拟，生成实时风电数据样本。随后，采用两阶段样本鲁棒优化（SRO）模型来解决大规模海上风电接入电力系统的机组组合（UC）问题。该模型将两阶段样本平均近似（SAA）与鲁棒优化原理相结合，确保了渐近最优性和强大的样本外性能。为处理决策中的非预见性问题，采用隐式决策规则指导火...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，该论文提出的台风条件下海上风电调度优化方法具有重要的战略参考价值。随着我国海上风电装机规模快速增长，极端天气下的电网安全稳定运行已成为新能源并网领域的核心挑战，这与阳光电源在储能系统集成、新能源电站解决方案等业务板块高度契合。 论文采用的两阶段样本鲁棒优化方法为应对极端天...
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