找到 9 条结果 · IEEE Transactions on Industry Applications
面向时空可再生能源预测的图状态空间模型
Graph State-Space Models for Spatio-Temporal Renewable Energy Forecasting
Alessio Verdone · Simone Scardapane · Rodolfo Araneo · Massimo Panella · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
本文提出基于图结构的状态空间模型，用于提升风电与光伏电站功率的时空联合预测精度。针对计算开销问题，设计轻量级miniGConvLSTM/GRU模型，在精度与资源效率间取得平衡，支撑实际能源管理系统部署。
解读: 该研究高度契合阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列储能系统的短期功率预测需求。图神经网络融合状态空间建模可显著提升多站点光伏电站（如组串式逆变器集群）与风电场协同预测精度，优化ST PCS的充放电调度策略；建议将miniGConvGRU嵌入iSolarCloud...
基于ADMM的弹性分布式经济模型预测控制算法用于网络化微电网的频率恢复与经济调度
An ADMM-Based Resilient Distributed Economic MPC Algorithm for Frequency Restoration and Economic Dispatch in Networked Microgrids
Yubin Jia · Panxiao Yong · Chaojie Li · Ke Meng 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
针对可再生能源波动性导致微电网分层控制难以兼顾经济调度与实时动态性能的问题，本文提出一种基于ADMM的分布式经济模型预测控制（EMPC）策略，实现并行求解、降低通信与计算负担，并通过Lyapunov分析证明系统渐近稳定及稳态经济性优越。
解读: 该ADMM-MPC算法高度契合阳光电源在光储协同微电网场景下的智能控制需求，可直接赋能iSolarCloud平台的多站点协同优化调度，并提升ST系列PCS及PowerTitan系统在离网/并网切换、频率支撑和经济运行中的响应精度与鲁棒性。建议将该算法嵌入新一代光储一体化控制器固件，强化其在工商业微电...
一种带重复和PI环节的线性机器学习模型预测控制方法在三相逆变器中的应用
A Linear Machine Learning-Based Model Predictive Control With Repetitive and PI Elements for a Three-Phase Inverter
Jianwu Zeng · Wei Qiao · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年6月
现有的基于机器学习（ML）的模型预测控制（MPC）方法要么不如采用二次规划（QP）的在线优化MPC，要么计算复杂度高，无法在资源受限的数字信号处理器（DSP）中实现。本文通过使用线性ML方法并添加额外的可解释特征来解决这两个问题。首先，从理论上证明了由QP - MPC生成的训练数据具有内在线性，因此可以使用线性ML方法，如线性神经网络（LNN）和线性支持向量回归（LSVR）来捕捉训练数据集的线性特征。线性运算将计算复杂度从 O(2n) 显著降低至 O(1)，从而使其能够在DSP中实现。其次，将具...
解读: 该线性ML-MPC技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。通过线性化模型降低计算复杂度，可显著减轻控制器DSP/FPGA的运算负担，降低硬件成本；引入重复控制环节能有效抑制周期性谐波，提升并网电流THD性能，满足严格的电能质量标准；PI反馈增强的鲁棒性可应对电网阻抗波动...
基于机器学习代理的手动与自动开关在配电网中的优化配置
Optimal Placement of Manual and Automatic Switches in Power Distribution Systems Using a Machine Learning Proxy
Mehrdad Ebrahimi · Mohammad Rastegar · Kiana Karami · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年2月
故障管理涉及在故障发生后尽快恢复停电用户的操作，而优化开关布局有助于实现这一目标。然而，由于问题的非线性和巨大的搜索空间，开关优化问题需要大量的计算工作。因此，对于大规模配电系统而言，该问题可能难以求解。本文提出了一种基于机器学习的代理方法，用于确定实际配电系统中手动和自动开关的最佳数量和位置。目标函数包含设备成本和可靠性指标，包括系统平均停电频率指标（SAIFI）、系统平均停电持续时间指标（SAIDI）和未供电量（ENS）指标。所提出的模型是一个堆叠集成模型，其中基于卷积神经网络（CNN）的模...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于机器学习的配电网开关优化技术具有重要的战略价值。随着公司在分布式光伏、储能系统及综合能源解决方案领域的深度布局，配电网的智能化管理已成为提升系统可靠性和经济性的关键环节。 该技术的核心价值在于通过堆叠集成学习模型，大幅降低开关优化问题的计算复杂度，这对阳光电源的配...
基于Koopman算子的物理信息数据驱动可再生能源主导电力系统振荡抑制策略
Physics Informed Data-Driven Oscillation Stabilization Strategy for Renewable-Dominant Power Systems Based on Koopman Operator
Zihan Wang · Gengyin Li · Ziyang Huang · Xiaonan Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
随着波动性可再生能源发电（REGs）的高比例接入，振荡现象在全球范围内频繁出现。与传统电力系统中的低频振荡不同，以可再生能源为主导的电力系统中的振荡频率更高，涉及更多非线性因素，严重威胁着系统的稳定运行。振荡稳定控制设计的主要技术挑战在于以可再生能源为主导的电力系统具有非线性、复杂性，且难以获取其模型。为应对这一范式转变，本文提出了一种基于柯普曼算子（KO）的物理信息驱动的数据驱动振荡稳定控制（PDOS）策略，该策略具有强可解释性和高计算效率的优点。首先，基于柯普曼算子实现了非线性动态的全局线性...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于Koopman算子的物理信息驱动振荡稳定技术具有重要的战略价值。随着全球新能源渗透率持续攀升，我们在实际项目中已观察到高频振荡问题日益突出，这与传统电力系统的低频振荡特性存在本质差异，对我们的光伏逆变器和储能系统控制策略提出了新挑战。 该技术的核心价值在于通过Ko...
一种两阶段方法实现光伏逆变器参与功率因数校正与电压调节
A Two-Stage Approach for PV Inverter Engagement in Power Factor Correction and Voltage Regulation
Shiva Poudel · Tylor E. Slay · Monish Mukherjee · Alexander A. Anderson 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
摘要：太阳能光伏（PV）等分布式能源资源的快速整合，可能会因反向潮流和变电站接口处的低功率因数，给配电馈线带来过电压挑战。尽管现有文献广泛探讨了利用智能逆变器的能力，通过电压 - 无功曲线（VVC）实现无功功率的灵活性，但由于计算需求和通信要求，实时获取此类曲线的时变运行点颇具挑战。同样，由于问题的复杂性以及有效调动用户自有资源的困难，在大规模配电馈线中采用基于优化的方法进行无功功率控制和主动电压调节也存在难度。本文提出了一种利用智能逆变器提供无功功率支持的两阶段策略。第一阶段通过根据预测的系统...
解读: 从阳光电源智能逆变器业务视角来看，这篇论文提出的两阶段无功功率控制策略具有重要的技术参考价值和应用前景。该方案有效解决了大规模分布式光伏并网带来的过电压和功率因数问题，这与我司在全球市场面临的电网适应性挑战高度契合。 论文的核心创新在于将传统的实时优化控制分解为"离线规划+实时交易"两个层次。第一...
基于物理信息图神经网络的不平衡配电系统协同动态重构与电压调节
Physics-Informed Graph Neural Networks for Collaborative Dynamic Reconfiguration and Voltage Regulation in Unbalanced Distribution Systems
Jingtao Qin · Rui Yang · Nanpeng Yu · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
长期以来，网络重构一直被用作一种战略手段，以最小化配电系统损耗并有效调节电压水平。有载调压变压器对于控制母线电压也至关重要，特别是在应对具有间歇性输出的分布式能源资源（DER）日益增加的接入时。本文提出了新的方法，以应对不平衡三相配电系统中的动态重构和最优分接头设置挑战。我们提出了一个近似的混合整数二次约束规划（MIQCP）来对动态重构进行建模，并基于第一类特殊有序集（SOS1）首次提出了电压调节器（VR）分接头设置的公式。为了降低计算复杂度，我们提出了一种结合链路分类器的基于物理信息的时空图卷...
解读: 该物理信息图神经网络技术对阳光电源配电侧产品具有重要应用价值。在ST储能系统中，可实现多台储能变流器协同优化拓扑与电压调控，应对三相不平衡场景下的快速功率响应；在光储充一体化微网方案中，结合SG逆变器与充电桩的分布式接入，通过动态重构算法优化潮流分布，降低网损并改善电压质量。该方法融合物理约束的深度...
面向孤岛型网络化微电网频率恢复的数据驱动式网络韧性框架
A Data-Driven Cyber-Resilience Framework With Minimal Feature Learning for Frequency Restoration in Isolated Networked Microgrids
Subrata K. Sarker · Hamidreza Shafei · Li Li · M. J. Hossain 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
本文提出一种基于稀疏贝叶斯学习与序贯蒙特卡洛的数据驱动框架，用于孤岛型网络化微电网（INMG）上层控制层的网络攻击协同检测与缓解，实现快速频率恢复与经济运行。在MATLAB/OPAL-RT中验证了其对多通道攻击的强鲁棒性与实时性。
解读: 该框架高度契合阳光电源PowerTitan、PowerStack等储能系统在微电网场景下的构网型（GFM）与智能协同控制需求，可增强ST系列PCS在通信受扰时的频率自主恢复能力。建议将该轻量化AI检测模块嵌入iSolarCloud平台边缘侧，提升光储柴氢多源混合微电网的网络韧性；尤其适用于海外离网项...
面向间歇性发电的灾后韧性信息物理配电网重构与动态组网微电网构建
Disaster-Resilient Cyber-Physical Distribution System Reconfiguration and Dynamic Networked Microgrid Formation Under Intermittent Generation
Md. Zahidul Islam · Yuzhang Lin · Vinod M. Vokkarane · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
本文提出信息物理协同重构（CPCR）框架，通过统一图模型刻画配电网与通信网双向依赖关系，结合图论路径优化与动态微电网形成策略，在自然灾害等极端事件后快速恢复关键负荷，兼顾通信时延、可再生能源波动及系统约束。
解读: 该研究高度契合阳光电源PowerTitan和ST系列PCS在极端场景下的构网型微电网自治运行需求，尤其支撑其iSolarCloud平台实现跨层协同恢复决策。建议将CPCR框架嵌入PowerTitan能量管理系统（EMS），强化其在离网/黑启动模式下对光伏+储能+负荷的动态拓扑重构能力；同时为组串式逆...