找到 44 条结果 · 风电变流技术
IGBT在NaCl环境下硅凝胶绝缘表面放电的拐点现象及形成机理
Inflection Point Phenomenon and Formation Mechanism in Surface Discharge of Silicone Gel Insulation of IGBT Under NaCl Environment
Feng Wang · Geer Jing · Hanwen Ren · Shanzhen Fan 等6人 · IEEE Transactions on Electron Devices · 2025年10月
作为海上风力发电变流器的核心部件，绝缘栅双极型晶体管（IGBT）模块的灌封硅凝胶绝缘材料在海洋盐雾运行环境的长期作用下易发生劣化。为研究盐雾环境下硅凝胶的沿面放电特性，本文设计了放电实验平台和测量样品。基于方波电压下样品沿面局部放电测量结果，发现盐雾环境下硅凝胶沿面放电的次数和相位与电压频率呈正相关。同时，与无盐雾条件相比，海洋标准条件下的放电幅值和相位分别增加了54.4%和32.8%。此外，测量发现盐雾环境下在15 kHz时沿面击穿电压存在特殊的频率诱发拐点现象。因此，进一步结合盐雾离子和电压...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项关于IGBT硅凝胶绝缘材料在盐雾环境下表面放电特性的研究具有重要的工程应用价值。IGBT作为光伏逆变器和储能变流器的核心功率器件，其可靠性直接影响系统的长期稳定运行，尤其在海上风电、沿海光伏电站等高盐雾环境中，绝缘失效是导致设备故障的主要原因之一。 该研究揭示的15k...
机制对AI识别振荡源是否重要？一个案例研究
Are Mechanisms Important for AI to Identify Oscillation Sources? A Case Study
Peili Liu · Wenjuan Du · Qiang Fu · Haifeng Wang · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
并网风力发电机组可能引发电力系统次同步振荡（SSO）。由于难以获取机组详细参数，基于数据驱动的AI方法被视为识别振荡源的潜在手段。然而，风电系统中的SSO机制较传统系统更为复杂多样，而现有AI研究多基于单一机制数据进行训练与验证，忽视了实际中不同甚至未知机制的存在。本文通过负阻尼与开环模态谐振两类典型SSO机制的案例研究，初步探讨机制对AI识别振荡源的影响，并开展可解释性分析。结果揭示了AI模型在不同机制下的泛化能力差异，为AI在SSO源识别中的应用提供了深入洞见。
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。针对ST系列储能变流器和风电变流器的GFM/GFL控制系统，可借鉴文中AI识别SSO源的方法，提升系统对不同振荡机制的适应性。特别是在大规模新能源并网场景下，通过AI辅助快速识别振荡源，可增强产品的电网友好性。建议在PowerTitan等大型...
基于瞬时相位差的低频变压器快速保护方法
Fast Protection Method for Low-Frequency Transformers Based on Instantaneous Phase Difference
Gao Shuping · Quan Zhe · Wu Xinyu · Song Guobing 等5人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年9月
低频变压器是海上风电低频输电系统的关键设备，其故障特性与常规变压器存在显著差异，传统变压器保护方案难以适用。为此，本文提出一种基于瞬时相位差的低频变压器快速保护方法。该方法以差动电流幅值作为保护启动判据，结合低频变压器在不同运行状态下的瞬时相位差特征，构建相应的保护判据。基于PSCAD搭建低频输电系统仿真模型，对所提保护方案进行验证。仿真结果表明，该方法在低频变压器故障时能可靠动作，具有良好的保护性能。
解读: 该研究对阳光电源海上风电变流器和储能系统的保护技术具有重要参考价值。低频变压器保护方法可应用于阳光电源PowerTitan大型储能系统的变压器保护环节，提升系统可靠性。瞬时相位差保护原理可集成到ST系列储能变流器的控制算法中，优化故障检测速度。此外，该技术对完善iSolarCloud平台的故障诊断功...
考虑边界突变的直驱风电系统电压稳定动态安全域划分方法
Voltage Stability Dynamic Security Region Partitioning Method Considering Boundary Crises for Direct-Drive Wind Power System
Xiaoyang Ma · Jinwen Liang · Xianyong Xiao · Ying Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年7月
参数变化下吸引域的突变源于全局分岔，当涉及混沌吸引子时，其随机性与突发性可能严重威胁大扰动电压稳定。在亚临界Hopf分岔中，不稳定极限环可通过边界突变引发系统失稳。为此，本文提出考虑边界突变的电压稳定动态安全域（BC-VSDSR）划分方法。通过流形分析研究边界突变机理，结合同宿Melnikov方法进行数值分析，并仿真分析参数变化下各类分岔对直驱风电并网系统电压稳定性的影响，结合状态空间分析探讨边界突变对吸引域的影响，最终划分功率注入空间中的BC-VSDSR，为运行中参数调节提供指导。
解读: 该研究对阳光电源的储能和风电变流产品具有重要参考价值。文中提出的边界突变分析方法可应用于ST系列储能变流器和风电变流器的电压稳定性控制。特别是在大规模储能电站中,该方法有助于优化PowerTitan系统的GFM控制策略,提升系统在大扰动下的电压稳定性。通过将边界突变理论与VSG控制相结合,可以增强变...
考虑最大功率点跟踪与剩余功率分配的全直流海上风电系统串并联直流汇集拓扑及控制
Series-Parallel DC Collection Topology and Control for All-DC Offshore Wind Power System Considering MPPT and Surplus Power Distribution
Peiqi Zhao · Yongqing Meng · Mengwei Ge · Shuhao Yan 等6人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年6月
全直流海上风电系统是远距离大功率输电的可行方案。本文提出一种适用于该系统的串并联直流汇集拓扑。针对中压大功率风电机组，设计了一种新型串并联模块化多电平变换器，通过串并联结构提升机组电压等级，并利用多绕组变压器消除二次功率波动，降低直流侧电容需求。同时，为解决串联机组间的风功率差异问题，配置功率平衡系统以实现各机组的最大功率点跟踪。相比传统系统，该拓扑省去昂贵的海上平台，缓解弃风问题。通过数字仿真与实时硬件在环实验验证了所提拓扑及其控制策略的有效性与优越性。
解读: 该串并联直流汇集拓扑技术对阳光电源储能与风电产品线具有重要参考价值。其模块化多电平变换器设计思路可用于优化ST系列储能变流器的高压直流架构,提升PowerTitan储能系统的功率密度。文中的功率平衡控制策略与MPPT算法对风光储一体化系统的协调控制具有启发意义。特别是多绕组变压器消除二次功率波动的方...
一种防御风力发电系统零动态攻击的方法
A Defense Method Against Zero-Dynamics Attack on Wind Power System
Heng Zhang · Qiang Cheng · Xin Wang · Chensheng Liu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年6月
随着风力发电系统规模不断扩大、复杂度日益增加，网络安全措施的必要性愈发凸显，尤其是考虑到零动态攻击所带来的威胁不断升级。遗憾的是，当连续时间系统的相对阶大于 2 且采样周期较小时，采样数据系统不可避免地会引入不稳定零点，使其易受攻击者的攻击。同时，传统的基于输出的系统监测方法难以检测到此类攻击。目前主流的方法是采用广义保持器或广义采样器来实现零点迁移，但实施起来颇具挑战性。在本文中，我们提出了一种基于电可调无源元件的防御方法来应对这一挑战。该方法通过引入增益调度，并结合电可调无源元件的实时参数调...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对风电系统零动态攻击的防御技术具有重要的跨领域应用价值。虽然研究聚焦风电领域，但其核心思想——通过电子可调无源元件防御采样数据系统不稳定零点漏洞——与我司光伏逆变器、储能变流器等产品面临的网络安全挑战高度相关。 当前我司大型地面电站、工商业储能系统普遍采用数字控制架...
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...
通过加速分布式控制动态最大化风电场发电功率
Dynamically Maximizing Power Production of Wind Farm Through Accelerated Distributed Control
Pengda Wang · Qiaoqiao Luo · Guan Bai · Sheng Huang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年4月
本文基于加速异步分布式计算方案（DCS），提出了一种用于动态最大化尾流风电场（WF）发电量的有功功率控制策略。通过采用基于模型预测控制（MPC）的二自由度（2Dof）有功功率控制策略，可以协调风力发电机（WT）的发电机转速和桨距角，以在强尾流效应的影响下提高风电场层面的长期累计发电量和功率备用。所提出的策略与现有的无模型控制策略有显著不同，它可以通过风力发电机机械状态和动态尾流的在线反馈，快速响应时变风速。所提出的策略通过两项设计可大大提高解决大规模优化问题的效率：其一，采用异步分布式计算方案来...
解读: 从阳光电源新能源综合解决方案的业务视角来看，这项基于加速分布式控制的风电场动态功率优化技术具有重要的借鉴价值和应用潜力。 该技术的核心创新在于通过模型预测控制（MPC）协同优化风机转速和桨距角，实现尾流效应下的风电场整体功率最大化。这与阳光电源在光伏电站和储能系统中面临的分布式优化问题高度相似。特...
核电厂旋转异步电机并联运行发电机组主保护优化方案
Main Protection Optimization Scheme for Generator Parallel Operation of Rotating Asynchronous Machine in Nuclear Power Plants
Yikai Wang · Chaozheng Xu · Jian Qiao · Zhihui Dai 等6人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年4月
核电厂旋转异步电机（RAM）系统通过两台并联发电机为控制棒驱动机构（CRDM）提供稳定可靠的电源。目前RAM系统发电机主保护仅配置纵联差动保护，无法反映定子绕组匝间短路及分支间短路故障。本文基于核电厂RAM发电机并联运行特点，提出双机分相横差保护与双机不完全纵差保护方案。通过建立发电机内部故障集及电势分裂模型，对不同主保护配置进行定量分析，结果表明现有纵差保护及所提不完全纵差保护可正确反应绝大多数内部短路故障。最后通过动态实验验证了该保护方案在实际机组运行中的可行性。
解读: 该研究中的发电机并联运行保护方案对阳光电源的储能和光伏产品线具有重要参考价值。双机分相横差和不完全纵差保护的创新思路可应用于ST系列储能变流器的并联运行保护设计,特别是在大型储能电站中多台变流器的协同运行场景。该技术对提升PowerTitan储能系统的运行可靠性具有启发意义,可优化系统的故障检测和保...
基于Wasserstein距离的风电场异常风功率数据迭代清洗方法
An Iterative Cleaning Method for Abnormal Wind Power Data in Wind Farms Based on Wasserstein Distance
Yijun Shen · Bo Chen · Jianzheng Wang · Shichao Liu 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
风电机组功率曲线是评估其发电性能的重要指标，对风电场运行和电力系统调度具有重要意义。然而，机组停机、传感器故障和限电等因素导致大量异常值，给状态监测与功率预测带来挑战。针对异常数据特点，本文提出一种基于Wasserstein距离的风电场迭代清洗方法，结合神经网络与单调性约束，利用Wasserstein距离建模风速-功率关系并同步剔除异常点，使拟合曲线逐步逼近真实功率曲线。在数值模拟和十二个实测风电机组数据集上的实验表明，该方法在存在大量异常数据的情况下仍能构建高精度功率曲线模型，性能显著优于现有...
解读: 该风电数据清洗方法对阳光电源的风电变流器和智能运维系统具有重要应用价值。基于Wasserstein距离的异常数据识别技术可集成到iSolarCloud平台,提升风电场运行数据的质量和可靠性。具体可应用于:(1)风电变流器的功率曲线优化与效率提升;(2)iSolarCloud平台的智能诊断与预测性维护...
用于含不确定风电的电力系统交流网络约束机组组合的两阶段自适应鲁棒模型
Two-Stage Adaptive Robust Model for AC Network-Constrained Unit Commitment in Power Systems With Uncertain Wind Power
Siqi Wang · Xin Zhang · Min Du · Wei Pei · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
随着风电大规模接入电力系统，其固有的不确定性与波动性对系统运行安全构成严峻挑战。传统鲁棒优化方法仅考虑最恶劣场景，导致决策过于保守，且对交流网络约束考虑不足。为此，本文提出一种新型自适应鲁棒交流网络约束机组组合（AC-NCUC）模型，兼顾风电出力不确定性与交流网络安全。通过构建凸多面体不确定性集刻画风电不确定性，并可通过调节其规模控制决策保守性。结合Benders分解法与牛顿-拉夫森法求解该模型，获得最优调度方案。基于改进IEEE 6节点与RTS 79系统的仿真结果验证了所提方法的合理性与有效性...
解读: 该研究提出的自适应鲁棒AC-NCUC模型对阳光电源的储能系统和大型电站解决方案具有重要参考价值。其优化算法可应用于ST系列储能变流器的调度控制和PowerTitan系统的容量配置,提升系统经济性。特别是在风电不确定性场景下的交流网络约束处理方法,可用于完善储能系统的GFM控制策略,增强系统稳定性。该...
基于OWT-STGradRAM的超短期时空风速预测
Ultra-Short-Term Spatio-Temporal Wind Speed Prediction Based on OWT-STGradRAM
Feihu Hu · Xuan Feng · Huaiwen Xu · Xinhao Liang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
考虑风电场中风机站点的方向与距离特征有助于提升风电功率预测精度。本文提出一种基于正交风向变换时空梯度回归激活映射（OWT-STGrad-RAM）的深度学习时空预测方法。该模型将风电场编码为图像，各风机作为图像中的点，通过时空融合卷积网络集成风速、温度和气压等多源数据进行特征融合与预训练，构建特征数据集。利用OWT消除不同主导风向的影响，结合STGrad-RAM刻画风机节点间的方位与距离关系，增强空间特征的可解释性，并用于风速预测。实验结果表明，所提方法在预测精度上显著优于对比模型。
解读: 该风速预测技术对阳光电源的储能和风电产品具有重要应用价值。OWT-STGradRAM模型通过深度学习实现的高精度风速预测，可优化ST系列储能变流器的调度策略和PowerTitan储能系统的容量配置。在风电场应用中，该技术可提升风电并网点功率预测精度，有助于改进储能系统的功率平滑控制和调频调峰性能。模...
增强局部峰值点的风电功率预测：一种新型Seq2LPP模型
Enhancing Wind Power Forecasting at Local Peak Points: A Novel Seq2LPP Model
Nanyang Zhu · Ying Wang · Kun Yuan · Yanxia Pan 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月
挖掘基于深度学习（DL）的模型在局部峰值点（LPPs）风电功率预测方面的潜力，仍是一个至关重要但尚未充分探索的方向。尽管现有的基于深度学习的模型在常规风电功率预测（WPF）中表现出色，但它们主要侧重于优化预测时域内整体风电功率预测的平均精度，因此在局部峰值点的预测中表现不佳。由于局部峰值点的风电功率存在大幅波动和非平稳性，基于深度学习的模型更难对其进行预测。考虑到局部峰值点与多源数值天气预报（NWP）数据之间存在强相关性，我们提出了一种由多源数值天气预报数据驱动的新型Seq2LPP模型，以加深对...
解读: 从阳光电源新能源系统集成商的视角来看，该论文提出的Seq2LPP模型针对风电功率预测中局部峰值点（LPPs）的精准预测问题，具有重要的实际应用价值。虽然我司业务以光伏逆变器和储能系统为核心，但在"风光储一体化"和综合能源解决方案领域，精准的风电功率预测直接影响系统调度优化和储能配置策略。 该模型的...
考虑风电场尾流效应的电力系统频率稳定性概率分析
Probabilistic Analysis of Power System Frequency Stability Considering Wake Effects of Wind Farms
Zhaoyuan Wang · Siqi Bu · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
摘要：目前大多数受风力发电不确定性影响的概率频率稳定性（PFS）研究忽略了风电场（WFs）内风力发电机组的异质性及其相互作用，即尾流效应（WEs），这将导致结果不准确。本文提出一种考虑风电场尾流效应的概率频率稳定性分析方法。首先，提出一种适用于概率频率稳定性分析的解析尾流效应模型。所提出的省时尾流效应模型可轻松集成到电力系统原有的频率响应模型中，并综合考虑多种地形、风向和风流时间延迟，更真实地反映风电场的尾流效应。为同时分析系统频率和区域级频率并考虑二者之间的隐含关系，设计了多输出高斯过程回归以...
解读: 该研究对阳光电源的大型风电变流器和储能系统产品具有重要参考价值。通过考虑风电场尾流效应对系统频率稳定性的影响机制，可优化ST系列储能变流器的频率响应控制策略，提升PowerTitan储能系统在风电配套应用中的调频能力。研究成果可用于完善风储联合控制算法，特别是在构网型(GFM)控制和虚拟同步机(VS...
揭示青藏高原理论风能潜力：一种针对威布尔双变量分布的新型贝叶斯-蒙特卡洛框架
Revealing the theoretical wind potential of the Qinghai-Tibet Plateau: A novel Bayesian Monte-Carlo framework for the Weibull bivariate distribution
Liting Wang · Renzhi Liu · Weihua Zeng · Lixiao Zhang 等10人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.325
摘要 理解区域理论风能潜力对于风电规划与建设至关重要。以往的研究面临诸多挑战，包括风速数据质量不一致、分布参数中的不确定性未被量化，以及估算理论风能潜力的方法存在缺陷。因此，本研究提出了一种分层贝叶斯-蒙特卡洛框架，以概率性和分层方式处理多年期、多来源的风速数据。该框架能够量化风速分布及其参数相关的不确定性，并通过整合历史数据降低预测误差。此外，本研究在传统理论风能潜力估算方法的基础上，进一步考虑了叶片扫掠高度范围内风速和空气密度变化以及最大可能功率系数的影响。结果表明，青藏高原地区的风速分布符...
解读: 该青藏高原风电潜力评估框架对阳光电源风电变流器布局具有重要参考价值。贝叶斯-蒙特卡洛模型可量化风速分布不确定性,为ST储能系统在高原风电场的容量配置提供精准数据支撑。研究揭示的风速-空气密度垂直变化特性,可优化风电场侧储能PCS的功率预测算法和充放电策略。青藏高原60%以上区域具中高风电潜力,结合i...
风力发电场频率支撑可行域的互相关性建模：一种非迭代的全系统动态特性调度方法
Interdependence modeling of wind farm frequency support feasible region: A non-iterative system-wide dynamic characteristics scheduling
Jiaqing Zhai · Li Guo · Zhongguan Wang · Jiebei Zhu 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 高比例可再生能源电力系统中，风力发电场（WFs）提供频率调节支撑（FRS）服务对系统频率稳定至关重要。由于风速具有时变特性，实时调度WFs的FRS特性对于保障系统频率安全及动态潮流（PF）安全十分必要。然而，风力发电机组（WTs）数量庞大，且各WFs之间的频率支撑能力（FSC）存在相互关联性，导致FRS动态特性复杂化，使得WTs的FRS安全性量化变得困难，尤其是在缺乏精确WT参数的情况下。因此，本文提出一种数据驱动的方法，用于建模不同WFs之间FSC的互相关性。通过空间变换，将原始复杂的非...
解读: 该风电场频率支持调度技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要借鉴价值。论文提出的数据驱动建模方法可应用于储能电站的一次调频优化,通过空间变换实现非线性动态特性的快速求解,与阳光VSG虚拟同步机技术协同,提升新能源场站频率响应能力。所提分段精英学习算法可集成至iSolar...
MFFDM-WLS：一种基于多粒度特征的时序分层风速时间序列一致性预测方法
MFFDM-WLS: A multi-granularity feature-based coherent forecasting method for temporal hierarchical wind speed time series
Yun Wang · Xiaocong Duana · Fan Zhang · Guang Wua 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 风能因其清洁和可持续的特性，已成为全球能源系统的重要组成部分。然而，风速的间歇性和波动性给风电出力带来了显著的不确定性，对电网并网造成了挑战。此外，与单一粒度预测相比，多粒度风速预测能够提供更丰富的信息，更有利于风电场的运行与规划。因此，为进一步提高风速预测的准确性与可靠性，并获得满足分层一致性的多粒度预测结果，本文提出了一种针对时序分层风速时间序列的基于多粒度特征的一致性预测方法MFFDM-WLS。首先，提出一种基于多粒度特征融合的深度模型（MFFDM），用于生成基础预测值。MFFDM采...
解读: 该多粒度风速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。通过时间层级一致性预测,可优化iSolarCloud平台的预测性维护算法,提升风储协同控制精度。多粒度特征融合方法可应用于GFM/GFL控制策略的自适应切换决策,增强电网友好型并网能力。概率预测结果可为E...
隐私保护的概率风力发电预测：一种自适应联邦学习方法
Privacy-preserving probabilistic wind power forecasting: An adaptive federated approach
Xiaorong Wang · Yangze Zhou · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.396
准确的风力发电预测（WPF）对于电力系统运行与控制的可靠性至关重要。近年来，概率性WPF受到越来越多的关注，已有多种先进的数据驱动方法被提出以实现高精度的概率预测。然而，数据驱动方法依赖于高质量和大规模的数据，而在现实中这些数据难以充分获取，导致现有方法的实际性能未能达到预期。为此，本文提出了一种基于联邦学习（FL）的概率风力发电预测框架，旨在利用其他风电场（WFs）的数据构建预测模型的同时，保障各参与方的数据隐私。为应对数据非独立同分布（non-IID）的问题，本文提出了自适应聚类策略以及基于...
解读: 该联邦学习风电预测技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)和iSolarCloud平台具有重要应用价值。通过隐私保护的多风场数据协同建模,可显著提升功率预测精度,优化储能系统充放电策略和能量管理。自适应聚类与个性化模型可针对不同地域风场特性定制预测算法,增强GFM/GFL控制策...
一种数据-物理混合驱动的大规模风电场布局优化框架
A data-physics hybrid-driven layout optimization framework for large-scale wind farms
Peiyi Li · Yanbo Ch · Anran Hu · Lei Wang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 全球风能利用的发展趋势正朝着建设大规模、远距离风电场的方向推进，而战略性的布局优化对于提升风电场发电量至关重要。然而，大规模风电场布局优化（WFLO）面临诸多挑战，主要体现在涉及高维决策变量的复杂计算，以及在尾流模型精度与计算效率之间需要进行权衡。为解决上述问题，本文提出了一种新颖的数据-物理混合驱动的大规模风电场布局优化框架。该框架尝试将含可变参数的物理方程融入建模过程，以指导尾流效应的建模，并进一步促进布局优化的实现。具体而言，本文提出了物理信息引导的双神经网络（PIDNN）模型用于风...
解读: 该数据-物理混合驱动的大规模风电场布局优化框架对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要借鉴价值。其物理信息双神经网络(PIDNN)模型通过融合Navier-Stokes方程与可变推力系数,实现尾流效应精准建模,可启发阳光电源在风储一体化项目中优化ST系列储能变流器的功率调度策略。基因定向差分进化算法(...
用于频率调节并具有期望动态性能的基于双馈感应发电机的风力发电机组有功功率控制
An active power control of DFIG-based wind turbine generators for frequency regulation with expected dynamic performance
Teyang Zhao · Hui Liu · Ni Wang · Jinshuo Su 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.391
摘要 风电渗透率的不断上升给系统频率稳定性带来了重大挑战。尽管风力发电机组（WTGs）可以通过预设功率轨迹响应（PPTR）提供快速的频率支持，但在频率调节后需要恢复转子转速时，将导致二次频率跌落（SFD）。此外，在小扰动情况下，由于PPTR提供的固定功率增量，将会出现频率超调现象。本文提出了一种基于双馈感应发电机（DFIG）的风力发电机组有功功率控制策略，在为系统频率提供功率支持的同时，消除频率超调并缓解二次频率跌落。设计了基于转子转速的功率增量与功率衰减轨迹，在确保风电机组运行稳定性的前提下，...
解读: 该DFIG主动功率控制策略对阳光电源ST系列储能变流器及风电变流器产品具有重要参考价值。文中提出的转速基准功率增量设计、抛物线补偿功率抑制二次跌落、隶属度函数平滑切换控制等方法,可直接应用于我司储能PCS的一次调频功能优化,解决频率超调和二次跌落难题。特别是其全局控制器的柔性功率响应策略,与我司VS...
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