基于数据驱动特征提取的并网电压源换流器阻抗特性预测

Impedance Profile Prediction for Grid-Connected VSCs With Data-Driven Feature Extraction

Yang Wu · Heng Wu · Li Cheng · Jianyu Zhou 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年11月

数据驱动方法在预测并网电压源变流器（VSC）在广泛运行点（OP）下的阻抗特性方面具有良好前景。然而，传统方法依赖于运行点与阻抗特性之间的一一映射，正如本文所指出的，这种方法在多变流器系统中可能失效。为应对这一挑战，本文提出了一种基于堆叠自编码器的机器学习框架用于预测并网VSC的阻抗特性，并给出了详细的设计指南。所提出的方法使用特征而非运行点来表征阻抗特性，因此可扩展应用于多变流器系统。该方法的另一个优点是能够预测电网 - VSC系统在不稳定运行点处的VSC阻抗特性。仅基于稳定运行期间收集的数据即...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于数据驱动的阻抗特性预测技术对我们在光伏并网逆变器和储能系统领域具有重要战略价值。 该技术的核心突破在于解决了多变流器系统中阻抗预测的可扩展性难题。传统方法采用工作点与阻抗曲线的一对一映射，在我们日益复杂的光储一体化项目中存在明显局限。论文提出的堆叠自编码器框架通过...