找到 4 条结果 · IEEE Transactions on Industry Applications
一种新型隔离型双向DC-DC变换器通用稳态分析模型
A Novel Generalized Steady-state Analysis Model for Isolated Bidirectional DC-DC Converters
Ruping Cen · Jia Li · Ting Luo · Qiang Li 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年8月
隔离型双向直流 - 直流变换器（IBDC）的分析建模对于有效进行性能分析和设计至关重要。为应对现有模型在实现优化设计所需的准确性、速度和通用性方面面临的挑战，本文基于二端口网络理论和频域分析提出了一种新颖的通用稳态分析模型。该模型提供了一种适用于一系列 IBDC 拓扑和调制策略的分析工具，为拓扑选择和参数自动优化设计提供了有力支持。通过仿真和实验验证了该模型的有效性，并以所提供的参数自动设计软件为例，凸显了其在 IBDC 设计和应用中的重要价值和潜力。
解读: 该通用稳态分析模型对阳光电源储能与充电产品线具有重要应用价值。在ST系列储能变流器中，隔离型双向DC-DC变换器是电池侧与直流母线间的核心功率接口，该模型可精确分析DAB、CLLC等拓扑在不同调制策略下的稳态特性，优化移相角、频率等控制参数设计，提升变换效率与动态响应。在PowerTitan大型储能...
构网型逆变器中电压控制器影响下的低频振荡机理与抑制方法
Low-Frequency Oscillation Mechanism and Mitigation in Grid-Forming Inverters with Voltage Controller Effects
Yi Xiao · Hao Luo · Yongheng Yang · Hao Ruan 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年8月
随着可再生能源大规模接入电网，构网型（GFM）控制在电网稳定性方面发挥着重要作用。在大多数构网型策略中，内部电压和电流控制对于阻抗重塑和限流至关重要。然而，电压控制器是一个潜在的限制因素，可能会引发低频振荡，如同步振荡（SO）和次同步振荡（SSO）。为了分析电压控制器（VCs）的影响，本文建立了一个统一的有功功率传输模型，为不同的电压控制器提供了一个直观的建模框架。然后，全面探究了矢量电压控制（VVC）和虚拟导纳控制（VAC）的动态特性。研究证实，由于其等效阻抗具有高通滤波器特性，矢量电压控制在...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项关于构网型逆变器低频振荡机理的研究具有重要的战略价值。随着我国"双碳"目标的推进和新能源渗透率的快速提升，构网型（GFM）逆变器正成为新一代光伏和储能系统的核心技术方向，直接关系到阳光电源在高比例新能源并网场景下的产品竞争力。 该论文揭示的电压控制器引发的同步振荡和次...
一种基于在线强化学习的集中式控制微电网能量管理策略
An Online Reinforcement Learning-Based Energy Management Strategy for Microgrids With Centralized Control
Qinglin Meng · Sheharyar Hussain · Fengzhang Luo · Zhongguan Wang 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年7月
为解决可再生能源，尤其是风能和太阳能显著的不可预测性和间歇性问题，本文提出了一种基于在线强化学习的新型优化模型。首先，考虑到风电 - 光伏储能系统（WPESS）固有的挑战，设计了一个能源管理优化模型，以实现计划执行并最小化储能（ES）运行成本。采用在线强化学习框架，为能源管理优化模型定义了各种状态变量、动作变量和奖励函数。应用状态 - 动作 - 奖励 - 状态 - 动作（SARSA）算法来学习微电网系统的联合调度策略，利用其迭代探索机制并与环境进行交互。该策略旨在实现有效功率跟踪和减少储能充放电...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于在线强化学习的微电网能量管理技术具有重要的战略价值。该技术针对风光储系统的不确定性和间歇性问题，提出了SARSA算法驱动的实时优化方案，这与我司在光储一体化解决方案领域的核心需求高度契合。 在产品应用层面，该技术可直接赋能我司的PowerStack储能系统和微电网...
考虑时空特征的自适应编解码模型用于分布式光伏电站短期功率预测
Adaptive Encoder-Decoder Model Considering Spatio-Temporal Features for Short-Term Power Prediction of Distributed Photovoltaic Station
Xun Dou · Yehang Deng · Shunjiang Wang · Tianfeng Chu 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年1月
考虑到运维成本和技术的影响，分布式光伏电站群内部通常缺乏足够的气象观测设备。所采集气象数据的偏差以及软硬件限制导致的光伏功率数据误差，将直接导致模型预测精度降低。为解决这一问题，本文提出一种具有自适应时空编解码结构的分布式光伏功率短期预测方法，该方法能够适应不同数据输入和不同天气条件下的预测需求，提高预测精度。首先，利用随机森林算法（RF）和皮尔逊相关系数（PCC）对特征重要性进行排序，选取关键输入数据。其次，提出一种基于长短期记忆网络（LSTM）和时空注意力机制（STA）的时空特征编解码模型，...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于自适应时空编解码器的分布式光伏短期功率预测技术具有显著的战略应用价值。 **业务协同价值：**该技术直击分布式光伏电站运维痛点——气象观测设备不足导致的预测精度下降问题。对于阳光电源的智慧能源管理系统而言，精准的功率预测是实现光储协同优化的基础。通过LSTM与时空...