找到 9 条结果 · 风电变流技术
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...
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...
含风电渗透的信息物理电力系统连锁故障安全评估
Security Assessment of Cascading Failures in Cyber-Physical Power Systems with Wind Power Penetration
Xingye Xu · Kaishun Xiahou · Wei Du · Yang Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
本文提出一种高比例风电接入下的信息物理电力系统(CPPS)连锁故障安全评估方法。首先,建立考虑电力系统信息物理耦合及网络攻击风险的数学模型,并基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法构建风电随机模型。在此基础上,提出含风电接入的信息物理电力系统连锁故障模型。为提高连锁故障仿真的准确性,提出一种基于相位估计的线性潮流(PELPF)方法,该方法不仅能使计算精度与牛顿 - 拉夫逊法相当,还能显著提高计算效率并避免收敛问题。此外,基于PELPF方法构建了应对连锁故障中网络攻击的恢复控制模型。最后,引入两个...
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。从技术层面,可直接应用于ST系列储能变流器的故障预警与安全防护系统,特别是在大型风储联合项目中的PowerTitan储能系统。研究提出的多阶段动态故障传播模型,有助于优化储能PCS的GFM控制策略,提升系统在高比例风电接入场景下的稳定性。同时,该安...
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1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NWP风速误差容忍度的功率预测:一种在风速偏差场景下提升短期风电功率预测精度的策略
Power prediction considering NWP wind speed error tolerability: A strategy to improve the accuracy of short-term wind power prediction under wind speed offset scenarios
Mao Yang · Yunfeng Guo · Tao Huang · Wei Zhang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 短期风电功率预测对于风电参与日前调度具有重要意义。然而,不可避免的数值天气预报(NWP)误差给高精度风电功率预测带来了严峻挑战,尤其是在功率峰谷时段,极端误差尤为显著。针对这一问题,本文提出了一种考虑风速偏差场景及加权改进偏差损失函数(WIOLF)的短期风电功率预测精度提升策略。该方法引入多层级有向无环图结构以识别风速偏差场景,并采用带有梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)解决样本不平衡问题。在功率预测部分,将WIOLF集成至时间卷积网络(TCN)与多头自注意力机...
解读: 该风电功率预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。针对NWP风速误差导致的功率预测偏差,可应用于ST系列PCS的智能调度策略优化。通过风速偏移场景识别与WGAN-GP样本平衡技术,能提升PowerTitan储能系统在风储联合调度中的日前计划准确性。TCN-MHSA组合模型的加权损失函数思路,可借...
基于动态重构混合互联变压器技术的双馈感应发电机风电系统故障穿越能力提升
Enhancing Fault Ride-Through Capability of DFIG-Based WECS Using Dynamic Reconfiguration Hybrid Interlinking Transformer Technique
Jinmu Lai · Yang Liu · Xin Yin · Lin Jiang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年11月
电网故障引发的电压跌落、骤升和谐波等异常工况严重威胁双馈感应发电机(DFIG)风电转换系统的安全运行。为提升DFIG的故障穿越能力并优化变流器容量利用,本文提出一种基于动态重构混合互联变压器(DR-HIT)的新型DFIG风电系统。通过分析拓扑结构与工作原理,设计了多种运行模式及灵活切换策略。在电网正常时,DR-HIT工作于并联模式,通过多功能变流器与网侧变流器协同控制平抑输出功率波动;发生电压故障时,自动切换至串联模式,维持机端电压稳定;故障恢复后,灵活返回并联模式。仿真与实验结果验证了该方案在...
解读: 该研究提出的DR-HIT动态重构技术对阳光电源的储能变流器和风电变流器产品具有重要参考价值。其创新的串并联动态切换方案可应用于ST系列储能变流器的电网故障穿越控制,提升系统在电压跌落工况下的稳定性。同时,该技术的多功能变流器协同控制思路可优化PowerTitan大型储能系统的功率调节性能。此外,文中...
基于引入欧拉算法的灰色预测理论的双绕组容错永磁电机驱动系统开路故障诊断策略研究
Research on Open Circuit Fault Diagnosis Strategy for DFPMM Drive System Based on Grey Prediction Theory With the Introduction of Euler Algorithm
Xuefeng Jiang · Shirui Yang · Xiaokang Weng · Zhijian Wei 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年8月
双绕组容错永磁电机(DFPMM)具有功率密度高、效率高、运行稳定和容错能力强等特点,在军事和民用电力驱动系统中得到了有效应用。电气故障客观存在,任何单一电气故障都会影响电力驱动系统的可靠性。故障诊断和容错运行是电机驱动系统稳定运行的关键技术。针对传统开路故障(OCF)诊断方法速度不够快、智能化程度不足以及在负载突然变化时易误诊等问题,提出了一种基于引入欧拉算法的灰色预测理论的双绕组容错永磁电机驱动系统故障诊断策略。灰色预测理论可利用引入欧拉算法的灰色预测模型,用较少的数据对系统变化进行估计和预测...
解读: 从阳光电源的业务视角来看,这篇论文提出的基于改进灰色预测理论的开路故障诊断策略具有重要的应用价值。双绕组容错永磁电机(DFPMM)的高功率密度和强容错特性与我们在光伏逆变器、储能变流器及新能源汽车驱动系统中追求的技术方向高度契合。 该技术的核心价值在于通过引入欧拉算法优化灰色预测模型,实现了对功率...