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基于数据驱动振荡模式预测的风电并网系统谐振抑制方法
Data-Driven Oscillation Mode Prediction Based Resonance Mitigation Scheme for Wind Turbine Generators Connected Power System
Lujie Yu · Jiong Ding · Jiebei Zhu · Heyu Luo 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年5月
本文提出了一种数据驱动的振荡模式预测（DOMP）模型，旨在减轻风力发电机（WTG）接入电力系统中的潜在模态谐振问题，而无需建立复杂的状态空间分析模型。该方法首先对历史运行场景下的系统振荡模式进行识别和聚类，以提供高质量的训练数据。然后，采用深度极限学习机算法对DOMP模型进行训练，将场景信息作为输入，已识别的振荡模式作为输出。基于DOMP预测的振荡模式，对WTG控制参数进行优化，以防止潜在的模态谐振，并提高系统在未来不确定场景下的小信号稳定性。通过对改进的IEEE 39节点和IEEE 118节点...
解读: 该数据驱动振荡预测技术对阳光电源的风电变流器和储能产品具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器的并网控制，提升大规模储能电站的谐振抑制能力；也可集成到SG系列逆变器的GFM/GFL控制中，增强新能源并网系统稳定性。该方法无需精确建模，通过机器学习实现在线预测和自适应控制，契合阳光电源在智能化...
增强多时段主动配电网恢复与修复模型中的辐射状约束——面向最优孤岛数量的动态孤岛合并
Enhancing the Radiality Constraint for Multi-Period Restoration and Repair Model With Optimal Number of Islands in Active Distribution Networks
Yueyang Yang · Tao Ding · Yujie Ding · Shunqi Wang 等7人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
本文提出一种多时段配电网恢复与修复模型，支持N-k故障后动态优化孤岛数量及合并过程，并引入新型辐射状拓扑约束以保障恢复过程中网络结构合规性。在多个IEEE测试系统及2121节点实际网络中验证，负载恢复率提升54%，完全恢复提速30%。
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器（PCS）和PowerTitan液冷储能系统的黑启动与孤岛运行能力具有直接支撑价值：其动态孤岛划分与合并机制可优化PCS在故障下的构网型（GFM）控制策略，提升光储柴多源协同下的配网韧性。建议将文中辐射性约束算法嵌入iSolarCloud智能运维平台的故障响应模块，...