找到 75 条结果 · 风电变流技术
ZTFed-MAS2S：一种用于风电数据填补的可验证隐私与信任感知聚合零信任联邦学习框架
ZTFed-MAS2S: A Zero-Trust Federated Learning Framework With Verifiable Privacy and Trust-Aware Aggregation for Wind Power Data Imputation
Yang Li · Hanjie Wang · Yuanzheng Li · Jiazheng Li 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年10月
由于传感器故障和边缘站点传输不稳定，风电数据常常存在缺失值。虽然联邦学习能够在不共享原始数据的情况下实现隐私保护协作，但在参数交换过程中，它仍然容易受到异常更新和隐私泄露的影响。在开放的工业环境中，这些挑战更加严峻，因此需要零信任（ZT）机制，即不默认信任任何参与者。为应对这些挑战，本文提出了ZTFed - MAS2S，这是一个集成了基于多头注意力的序列到序列插补模型的零信任联邦学习框架。ZTFed将可验证差分隐私与非交互式零知识证明以及机密性和完整性验证机制相结合，以确保可验证的隐私保护和安全...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项零信任联邦学习框架虽然聚焦于风电数据补全，但其核心技术对我司在新能源数据管理和多场景协同方面具有重要借鉴价值。 在技术价值层面，该框架解决的数据缺失问题在光伏电站和储能系统中同样普遍存在。我司遍布全球的逆变器和储能设备常因通信不稳定、传感器故障导致数据缺失，影响功率预...
基于多能量协调控制的全直流风电系统陆上交流故障穿越策略
Multiple Energy Coordinated Control Based Onshore AC Fault Ride-Through Strategy for an All-DC Wind Power System
Bobo Zhang · Jinyu Wang · Chenyu Guo · Ziquan Wang · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
全直流海上风电场因无需大量无功补偿、消除同步稳定性问题且运行效率高，成为传统交流风电场的有力替代方案。然而，其交流故障穿越能力面临拓扑结构特殊、故障传播迅速等挑战，制约了实际应用。本文提出一种基于多能量协调控制（MECC）框架的新型交流故障穿越策略，协同整合高压直流输电系统的电容能量控制与直流风电机组的自适应功率削减控制，根据故障严重程度依次调控电容静电能、转子动能、耗能电阻热能及风能，快速消除功率盈余。该策略有效抑制直流过电压，提升能量利用率并延长连续运行时间。典型交流故障下的仿真结果验证了所...
解读: 该文提出的多能量协调控制(MECC)框架对阳光电源的储能与风电产品线具有重要借鉴价值。其电容能量与功率削减的协同控制思路可优化ST系列储能变流器的故障穿越性能,特别是在PowerTitan大型储能系统中实现更精准的能量管理。文中的自适应功率控制策略也可用于完善风电变流器的低电压穿越(LVRT)能力。...
极端天气下的风电功率预测：一种新型少样本学习架构
Wind Power Forecasting Under Extreme Weather: a Novel Few-Shot Learning Architecture
Chuanyu Xu · Shichang Cui · Lishen Wei · Bangxian Zhu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月
针对极端天气下基于神经网络的风电功率预测面临的样本稀缺、常规与极端天气间领域偏移及跨极端条件泛化困难等问题，提出一种新型少样本学习架构。通过引入跨任务元训练的迁移学习策略，降低对样本量的需求并提升跨域泛化能力；设计轻量级参数层以平衡浅层与深层网络的欠拟合与过拟合问题，减少可训练参数并缓解分布偏移；构建跨域风险最小化损失函数，利用二阶梯度提升模型在多样极端条件下的鲁棒性与一致性。基于真实风电场数据的实验表明，该方法显著优于基准模型，在nRMSE和nMAE指标上分别降低2.05%–43.55%和0....
解读: 该少样本学习架构对阳光电源的储能和风电产品线具有重要应用价值。首先可应用于ST系列储能变流器的功率预测与调度优化,提升储能系统在极端天气下的调度效率。其次可集成到iSolarCloud平台,增强风储联合运行的智能预测能力。该技术的跨域迁移学习策略和轻量级参数设计,可优化阳光电源现有的电力预测算法,提...
可解释性增强模糊集用于配电鲁棒最优调度中区域风电不确定性量化
Interpretable Augmented Ambiguity Set for Quantifying Regional Wind Power Uncertainty in Distributionally Robust Optimal Dispatch
Zhuo Li · Lin Ye · Ming Pei · Xuri Song 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
大规模风电并网给电力系统运行带来严峻的不确定性挑战。本文提出一种基于深度学习的可解释增强模糊集，用于分布鲁棒优化框架下的两阶段经济调度，以精确刻画区域风电不确定性。该模糊集融合各风电场细粒度误差模型及站点间交互依赖关系。首次提出多教师知识蒸馏-时间生成对抗网络（MKD-time GAN），通过级联学习机制构建单风电场预测误差的球形模糊集；进一步结合Nataf变换将多个模糊集映射为表征区域联合误差分布的增强模糊集，并推导出可 tractable 的两阶段调度求解算法。IEEE 118节点系统验证了...
解读: 该研究提出的深度学习增强模糊集方法对阳光电源的储能和风电产品线具有重要应用价值。具体而言：1) 可应用于ST系列储能变流器的调度优化,提升大规模风储联合系统的经济性和可靠性；2) 其多教师知识蒸馏框架可优化PowerTitan储能系统的功率预测算法,提高调度精度；3) 研究的区域联合误差建模方法可用...
面向台风不确定性的沿海电-气综合系统三层分布式调度
Tri-layer Distributed Scheduling for Coastal Integrated Transmission-Distribution-Gas System with Uncertain Typhoons-affected Offshore Wind Power
Zehao Cao · Zhengshuo Li · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
针对台风不确定性下沿海 offshore 风电调度难题，提出一种新型三层机会约束协同调度模型。该模型通过场景随机规划处理台风引发的风电波动及风机损毁风险，并实现输电网、配电网与天然气网多类灵活资源的分布式协调，构建更复杂的三层调度架构。为求解该模型，采用混合样本平均近似法将其转化为线性可解形式，并设计高效的分布式算法应对嵌套交互结构。算例验证了模型在经济性与可靠性上的优势，平均成本降低20.2%，不平衡功率减少逾90%，且所提算法显著缩短求解时间。
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。首先，文中提出的三层分布式调度模型可优化ST系列储能变流器的协调控制策略，提升PowerTitan大型储能系统在沿海风电场景的调度效率。其次，场景随机规划方法可集成到iSolarCloud平台，增强对台风天气下储能-风电联合系统的智能调度与风险预警...
QHTGMc-E2PLL辅助的平滑无扰同步控制在PCC处快速功率波动下的风力驱动DFIG-BES-SPVS系统中的应用
QHTGMc-E2PLL Aided Smooth Disturbance Free Synchronization of a Wind Turbine Driven DFIG-BES-SPVS Amidst Rapid Power Variability at PCC
Subhadip Chakraborty · Bhim Singh · B.K. Panigrahi · Suvom Roy 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年7月
由于可再生能源固有的间歇性，独立的风能和太阳能驱动的偏远系统在公共耦合点（PCC）面临着较大的功率波动。这些功率变化表现为PCC电压的相角和幅值波动，进而延迟了具有较大惯性的输入机电能量转换系统的同步。此外，由于用于同步的锁相环（PLL）内电压参数估计环路之间存在耦合，一个参数的干扰会传播到其他参数，进一步增加了控制的复杂性。为应对这些挑战，本文提出了一种基于四元数双曲正切Geman - McClure自适应滤波器增强型扩展增强锁相环（QHTGMc - E2PLL）的新型抗干扰同步控制策略。该方...
解读: 该QHTGMc-E2PLL同步控制技术对阳光电源的储能与光伏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SG系列光伏逆变器的并网控制，特别是在PowerTitan大型储能系统中实现多机组协调运行。该技术能有效提升产品在弱电网条件下的并网性能，优化电压频率响应特性，契合阳光电源在新型电力系...
绞线绕组与发卡绕组在250 kW连续运行高速重载电动汽车牵引电机中的对比研究
Comparative Study of Stranded and Hairpin Windings for 250 kW Continuous Operation of High-Speed Heavy-Duty EV Traction Motor
Jianan Jiang · Tianjie Zou · Salvatore La Rocca · Hailin Huang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年6月
发卡式绕组作为一项能使牵引电机的功率密度和效率实现重大提升的关键技术，已在乘用车电动汽车（EV）行业得到广泛应用。与此同时，对于商用电动汽车应用而言，发卡式绕组的优势与挑战尚未得到充分研究。本文对随机绞合绕组和发卡式绕组进行了关键对比，旨在为半挂卡车用重型牵引电机提供设计指南和见解。基于550牛·米的峰值转矩和12000转/分钟的峰值转速性能要求，对包括槽极组合、整体几何尺寸、导体尺寸与布局以及冷却策略等设计参数进行了评估。从多物理场优化工具筛选出的具有不同绕组配置的典型设计案例被详细研究，以定...
解读: 该研究对阳光电源新能源汽车产品线具有重要参考价值。发卡绕组技术可直接应用于公司的电机驱动系统和大功率充电桩产品，有助于提升功率密度和散热效率。研究发现的高电流密度下端部漏感降低特性，可用于优化车载OBC充电机的变压器设计。同时，该技术在高功率密度场景下的散热经验也可借鉴应用于ST系列储能变流器的功率...
一种端到端集成学习方法以提升风电功率预测
An End-to-End Ensemble Learning Approach for Enhancing Wind Power Forecasting
Yun Wang · Houhua Xu · Yaohui Huang · Fan Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月
精确的风电功率预测对电网稳定性和可靠高效的电力供应至关重要。针对现有集成模型多阶段建模易导致误差累积、训练低效及基学习器数量有限造成预测多样性不足的问题，本文提出MG-DS模型。该模型基于Dempster-Shafer证据理论，将基模型学习与集成学习统一于端到端框架中，包含全MLP非线性特征提取、GRU与交叉注意力基预测生成，以及基于DS理论的自集成模块，并引入“放大镜”机制增强预测多样性。此外，提出DS自集成（DSSE）插件以融合RNN与非RNN基预测器。在五个风电数据集上的实验验证了MG-D...
解读: 该端到端集成学习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。MG-DS模型的高精度功率预测可直接应用于ST系列储能变流器的调度优化和PowerTitan储能系统的容量规划。其'放大镜'机制和DS自集成技术可提升iSolarCloud平台对风电场功率预测的准确性,有助于优化储能调度策略。该技术...
针对风速波动的风力发电系统变流器开路故障鲁棒诊断方法
Robust Diagnosis Method for Open-Circuit Faults in Wind Power System Converters with Special Attention to Wind Speed Fluctuations
Ying Zhu · Bin Sun · Zhinong Wei · IEEE Transactions on Energy Conversion · 2025年5月
本文提出了一种用于风力发电变流器开路故障（OCF）的鲁棒故障诊断框架，重点解决两大挑战对故障诊断的影响，即风速波动（由塔影效应、风切变和复杂环境条件引起）和噪声干扰。本文的主要贡献包括：1）采用派克变换的实时电流幅值归一化（RCAN）机制，用于动态信号校正；2）一种风自适应采样（WAS）策略，用于同步数据采集；3）一种新颖的混合深度学习架构，结合用于时间分析的改进门控循环神经网络（IGRNN）和用于空间特征提取的马尔可夫转移场残差网络（MTF - ResNet）。该方法通过WAS采样处理经RCA...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对风电变流器开路故障的鲁棒诊断技术具有显著的跨领域应用价值。尽管研究聚焦风电系统，但其核心方法论与阳光电源的光伏逆变器、储能变流器等电力电子设备的故障诊断需求高度契合。 该技术的创新点在于通过实时电流幅值归一化（RCAN）机制和风速自适应采样策略，有效应对了动态工况...
采用圆形电流限制器的构网型双馈感应发电机暂态稳定性分析
Transient Stability Analysis of Grid-Forming DFIG Equipped With Circular Current Limiter
Ling Zhan · Bin Hu · Liang Chen · Sen Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年4月
在将圆形电流限制器应用于限制构网型双馈感应发电机（GFM - DFIG）中的过电流时，复杂的控制特性给暂态稳定性分析带来了挑战。本文建立了配备圆形电流限制器的GFM - DFIG的暂态模型，并研究了虚拟阻抗参数对暂态性能的影响。理论分析和实验验证表明，较小的虚拟阻抗可以提高限流式GFM - DFIG的故障穿越能力，并且与虚拟电感相比，虚拟电阻的不利影响更为显著。
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项关于构网型双馈风电机组（GFM-DFIG）圆形限流器的研究具有重要的技术借鉴价值。虽然研究对象是风电领域，但其核心技术逻辑与我司在光伏逆变器和储能变流器的构网型控制技术高度契合。 当前，阳光电源正大力推进构网型逆变器技术，以应对高比例新能源接入带来的电网稳定性挑战。该...
基于自适应障碍函数分数阶滑模控制的风浪干扰下漂浮式海上风力机有限时间稳定化
Finite-Time Stabilization of Floating Offshore Wind Turbines Under Wind and Wave Disturbances by Adaptive Barrier-Function Fractional-Order Sliding Mode Control
Matin Jozeslami · Mohammadreza Askari Sepestanaki · Maedeh Nafisifar · Abolfazl Jalilvand 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月
漂浮式海上风力机可利用更强劲稳定的风资源，具有广阔清洁能源应用前景。然而海浪与突变风易导致系统失稳，降低发电效率。本文提出一种分数阶自适应滑模控制策略，用于张力腿平台风力机的有限时间稳定控制。通过建立分数阶模型精确表征系统动态，结合障碍函数自适应控制机制，实现快速有限时间收敛、有效抑制抖振并实时估计外部扰动。仿真结果表明，该方法在抗干扰能力与收敛速度方面优于传统方案，且经Speedgoat硬件在环实验验证了其实时性与鲁棒性，显著提升了复杂环境下的运行稳定性与能量捕获效率。
解读: 该研究提出的分数阶自适应滑模控制策略对阳光电源的储能与风电产品具有重要参考价值。首先，其快速有限时间收敛特性可优化ST系列储能变流器的动态响应性能，提升PowerTitan系统在复杂电网环境下的稳定性。其次，障碍函数自适应机制可应用于风电变流器的GFM控制，增强系统抗干扰能力。该技术的实时扰动估计方...
基于新型条件风险价值度量的高风电渗透率电网高性能优化模型
High-Performance Optimization Model Based on Novel Conditional Value At Risk Metric for Power Grids With High Wind Power Penetration
Xiaohong Ran · Wee Peng Tay · Christopher Lee · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年4月
由于在获取准确概率方面存在挑战，将不确定性表示为区间有助于缓解因缺乏分布信息而产生的问题。然而，当前电网优化建模中基于区间的方法未能充分捕捉区间变量的不确定性，导致备用成本较高。为克服现有调度模型的保守性，本研究提出了一种用于风险评估的新型不确定区间变量（UIV），其中将区间半径视为随机变量。受仿射算法的启发，我们针对多个随机变量提出了一种基于新型不确定区间的条件风险价值（CVaR）指标，称为UP - CVaR。对新英格兰39节点和118节点系统的调度结果表明，与现有经济调度（ED）模型相比，所...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于不确定区间变量的条件风险价值（UP-CVaR）优化模型具有重要的战略参考价值。该研究针对高比例风电并网场景下的调度优化问题，提出了一种创新的风险评估方法，这与阳光电源在新能源并网和储能系统集成方面的核心业务高度契合。 该技术的核心价值在于通过将区间半径视为随机变量...
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...
通过数据驱动的模型预测独立变桨控制提升大型风力机运行稳定性
Improving Operational Stability of Large-Scale Wind Turbines Through Data-Driven Model Predictive Individual Pitch Control
Songyue Zheng · Lijian Wu · Lizhong Wang · Lilin Wang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
针对结构柔性显著的现代大型风力机在非对称与随机气动载荷下运行稳定性差的问题，本文提出一种基于数据驱动模型预测控制的独立变桨控制方法（DMPC-IPC）。该方法通过优化转速/功率波动抑制、非对称载荷衰减及结构阻尼调节等多目标性能指标提升系统稳定性。采用任意多项式混沌展开构建代理模型，并结合高斯过程回归量化模型不确定性，以预测变桨对非线性动态响应的影响；设计一阶阴阳对优化求解器高效求解多步预测代价函数。基于DTU-10MW风力机在极端阵风与湍流风况下的全工况仿真验证表明，该方法显著提升了运行稳定性并...
解读: 该数据驱动的模型预测控制技术对阳光电源储能和风电产品线具有重要参考价值。其中的多目标优化和不确定性预测方法可应用于ST系列储能变流器的功率调节和PowerTitan系统的稳定性控制。特别是文中提出的高斯过程回归预测方法,可优化储能系统的SOC预测和调度策略;多步预测代价函数的优化思路也可用于改进储能...
基于Kautz函数的高效分布式MPC在含通信延迟的多区域电力系统负荷频率控制中的应用
Efficient Distributed MPC Using Kautz Functions for Load Frequency Control in Multi-Area Power Systems With Communication Delays
Shuangqing Yan · Xiuxing Yin · Yang Zheng · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
可再生能源的大规模接入导致电力系统供需不平衡和频率波动，传统集中式负荷频率控制（LFC）难以适应分布式能源的动态变化。本文提出一种基于离散Kautz函数的分布式模型预测控制（KDD-MPC）方法，利用其灵活的非相同极点配置逼近控制轨迹，显著降低计算复杂度。该方法有效处理LFC中的非线性约束，通过邻区信息反馈实现区域间协调，并引入时变通信延迟补偿机制以增强鲁棒性。在IEEE 39节点系统上的仿真结果表明，相较于PSO优化的PI控制器，扰动区域的平均绝对百分比控制误差（MAPACE）降低10.8%，...
解读: 该分布式MPC控制技术对阳光电源储能和光伏产品线具有重要应用价值。Kautz函数降低计算复杂度的特点,可优化ST系列储能变流器和PowerTitan系统的频率调节性能,提升多机并联时的协调控制效果。其通信延迟补偿机制可增强大型储能电站的系统稳定性,对iSolarCloud平台的分布式调度具有借鉴意义...
估计混合能源网络随机负载条件下风力涡轮机的桨距角以实现智能控制
Estimating Wind Turbine's Pitch Angle for Smart Control in Hybrid Energy Network Under Random Loading Conditions
Prince Kumar · Kunal Kumar · Aashish Kumar Bohre · Nabanita Adhikary · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年3月
在全球能源需求持续增长的背景下，将绿色能源纳入传统电网的趋势愈发明显，这也加剧了电网系统的复杂性。本研究深入探讨了混合电力网络中发电控制面临的复杂挑战，特别强调了风电场作为绿色能源的关键贡献者。在具有随机负载模式的含风电场混合电力网络的动态环境中，本研究提出了一种创新的控制策略。该策略包括精确估计最优桨距角，并使用萤火虫优化（FFO）方法对分数阶控制器进行微调，以提高整体发电控制性能，推动建立更具可持续性的电力基础设施。风力发电机产生的电能与叶片的桨距角密切相关。该角度在决定作用于叶片的气动力以...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项关于风电变桨角智能控制的研究对我司混合能源系统集成能力具有重要参考价值。该论文聚焦于随机负载条件下的风电场发电控制优化，这与阳光电源在"光伏+储能+风电"多能互补解决方案中面临的核心挑战高度契合。 技术价值方面，论文提出的萤火虫优化算法结合分数阶控制器的策略，为我司能...
一种基于动态模型的碱性电解槽分钟级优化运行策略
A Dynamic Model-Based Minute-Level Optimal Operation Strategy for Alkaline Electrolyzers in Wind-Hydrogen Systems
Aobo Guan · Suyang Zhou · Wei Gu · Zhi Wu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
为保障风电-氢能系统外送功率稳定，需应对碱性电解槽（AWE）调度周期长与风电短期波动不匹配的挑战。本文提出一种分钟级AWE优化运行策略，综合考虑其稳态电化学特性及温度、氢氧比的三阶动态模型，构建了以每分钟调节碱液流量、冷却流量和压力等细粒度变量实现电解功率快速跟踪风电波动的优化框架。通过改进模型预测控制（MPC）方法，结合模型简化与优化-仿真迭代流程，在保证计算效率的同时确保运行可行性。算例表明，该策略使AWE负荷范围扩展13.8%，弃风率降低15.06%，并兼顾系统效率、稳定性与安全性。
解读: 该研究的分钟级AWE优化运行策略对阳光电源储能产品线具有重要参考价值。其动态模型与MPC控制方法可直接应用于ST系列储能变流器的功率调节算法优化，特别是在风电配套储能场景中。通过引入类似的多变量优化框架，可提升PowerTitan系统在大规模风电消纳中的调节性能，扩大储能系统的实际负荷范围。该技术还...
基于矩阵自适应校正的动态降维方法用于高风电渗透率下大规模电力系统电压相关暂态安全约束最优潮流
Matrix Adaptive Correction-Based Dynamic Dimensionality Reduction Method for Voltage-Related TSCOPF in Bulk Power Systems With High Wind Power Penetration
Lin Xue · Tao Niu · Nan Feng · Sidun Fang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
暂态安全约束最优潮流（TSCOPF）是电力系统运行中的关键问题，但在大规模电网中面临模型阶数高、电压动态复杂等挑战。本文提出动态降维矩阵自适应校正（DDR-MAC）算法，通过在节点与设备层面进行降维处理，提取主导模式并建立降维误差评估模型，确保精度。将原问题分解为混合整数线性优化模型与系数校正模型，并引入割线/切线灵敏度自适应校正方法以加速计算。在多规模IEEE及Nordic测试系统上的验证表明，该方法较传统方法计算效率提升49.07%，且精度更高。
解读: 该动态降维算法对阳光电源的储能与风电产品线具有重要应用价值。特别适用于ST系列储能变流器和大型储能系统的电压稳定控制,可提升系统在高风电渗透率场景下的运行效率。通过矩阵自适应校正方法,能够优化PowerTitan储能系统的电压暂态响应特性,提高GFM/GFL控制的动态性能。该技术可集成到iSolar...
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...
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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