找到 25 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
基于同步相量测量的大规模电力系统发电控制装置强迫振荡检测与定位
Forced Oscillation Detection and Location in Generator Control Devices of Bulk Power Systems Using Synchrophasor Measurements
Tao Jiang · Bohan Liu · Bin Wang · Xue Li 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
电力系统中的强迫振荡由持续周期性扰动引起，威胁系统稳定性。本文提出一种基于同步相量测量的大规模电力系统强迫振荡检测与定位新方法。首先，利用短时傅里叶变换结合时频域能量比函数实现振荡检测；进而证明耗散能量流与耗散能量谱的等价性，定义调速器与励磁系统的互功率谱密度，推导其在振荡频率处的幅值与相位谱，提出控制装置协同定位判据，并基于频带能量构建扰动装置振荡贡献度指标以识别主导扰动源。最后通过WECC 179节点系统、2021 IEEE-NASPI振荡定位竞赛及ISO-New England现场数据验证...
解读: 该强迫振荡检测与定位技术对阳光电源构网型储能系统具有重要应用价值。针对PowerTitan大型储能系统，可将同步相量测量与短时傅里叶变换集成至iSolarCloud平台，实时监测储能变流器控制环节（功率控制器、虚拟同步机VSG模块）引发的强迫振荡，通过互功率谱密度分析定位ST系列变流器中调速器与励磁...
一种用于随机持续扰动下电力系统吸引域估计的扩展方法
An Extended Stochastic Region of Attraction Estimation Method for Power Systems Under Stochastic Sustained Disturbances
Yuerong Yang · Shunjiang Lin · Mingbo Liu · Leyi Deng 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
可再生能源输出中的随机持续扰动（SSDs）会影响电力系统的暂态稳定性。本研究利用 Lévy 驱动的随机微分代数方程（LDSDAEs）来研究电力系统在随机持续扰动下的动态性能。LDSDAEs 的随机吸引域被划分为稳定区域和概率稳定区域，二者合称为扩展随机吸引域（ESRA）。传统的确定性吸引域（RA）估计方法并不适用。为解决这一问题，本研究提出了一种基于逃逸概率的 LDSDAEs 扩展随机吸引域估计方法。首先，我们推导出了 LDSDAEs 吸引子附近系统初始状态逃逸概率的积分 - 微分方程。然后，探...
解读: 该随机吸引域估计方法对阳光电源储能与光伏系统具有重要应用价值。针对PowerTitan大型储能系统和SG系列光伏逆变器，该技术可量化可再生能源随机波动对系统暂态稳定性的影响边界，为构网型GFM控制策略提供概率性稳定域评估依据。结合ST系列储能变流器的快速功率响应能力，可优化虚拟同步机VSG参数整定，...
主动配电网中微电网间协作运行决策的隐私保护外包计算
Privacy-Preserving Outsourced Computation of Collaborative Operational Decisions Among Microgrids in an Active Distribution Network
Xutao Han · Zhiyi Li · Xuanyi Xiao · Ping Ju 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年6月
本文提出一种促进主动配电网中公用配电网络与微电网协同运行决策的方案，旨在兼顾计算时效性与微电网隐私保护。通过构建虚拟微电网模型，主动混淆原始参数并外包至配电系统运营商，在保持模型结构与稀疏性不变的前提下实现隐私保护。运营商将加密后的微电网模型与主网调度模型集成，生成协同优化决策，并通过异步解密机制返回公共耦合点解，由各微电网主控制器并行解密以修正潮流。该方法在数学上保证了协同决策的凸性、可行性与正确性，仿真结果验证了其快速性、准确性、鲁棒性与可扩展性。
解读: 该隐私保护协同优化技术对阳光电源PowerTitan储能系统及微电网解决方案具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器的多站点协同调度场景，通过虚拟模型加密技术保护各微电网运行参数（如SOC、充放电策略）的商业敏感信息，同时实现配网侧与多个分布式储能站的快速协同优化。该方案的异步解密并行计算机...
基于灵敏度的可再生能源可用发电容量变化跟随滚动运行可靠性评估方法
A Sensitivity-Based Rolling Operational Reliability Evaluation Method Following the Changing Available Generation Capacity of Renewable Energies
Xuan Li · Kaigui Xie · Changzheng Shao · Bo Hu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年4月
由于可靠性评估过程耗时，电力系统运行可靠性通常基于可再生能源出力的预测值提前进行。然而，在实际运行中，可再生能源预测值不断更新，需进行滚动评估以保持可靠性评估的准确性。本文提出一种基于系统可靠性对可再生能源可用出力灵敏度的日内滚动评估方法。该方法在可再生能源出力小幅波动时，通过修正前次评估结果快速获取可靠性指标。首先，结合输电线路状态字典法与负荷可行域（LFR）方法，构建基于LFR的蒙特卡洛可靠性评估模型；其次，提出一种负荷削减计算的近似距离法，建立负荷削减量与可再生能源可用出力之间的线性多项式...
解读: 该滚动可靠性评估方法对阳光电源储能系统与光伏逆变器产品具有重要应用价值。针对ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统，可集成该灵敏度模型实现日内实时可靠性评估，根据光伏出力预测更新动态调整储能充放电策略，提升系统应急响应能力。对于SG系列光伏逆变器，该方法可优化iSolarCloud云平...
多任务图自适应学习在澳大利亚国家电力市场多元电价短期预测中的应用
Multi-Task Graph Adaptive Learning for Multivariate Electricity Price Short-Term Forecasting in Australia's National Electricity Market
Yi Li · Chaojie Li · Guo Chen · Xiaojun Zhou 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年4月
准确的电价短期预测对电力市场数字化至关重要。然而，可再生能源扩张与用电需求增长导致电价波动加剧，预测难度加大。供需不平衡的不确定性及电力市场的时空关联性是精准预测的主要障碍。本文提出一种多任务学习模型MGAAL，结合图注意力机制，并引入异常价格尖峰预测的辅助任务，提升泛化能力并降低过拟合风险。MGAAL采用基于注意力的图神经网络捕捉电力时空流动动态，并通过同方差不确定性和梯度归一化自适应调整任务权重。基于澳大利亚国家电力市场数据的实验表明，该模型性能优于当前先进方法。
解读: 该多任务图自适应学习电价预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统和ST系列储能变流器的能量管理策略中，精准的电价短期预测可优化充放电调度决策，通过峰谷套利提升收益。其图神经网络捕捉时空关联的方法可集成至iSolarCloud云平台，实现多站点储能协同优化。异常价...
第 2 / 2 页