找到 7 条结果 · IEEE Transactions on Industry Applications
基于光伏过度配置和电池储能的中国东北地区企业级太阳能功率预测
Firm Solar Power Forecasting With Photovoltaic Overbuilding and Battery Storage in Northeastern China
Qi Gao · Dazhi Yang · Guoming Yang · Hao Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年6月
由于太阳辐照度具有间歇性和多变性,光伏发电伴随着高度的不确定性,使其不可调度。为克服这一固有局限,本研究首先考虑采用物理模型链,以提高从天气预报到光伏发电功率预测的转换精度。然后,结合电池储能与新颖的超量建设及主动限电策略,开发出一种可靠(即无误差)的功率预测方法,从原理上讲,该方法可向电网输送有效可调度的太阳能电力。从优化角度出发,引入可靠预测溢价作为目标函数,以衡量实现可靠预测所需的额外成本。利用中国东北地区所有主要城市的相关数据进行了案例研究。研究发现,在中国东北地区,可靠预测溢价范围为1...
解读: 该研究的光伏过配置与储能协同优化技术对阳光电源ST系列储能系统和SG系列逆变器具有重要应用价值。针对东北地区高纬度、冬季辐照弱的特点,研究提出的容量配比优化方法可直接应用于PowerTitan储能系统的容量设计,通过动态调度策略平抑功率波动,提升电网友好性。该技术可增强iSolarCloud平台的功...
基于可再生能源的并网电动汽车充电站恒定无功功率与恒定电压控制策略性能评估
Performance Evaluation of Constant Voltage and Reactive Power Control Strategies for Renewable-Integrated Grid-Connected EV Charging Stations
Sk. A. Shezan · Md. Fatin Ishraque · Kamil Ahmad · Md. Nimul Hasan 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年6月
本研究提出了一种创新的基于可再生能源的电动汽车充电站(EVCS),采用恒定无功功率(Q)和恒定电压(V)控制。该方法旨在解决可再生能源有限、运营成本高以及电网不稳定等问题,以提高电动汽车的充电效率。通过整合风力涡轮机、太阳能光伏板和储能系统等可再生能源,该充电站能够在非高峰时段消耗电能,并在用电需求高时向电网供电。其创新之处在于应用恒定电压和恒定无功功率控制来稳定电压和频率,确保系统在故障条件下的恢复能力。仿真结果表明,控制器具有较强的鲁棒性,电压和频率能在0.4秒内恢复到标称值,显示出故障后的...
解读: 该恒定无功功率与恒定电压控制策略对阳光电源光储充一体化解决方案具有重要应用价值。研究中的动态无功调节技术可直接应用于阳光电源充电桩产品线,通过V/Q协调控制提升电网适应性。该策略与ST系列储能变流器的电压支撑功能形成互补,可优化光储充系统在弱电网场景下的并网性能。特别是在大规模充电站部署中,结合SG...
一种用于集成双向电动汽车的孤岛微电网中弹性运行的新型构网型逆变器控制策略
A Novel Grid-Forming Inverter Control Strategy for Resilient Operations in an Islanded Microgrid With Bidirectional Electric Vehicle Integration
Karan Singh Joshal · Neeraj Gupta · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年2月
本文对一个7母线孤岛微电网系统的设计、控制和性能评估进行了详细分析。该微电网系统有两个分布式能源(DER)单元,由配备电池储能系统(BESS)的太阳能光伏组成,同时还有一台柴油发电机(DIG)作为第三种能源。一辆电动汽车(EV)接入其中一条母线,可在电网到车辆(G2V)和车辆到电网(V2G)两种模式下运行。微电网的控制框架围绕连接到DER单元和DIG的三个形成电网的三相半桥逆变器展开。一种带有虚拟阻抗和前馈微分的改进下垂控制方法可减轻畸变、减少环流并改善暂态响应,从而提高稳定性和动态性能。逆变器...
解读: 从阳光电源的业务视角来看,这篇论文提出的构网型逆变器控制策略与我司在光储一体化及微电网解决方案方面的技术路线高度契合,具有重要的参考价值和应用潜力。 **核心技术价值方面**,论文采用的增强型下垂控制结合虚拟阻抗和前馈导数机制,能够有效抑制谐波畸变和环流问题,这直接呼应了我司PowerStack储...
电动汽车与光伏不确定性下的电力系统可靠性评估
Power System Reliability Assessment Under Electric Vehicle and Photovoltaic Uncertainty
Jitendra Thapa · Joshua Olowolaju · Mohammed Benidris · Hanif Livani · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
近年来,为减少对化石燃料的依赖、降低排放并推动可持续能源发展,电动汽车(EV)的普及以及光伏(PV)等可变能源资源的使用量均有所增加。然而,电动汽车和光伏的广泛应用给电力系统的可靠性带来了前所未有的挑战。挑战在于太阳能发电固有的间歇性,以及电网需求侧电动汽车充电负荷带来的不确定性。因此,从电力系统运行和规划的角度来看,在可靠性评估框架中考虑这些资源输出功率的不确定性是必不可少的。本文建立了一个考虑不同充电站位置、电动汽车类型和驾驶员行为的电动汽车负荷模型。此外,所提出的方法通过利用K近邻回归器进...
解读: 从阳光电源的业务视角来看,这篇论文所探讨的电力系统可靠性评估方法对我们在光储充一体化解决方案领域具有重要的战略参考价值。 论文核心聚焦于光伏发电间歇性和电动汽车充电负荷不确定性对电网可靠性的双重影响,这恰好切中了我们当前业务布局的关键痛点。其采用的K近邻回归进行光伏出力区间预测和蒙特卡洛仿真方法,...
人工智能辅助的三相单级光伏逆变器系统黑箱建模
Artificial Intelligence Aided Black-Box Modeling of Three-Phase Single-Stage Photovoltaic Inverter Systems
Yuxi Men · Junhui Zhang · Xiaonan Lu · Tianqi Hong · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
随着太阳能在配电系统中的渗透率不断提高,对光伏(PV)发电系统进行精确建模和适当控制变得越来越重要。然而,基于逆变器的电源(IBR)的建模和系统辨识颇具挑战性,因为制造商可能不会提供敏感信息(如电气元件的拓扑结构或参数)。仅利用经验数据而无需系统内部细节的黑箱建模方法,可能是解决上述问题的有效途径。同时,鉴于人工神经网络(ANN)具有强大的逼近能力,其可增强用于逆变器主导系统辨识的传统建模方法。本文对电力电子变换器(PEC)的黑箱建模方法进行了综述。此外,本文提出了一种使用非线性自回归外生神经网...
解读: 从阳光电源的业务视角来看,这项基于人工智能的光伏逆变器黑箱建模技术具有重要的战略价值和应用前景。 **业务价值方面**,该技术解决了逆变器系统建模中的核心痛点。在实际应用场景中,电网公司、系统集成商或第三方运维机构往往难以获取逆变器的详细拓扑结构和控制参数,而这项技术仅依靠输入输出数据即可建立精确...
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...
学习电压-无功下垂曲线以最优协调光伏
PV)智能逆变器
Daniel Glover · Anamika Dubey · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年10月
随着基于逆变器的资源(IBRs)在有源配电网(ADNs)中大规模接入带来的挑战日益凸显,基于学习的电力系统运行任务解决方案作为潜在手段正受到越来越多的关注。尽管机器学习(ML)方法在评估中能取得较高的准确率,但由于安全担忧和可解释性有限,它们尚未在公用事业规模得到广泛应用。这为能够同时满足性能和监管要求的ML方法提供了发展机遇。为改善这些不足,本文提出了一种基于深度强化学习(DRL)的无模型自适应电压 - 无功控制(VVC)调度框架,用于太阳能光伏(PV)智能逆变器(SIs)的系统级电压调节和损...
解读: 该Volt-VAR下垂曲线学习技术对阳光电源SG系列光伏逆变器的智能控制具有重要应用价值。当前SG逆变器采用固定下垂曲线进行无功调节,难以适应动态电网环境。该研究提出的数据驱动方法可集成至逆变器DSP控制器,通过iSolarCloud平台收集历史运行数据训练神经网络模型,实现下垂参数的自适应优化。技...