找到 7 条结果 · IEEE Transactions on Industry Applications
柔性牵引供电系统的有功与无功功率优化控制
Active and Reactive Power Optimization Control for Flexible Traction Power Supply System
Li Zeng · Xiaoqiong He · Shuang Yang · Ercong Wang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年9月
柔性牵引变电站(FTSS)中变流器的使用为优化柔性牵引供电系统(FTPSS)的功率分配铺平了道路。本文提出了适用于FTPSS的有功和无功功率优化控制方法。所提出的有功功率优化控制方法可在FTPSS中无需与列车进行任何通信的情况下,通过控制FTSS输出电压的相角差来协调各FTSS的输出有功功率,并降低牵引网中的有功功率损耗。所提出的无功功率优化控制策略考虑了FTSS的容量和输出电压限制,自适应地协调各FTSS的输出无功功率,确保了FTPSS的安全性。建立了基于MATLAB/Simulink的仿真模...
解读: 该柔性牵引供电系统的有功无功协同优化控制技术对阳光电源储能及充电桩产品线具有重要借鉴价值。文中电力电子变换器的功率协同控制策略可直接应用于ST系列储能变流器,通过有功无功解耦控制实现电网电压支撑与功率因数优化,提升PowerTitan储能系统的电能质量调节能力。牵引网电压稳定控制方法可迁移至充电桩产...
基于大语言模型的工业热电微网分布式优化调度
LLM-powered distributed optimal scheduling for industrial heat-electricity micro-grids
Haolan Yang · Zhengbo Li · Youbo Liu · Yue Xiang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年9月
摘要:热负荷和电动汽车(EV)等柔性负荷在微电网调度中充当虚拟储能源(VESS),通过负荷转移来提高经济效益。由于集中式优化方法在柔性负荷调度中面临可扩展性和隐私性限制,交替方向乘子法(ADMM)等分布式方法提供了具有可扩展性的替代方案。然而,ADMM的性能对惩罚参数高度敏感,该参数必须根据问题的内在特征进行调整。这种依赖性需要复杂且费力的手动调参。为解决这一问题,本文提出了一种利用大语言模型(LLM)的新型参数调整机制。在特定领域精心设计的提示下,LLM动态优化惩罚参数,以提高收敛效率和适应性...
解读: 该LLM驱动的分布式优化调度技术对阳光电源工商业微网解决方案具有重要应用价值。可直接应用于PowerTitan储能系统与SG系列逆变器构成的工业微网场景,通过多智能体协同机制实现光伏发电、ST储能变流器、充电桩等多元设备的智能协调。该方法将热负荷与电动汽车作为虚拟储能的理念,可增强iSolarClo...
Guest Editorial: Advanced and Innovative Control Technologies for Grid-Resilience-Enhancing Energy Storage Systems
Guest Editorial: Advanced and Innovative Control Technologies for Grid-Resilience-Enhancing Energy Storage Systems
Mahinda Vilathgamuwa · King Jet Tseng · Yang Li · Akshay Kumar Rathore 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年3月
[Guest Editorial - 特邀编辑社论,期刊编辑或特邀专家的评论性文章,通常无独立摘要]
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...
基于特性识别的IGBT器件健康状态评估方法
An IGBT Device Health Status Assessment Method Based on Characteristics Identification
Zeyu Duan · Ran Yao · Wei Lai · Hui Li 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
绝缘栅双极型晶体管(IGBT)是电力电子设备的关键部件,IGBT 器件的健康状况对于确保电力系统的可靠性和稳定性至关重要。本文提出一种基于特征识别的 IGBT 器件健康状态评估方法。首先,建立 IGBT 器件的有限元模型,分析功率循环条件下键合线和焊料层的性能。其次,对焊料层失效和键合线失效情况下的 IGBT 器件进行仿真,并分析不同老化程度下 IGBT 器件的特征参数。最后,采用基于自适应网络的模糊推理系统(ANFIS)算法建立 IGBT 器件健康状态评估模型,并利用功率循环测试数据验证健康状...
解读: 该IGBT健康状态评估技术对阳光电源核心产品线具有重要应用价值。在ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统中,IGBT作为功率开关核心器件,其健康状态直接影响系统可靠性和寿命。该特性识别方法可集成至iSolarCloud智能运维平台,通过实时监测IGBT开关过程电学特征参数,实现预测性维...
考虑直流换流站控制模式切换的含可再生能源交直流系统静态电压稳定裕度最优增益控制
Optimal Enhancement Control of Static Voltage Stability Margin for AC/DC Power System With Renewables Considering Control Mode Switching of DC Converter Stations
Wanbin Liu · Shunjiang Lin · Yuerong Yang · Ziqing Yang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
在可再生能源电站(RESs)高渗透率的交直流电力系统中,注入母线的功率具有高度随机波动性,这给确保系统具备足够的静态电压稳定裕度(SVSM)带来了巨大挑战。本文考虑了可再生能源输出的不确定性以及直流换流站控制模式随负荷增长而切换的影响,提出了一种交直流电力系统的最优静态电压稳定裕度提升控制模型。在该模型中,通过调节发电机的功率输出和端电压以及直流换流站多种控制模式的参数,提升了可再生能源功率不确定情况下系统的静态电压稳定裕度。通过提出三角凸包松弛法,并利用不确定性感知模型(UaM)方法和内层优化...
解读: 该交直流系统电压稳定性优化技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。研究中的直流换流站控制模式动态切换机制可直接应用于储能变流器的GFM/GFL混合控制策略,提升构网型与跟网型模式切换的平滑性。所提出的无功补偿协调优化方法可增强储能系统在高比例新能源场景下的...
内在与外在学习框架用于多设备初期故障检测与分类
Intrinsic and Extrinsic Learning Framework for Multi-Equipment Incipient Fault Detection and Classification
Lixian Shi · Yang Weng · Qiushi Cui · Xiaodong Zheng 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年9月
早期故障(IFs)是电力设备故障的先兆。由于发生频率低,早期故障数据十分稀缺。早期故障数据的稀缺导致识别早期故障存在困难。传统方法缺乏学习早期故障数据丰富且有意义表征的能力,尤其是在早期故障数据有限的情况下。此外,一些将波形转换为图像的方法在捕捉时间关系和分析波形失真方面并无优势。为解决这些问题,本文开发了一个名为INTEL - IFD的智能框架。在数据处理过程中,提出了一种加权早期故障格拉姆矩阵表达方法,以获得增强了早期故障特征的加权格拉姆图像,用于进一步基于图像的智能识别。为应对故障数据有限...
解读: 该内在与外在学习框架对阳光电源的功率器件故障预测具有重要应用价值。可应用于ST系列储能变流器、SG系列光伏逆变器中的SiC功率模块故障预警,以及PowerTitan大型储能系统的预测性维护。通过挖掘有限故障样本的深层特征并引入外部知识,可提升iSolarCloud平台对功率器件初期故障的诊断准确率。...