找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Industrial Electronics
基于无源性的构网型多逆变器电站稳定性控制
Passivity-Based Control for the Stability of Grid-Forming Multi-inverter Power Stations
Ming Li · Enjun Liu · Hua Geng · Yongtao Mao 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年2月
现有并网逆变器在面对电网非线性变化时会遇到稳定性问题，当前的解决方案难以有效应对复杂的电网环境。我们提出一种基于无源性的控制策略，以提高构网型多逆变器电站的稳定性和动态性能，从而应对这些挑战。从能量重塑的角度设计的内环，确保了逆变器输出的稳定性。采用微分无源性设计的外环，显著增强了对扰动的响应能力，并在多台逆变器并联运行时无需通信即可确保功率分配和相位同步。非线性扰动观测器估计并网点的非线性扰动，并将此信息反馈到内环进行参数补偿。我们基于李雅普诺夫稳定性准则证明了整个控制器的无源性。这确保了电站...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于无源性控制的构网型多逆变器协同控制技术具有重要的战略价值。随着我司在全球光伏逆变器和储能系统市场份额的持续扩大，大规模新能源电站面临的电网稳定性问题日益凸显，该技术为解决这一核心痛点提供了系统性方案。 该技术的核心创新在于三层协同控制架构：能量重塑的内环控制确保单...
基于最优FNN的高实时性与良好可解释性的并网微电网电池能量管理系统
Optimal FNN-Based Energy Management System With High Real-Time Performance and Good Interpretability for Battery in Grid-Connected Microgrid
Bin Liu · Dan Wang · Jiawei Huang · Chengxiong Mao · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年1月
本文提出一种基于模糊神经网络（FNN）的新型能量管理系统（EMS），通过实时控制电池充放电功率，最小化并网微电网中可再生能源发电与负荷需求之间的功率失配，提升可再生能源的就地消纳能力。该系统采用在线FNN控制器快速响应净负荷的随机波动，参数通过周期性离线训练更新。仿真结果表明：所提FNN-EMS在优化性能上平均优于基准方法18.0217%；具备秒级实时响应能力；且所有FNN参数具有明确物理意义，具有良好可解释性。实验平台验证结果与仿真一致，证明了该系统的有效性与实用性。
解读: 该FNN能量管理技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。其秒级实时响应能力可显著提升储能系统在微电网场景下的功率调节性能，优化可再生能源就地消纳率平均达18%以上。该技术的良好可解释性与阳光电源iSolarCloud云平台的智能诊断功能高度契合，可实现储能...