找到 5 条结果 · IEEE Transactions on Industry Applications
一种增强型无源性控制在波浪能转换系统混合储能中的应用
An Enhanced Passivity-Based Control of Hybrid Energy Storage Applied to Wave Energy Conversion System
Peiwen Tan · Lei Huang · Wenjun Zheng · Shixiang Wang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年7月
直驱式波浪能转换器（DDWEC）的输出功率本质上受实际海况影响，具有显著的间歇性。这种可变性给向负载提供稳定电力带来了挑战，进而使控制策略变得复杂。本文提出了一种用于含直驱式波浪能转换器和混合储能系统（HESS）的孤岛微电网应用的互联阻尼评估 - 基于无源性的控制器（IDA - PBC）。与其他控制方法不同，IDA - PBC 不将控制策略分为外环和内环，这使得控制策略更高效，能够确保系统稳定性。结合基于无源性的控制，本文提出了一种非线性干扰观测器（NDO），以增强系统在参数不匹配和负载条件变化...
解读: 该增强型无源性控制策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要借鉴价值。文章提出的超级电容-蓄电池混合储能架构与基于端口受控哈密顿模型的控制方法，可直接应用于光储、风储等新能源并网场景的功率平抑。其渐近稳定性保证与鲁棒控制特性，可增强阳光电源储能系统在电网扰动下的动态响...
新型电力系统中混合储能系统的轻量级数据驱动规划方法
Lightweight Data-Driven Planning Method of Hybrid Energy Storage Systems in the New Power System
Yanda Huo · Jiahui Yang · Jiahui Qu · Chao Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年2月
随着储能系统（ESS）的发展，在新型电力系统中集成混合储能系统（HESS）有助于缓解可再生能源（RES）高渗透率带来的不确定性和灵活性不足问题。然而，混合储能系统的多时间尺度耦合特性给传统规划方法的建模过程带来了挑战。为提高规划模型的适用性，本文提出一种运行与规划阶段解耦的轻量级数据驱动规划方法。首先，基于生产模拟对混合储能系统在新型电力系统中的需求函数进行量化。其次，建立图形化模型来描述混合储能系统的多时间尺度特性。然后，考虑投资成本，提出一种轻量级数据驱动规划模型，对包括能量型储能系统和功率...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇论文提出的轻量化数据驱动混合储能系统规划方法具有重要的战略价值。该方法通过解耦运行与规划阶段，有效解决了多时间尺度耦合特性带来的建模难题，这与我们在储能系统集成方面的技术痛点高度契合。 论文核心价值在于将能量型储能与功率型储能进行协同优化配置。对于阳光电源而言，这意味...
基于多智能体深度强化学习的氢储能系统参与式分散电压控制
Hydrogen Energy Storage System Participated Decentralized Voltage Control With Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Method
Xian Zhang · Changlei Gu · Hong Wang · Guibin Wang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
随着电力电子技术的发展，智能逆变器和储能系统正逐步应用于有源配电网（ADN）的电压调节。本文将氢能储能系统（HESS）纳入配电网电压控制，并提出一种协同电压控制框架。首先，考虑不同电压调节设备的特性，构建了一个双时间尺度电压控制问题。对HESS进行精确建模并引入快速时间尺度。为了实现该问题的分散高效求解，将其重新表述为双时间尺度马尔可夫博弈问题，然后提出一种改进的多智能体软演员 - 评论家（MASAC）算法来求解。具体而言，将优先经验回放引入MASAC算法，即PER - MASAC，以增强训练过...
解读: 该多智能体深度强化学习的分散电压控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。氢储能系统的无功调节策略可直接迁移至电化学储能PCS控制，增强ST储能变流器在配电网中的自主电压支撑能力。多智能体协同框架可应用于PowerTitan多机并联场景，实现分布式协同控...
一种面向时空城市轨道交通的混合储能系统容量优化与能量管理多任务强化学习方法
A Multi-Task Reinforcement Learning Approach for Optimal Sizing and Energy Management of Hybrid Electric Storage Systems Under Spatio-Temporal Urban Rail Traffic
Guannan Li · Siu Wing Or · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
客流波动和延误导致的交通管制给城市轨道交通牵引网络中混合储能系统（HESS）的高效再生制动能量利用带来了巨大挑战。本文提出了一种基于多任务强化学习（MTRL）的协同HESS容量配置与能量管理优化框架，以提高动态时空城市轨道交通下HESS的经济运行水平。将不同时空牵引负荷分布下特定配置的HESS控制问题表述为多任务马尔可夫决策过程（MTMDP），并设计了一种考虑日常运营模式的迭代容量优化方法，以最小化HESS的生命周期成本（LCC）。然后，开发了一个由基于Copula的客流生成方法和结合牵引能耗 ...
解读: 该多任务强化学习框架对阳光电源轨道交通储能解决方案具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器的容量配置优化和PowerTitan储能系统的实时能量管理策略，通过协同优化提升再生制动能量回收效率。该方法处理时空负荷波动的能力可启发iSolarCloud云平台增强预测性维护功能，将强化学习算法集成...
基于模型预测控制的光伏-混合储能系统并网微电网电能质量提升与功率管理
Power Quality Enhancement and Power Management of PV-HESS Based Grid-Tied Microgrid Using Model Predictive Control Approach
Chinmaya Jagdev Jena · Pravat Kumar Ray · Gayadhar Panda · Shobhit Nandkeolyar · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年12月
可再生能源依赖天气的特性给持续供电带来了挑战，而电力电子设备的使用会在电网交互系统的公共连接点（PCC）引入谐波，从而引发电能质量问题。本文提出了一种配备混合储能系统（HESS）的并网光伏（PV）系统，旨在解决这些问题。本文的主要目标是确保为负载提供持续、高质量的电力供应，同时实现发电、储能和用电之间的无缝电力传输。为实现这一目标，采用有限控制集模型预测控制（FCS - MPC）算法对功率变换器进行控制，从而实现最优的功率管理。此外，将改进的泄漏最小均方（MLLMS）算法应用于三相电压源变换器（...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项研究对我们在光储一体化系统和微电网解决方案领域具有重要参考价值。论文针对的核心痛点——可再生能源波动性和并网电能质量问题，正是我们在实际工程项目中持续攻克的技术难题。 该研究提出的有限集模型预测控制（FCS-MPC）算法在功率管理方面展现出优势，这与我们在高端光伏逆变...