Bernardo Castro Valerio · Vinicius A. Lacerda · Marc Cheah-Mane · Pieter Gebraad 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月

全球范围内对构建多端直流电网的兴趣日益增长，因其在整合海上风电和互联异步电网方面具有灵活性。在此背景下，开展交直流混合电网的最优潮流计算至关重要。本文提出了一种基于Python的交直流混合电网运行优化工具Pyflow ACDC，支持多种交流与直流电网的协同分析，可配置点对点及同质或异质多端直流系统。以北海海上风电开发为案例，展示了该工具在满负荷、变负荷及变电价市场条件下的优化分析能力。

解读: 该交直流混合电网最优潮流工具对阳光电源的大型储能和海上风电产品具有重要参考价值。工具支持的多端直流系统分析可直接应用于PowerTitan储能系统的电网侧VSG控制优化,提升系统并网稳定性。对于风电产品线,其变负荷和变电价优化算法可用于完善风电变流器的功率调度策略。此外,该工具的交直流协同分析方法也...

Renjun Wang · Hongjun Gao · Haifeng Qiu · Longbo Luo 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月

针对分布式可再生能源和负荷波动对配电网运行安全的影响，本文提出一种基于云边协同智能的优化方法，用于配电网分区与实时运行控制。该方法在云端集中训练，在边缘侧实时执行，通过新型分区策略降低计算负担，并引入开关重要性评估方法以压缩动作空间维度。建立多智能体马尔可夫决策过程模型，结合改进的混合多智能体软Actor-Critic算法与域随机化方法，提升策略在仿真与实际系统存在模型失配时的鲁棒性。IEEE 33节点系统及实际445节点网络的仿真验证了所提方法的有效性与优势。

解读: 该云边协同优化技术对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud平台具有重要应用价值。其云端训练-边缘执行架构可直接应用于ST系列储能变流器的分布式协调控制，通过多智能体强化学习实现储能集群的实时功率调度与电网分区管理。域随机化方法增强的鲁棒性可提升储能系统在模型失配场景下的控制可靠...

Mingze Li · Siyuan Wang · Lei Fan · Zhu Han · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月

氢能基础设施的发展有望促进可再生能源在配电网中的消纳。为利用氢能系统的灵活性，本文提出一种混合二进制二次规划模型，用于氢-电配电网协同运行，并建模车载移动储氢设施的路径调度及装卸量。设计了一种量子辅助的组合Benders分解算法，将主问题与子问题分别部署于量子处理单元和经典CPU求解。主问题被重构为量子退火器可高效求解的无约束二进制二次优化问题。在混合量子-经典计算平台上的测试结果表明，随着问题规模增大，该方法呈现优于传统CPU商业求解器的趋势。

解读: 该量子辅助优化算法对阳光电源氢-电综合能源系统具有重要应用价值。在PowerTitan储能系统与氢能耦合场景中，可优化移动储氢车辆调度与充放策略，提升系统灵活性。对于工商业光伏配储项目，该算法可协同SG逆变器、ST储能变流器与氢储能设施的多时间尺度调度，解决大规模混合整数优化难题。量子计算加速特性可...

Xianyu Zhou · Siqi Bu · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月

可再生能源与电力电子设备的不断融合因开环模态谐振带来了各种振荡问题，而开环模态谐振的本质机理尚未完全探明。为此，本文首先提出参与因子转移（PFT）的概念，揭示了开环模态交互中参与因子转移的存在以及模态谐振中不可追溯的参与因子转移的必要性。其次，开展参与因子转移分析（PFT分析），研究参与因子转移对模态交互的贡献。提出参与因子转移现象的两类情况，即参与因子守恒定律（PFCL）和借用参与因子定律（BPFL），用以解释电力系统中模态交互的本质机理。提出参与因子转移指标（PFTI），以判断参与因子转移是...

解读: 该模态谐振机理研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。文章揭示的源-网交互作用下的模态耦合机制，可直接指导阳光电源优化构网型GFM控制器参数设计，抑制弱电网并网时的次同步/超同步振荡。阻抗模型与状态空间结合的分析方法，可应用于SG系列光伏逆变器的多机并联场...

作者未知 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月

摘要：可再生能源（RES）的整合促使电网需要提高灵活性。虽然最优输电开关（OTS）能够利用这种灵活性，但确定性 OTS 无法为负荷和可再生能源注入的不确定性提供最优拓扑结构。本文提出了一种新颖的两级三阶段鲁棒交流 OTS（ACOTS）公式，用于解决电网日前运行中的注入不确定性问题。与以往的公式不同，所提出的模型对潮流方程没有进行近似处理。主问题是一个混合整数线性规划（MILP）公式，用于确定鲁棒最优网络拓扑，并作为子问题的输入。子问题按顺序求解，其中第一个子问题是确定性交流最优潮流（ACOPF）...

解读: 该鲁棒拓扑控制技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及ST系列储能变流器具有重要应用价值。研究中的半定规划松弛与N-1安全约束方法可直接应用于储能系统的功率调度优化，提升应对光伏出力波动的鲁棒性。结合阳光电源iSolarCloud云平台，可实现源网荷储协同优化：在电网拓扑动态调整场景下，储能...

作者未知 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月

基于电力电子变换器（PECs）的可再生能源的持续接入引发了未知的稳定性问题。目前针对包含跟网型（GFL）和构网型（GFM）电力电子变换器的系统小信号稳定性的常用分析主要是在两机系统上进行的，而将其应用于大规模电力系统仍存在不足。因此，本文针对集成了采用GFL和GFM控制策略的异构电力电子变换器的电力系统，引入了稳定等效多子系统（SEMSs）的概念。稳定等效多子系统可将复杂系统解耦为多个具有明确物理意义的小信号稳定等效两机子系统。这些子系统保留了GFL和GFM电力电子变换器之间以及电力电子变换器与...

解读: 该降阶多子系统建模方法对阳光电源混合型新能源系统具有重要应用价值。在PowerTitan储能系统与SG光伏逆变器并网场景中，ST储能变流器多采用构网型GFM控制提供电网支撑，而SG逆变器采用跟网型GFL控制实现最大功率跟踪，两类控制器的动态交互直接影响系统稳定性。该降阶建模技术可显著降低大规模光储电...

Jie Feng · Wenqi Cui · Jorge Cortés · Yuanyuan Shi · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月

可再生能源的高比例接入导致电力系统惯量时变，进而恶化频率动态性能。通过调节电力电子接口资源的功率设定值参与一次调频是一种有效缓解手段，但在时变惯量下控制器设计面临稳定性与最优性挑战。本文将时变惯量下的频率动态建模为非线性切换系统，各模式对应不同惯量水平下的非线性转子运动方程。提出一种神经比例-积分（Neural-PI）控制器结构，可保证各模式下输入-状态指数稳定。进一步设计在线事件触发切换机制，从针对不同惯量优化的Neural-PI控制器集中动态选取最优控制器。IEEE 39节点系统的仿真验证了...

解读: 该变惯量频率控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。文章提出的Neural-PI控制器与在线事件触发切换机制，可直接应用于阳光电源构网型GFM控制策略优化：在高比例新能源场景下，系统惯量随光伏SG逆变器出力波动而剧烈变化，传统固定参数VSG难以兼顾稳定...

Xu Wan · Mingyang Sun · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年10月

高比例可再生能源接入下，安全强化学习（RL）被广泛用于电力系统频率控制。然而，现有方法在非稳态环境适应与高维时变安全约束满足方面仍面临挑战。本文提出AdapSafe2，一种无需先验知识且具备安全保证的多区域频率控制方法。通过元环境学习算法自适应追踪系统参数变化，并构建元强化学习框架实现无模型自适应控制；设计基于控制屏障函数的安全评判网络与安全补偿器，动态识别并仅对高风险区域进行补偿，提升高维约束下的求解效率。在2区与3区低惯量系统中的仿真验证了该方法在动态安全约束下的优越性能。

解读: 该无先验安全强化学习技术对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器的频率调节功能具有重要应用价值。AdapSafe2的元学习自适应框架可增强储能系统在高比例新能源场景下的动态响应能力，其控制屏障函数安全机制能确保储能系统在SOC、功率等多维约束下的安全运行。该技术可与阳光电源现有的V...

Zhijun Qin · Yunming Li · Xinwei Chen · Hui Liu · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年10月

高比例可再生能源导致系统惯量下降与不确定性增加，给大停电后的系统恢复带来挑战。本文研究低惯量电力系统的可恢复性，提出滚动时域框架下的序贯决策方法，优化黑启动、电网 energization、风电重连与负荷恢复。针对风电重连引入的时变外生不确定性，构建双层优化模型：上层结合最小系统惯量常数（MSIC）与快速频率响应（FFR）确定非黑启动机组及可接纳风电容量增量；下层通过前导确定性模型与考虑风电不确定性的分布鲁棒优化模型，分别确保功率平衡与非同步渗透水平（SNSP）安全。基于IEEE 14节点与11...

解读: 该研究对阳光电源储能与光伏产品的大规模并网具有重要指导意义。研究提出的FFR快速频率响应策略可直接应用于ST系列储能变流器的GFM控制算法优化，提升系统黑启动与恢复能力。MSIC最小惯量约束与SNSP非同步渗透率指标可用于PowerTitan储能系统的容量配置与控制策略设计。对于SG系列光伏逆变器，...

Chongyu Wang · Wei Lin · Guoteng Wang · Mohammad Shahidehpour 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年9月

本文提出一种考虑频率安全约束的主动配电网最优恢复调度框架（FRSDN），充分利用分布式能源，特别是逆变型可再生能源发电单元（IIREGs）。通过融合同步热电机组调速器与IIREG虚拟同步控制的等效聚合频率响应，建立了适用于可再生能源主导的配电网恢复过程中负荷投入阶段的线性化且保守的动态频率指标约束。进一步，构建了序贯动态边界识别模型（SDIDM），精确辨识网络化微电网的动态边界及参与机组类型，从而有效施加频率安全约束。最终将问题建模为三层鲁棒混合整数线性规划（MILP），并采用列与约束生成（C&...

解读: 该频率约束恢复调度技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。研究提出的虚拟同步控制聚合频率响应模型，可直接应用于优化阳光电源储能PCS的VSG控制策略，提升微电网黑启动和孤岛运行时的频率稳定性。动态边界识别算法为iSolarCloud平台提供了配电网恢复调度的智...

Mohamed Abouyehia · Agustí Egea-Àlvarez · Sumeet S. Aphale · Khaled H. Ahmed · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年9月

在现代电力系统中，随着可再生能源的大规模接入，准确估计系统惯量对稳定性至关重要。本文提出一种基于小波变换的新型频域惯量估计方法，用于同步机及变流器接口发电机（CIG）动态惯量的评估。该方法利用小波系数捕捉有功功率与频率信号中快速变化的特征，通过其幅值量化暂态过程强度，进而反映系统惯量水平，并建立了频域与时域惯量估计之间的数学关系。所提方法具有良好的可扩展性，适用于不同规模系统。通过结合实时分段线性电路仿真器（PLECS）与数字信号处理器（DSP）的控制硬件在环（CHiL）实验验证了该方法的有效性...

解读: 该频域惯量估计技术对阳光电源构网型储能系统具有重要应用价值。在ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统中，可集成该小波分析算法实现动态惯量实时监测与自适应调节，优化VSG控制策略中的虚拟惯量参数配置。该方法的抗噪能力和数值鲁棒性可提升弱电网环境下储能系统的频率支撑性能，特别适用于高比例新...

Zimin Jiang · Peng Zhang · Yifan Zhou · Lukasz Kocewiak 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年8月

同步调相机（SCs）在将风能并入相对薄弱的电网中发挥着重要作用。然而，同步调相机的设计通常取决于特定的应用需求，可能无法充分适应从传统发电向可再生能源发电转型所导致的频繁变化的电网条件。本文设计了一种软件定义虚拟同步调相机（SDViSC）方法来应对这些挑战。我们的贡献主要有四点：1）设计了一种虚拟同步调相机（ViSC），使全功率变流器风力发电机组能够提供内置的同步调相机功能；2）对软件定义虚拟同步调相机进行工程化处理，将基于硬件的虚拟同步调相机控制器转化为软件服务，其中基于Tustin变换的软件...

解读: 该软件定义的虚拟同步调相机技术对阳光电源储能和风电产品线具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan系统的GFM控制策略优化,提升其在弱电网条件下的并网稳定性和电压支撑能力。该技术的软件可配置特性与阳光电源现有的虚拟同步机VSG控制架构高度契合,有助于实现储能变流器的多场景...

Bendong Tan · Junbo Zhao · Yousu Chen · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月

随着可再生能源的不断接入以及系统不确定性的存在，罕见事件的风险评估在电力系统规划和运行中变得愈发重要。然而，通过传统方法，即蒙特卡罗抽样（MCS）来量化罕见事件带来的风险，会因大量的潮流模拟而产生巨大的计算成本。为了加快评估速度，本文提出了一种深度神经网络（DNN）核化的向量值高斯过程（VVGP）方法，该方法在保持高精度的同时具有出色的计算效率。因此，作为潮流求解器的替代模型，与潮流求解器相比，DNN 核化的 VVGP 能够显著加快风险评估速度且保证评估的准确性。所开发的替代模型能够评估包含超过...

解读: 该稀有事件风险评估方法对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud平台具有重要应用价值。在源网荷储一体化场景中，可用于优化ST系列储能变流器的容量配置与调度策略，通过量化极端工况下的风险概率（如风电骤降叠加负荷尖峰），提升储能系统应对黑启动、孤岛运行等稀有事件的能力。重要性采样技术...

Xue Gao · Wei Sun · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月

基于逆变器的资源（IBRs）使可再生能源能够在电网边缘实现集成，同时具备增强的控制能力，以支持电网的可靠运行。随着用于实时监测和控制的信息网络的扩展，人们提出了不同的控制框架，如分层或分布式架构。关键基础设施向信息物理系统的这种演变也因攻击面的扩大带来了更多漏洞，并显著增加了由网络攻击导致物理系统故障或停电的可能性。在纵深防御的诸多努力中，及时检测并准确定位攻击入口点或路径仍然具有挑战性。因此，现有的恢复框架可能难以充分考虑信息 - 物理的相互依存关系，难以成功隔离受影响的信息和物理组件，也难以...

解读: 该网络安全恢复技术可应用于阳光电源分布式光伏和储能系统的网络安全防护。通过鲁棒恢复策略,提升SG系列逆变器和ST系列储能系统在网络物理攻击下的抗干扰能力,确保系统快速恢复正常运行,为智能配电网提供网络安全保障。...

Sijun Du · Tao Ding · Yang Xiao · Jingyu Wan 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月

现代电力系统正向低碳可持续转型，可再生能源渗透率的提升及其不确定性给系统调度带来严峻挑战，灵活元件的引入进一步增加了调度复杂性。为此，本文提出一种融合专家知识与强化学习（RL）的混合实时调度方法。首先建立包含柔性负荷与储能的高渗透率可再生能源系统实时调度模型，并转化为马尔可夫决策过程。通过引入专家知识作为系统与RL智能体之间的中介，利用RL算法优化的机组控制序列进行调度决策。基于SG 126节点系统的算例验证了所提方法在保障系统安全稳定运行的同时，显著提升可再生能源消纳能力的有效性与潜力。

解读: 该混合调度方法对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud平台具有重要应用价值。强化学习与专家知识融合的实时调度策略可直接应用于ST系列储能变流器的智能控制算法，优化充放电决策以应对高比例光伏接入的不确定性。该方法可集成至iSolarCloud云平台，实现多站点储能系统协同调度，提...

Chenggang Mu · Tao Ding · Yi Yuan · Biyuan Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月

随着全球对可再生能源整合的日益重视，可变风力发电的整合面临着更多挑战。储能系统（ESS）有望提供解决方案，但为单个风电场（WF）实施储能系统被认为成本极高。本文提出了一种风电场与共享储能系统（SESS）的集成模型，该模型通过机会约束处理风电场功率的不确定性，并合理缓解功率偏差与波动。此外，共享储能系统由物理储能组件和虚拟储能组件构成，其中实际储能组件可自动避免同时充放电，而虚拟储能组件可为风电场集群提供资源对冲，以减少实际储能组件的损耗。本文提出了一种基于分布式同态加密的方法，以确保在功率分配过...

解读: 该去中心化共享储能调度技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。文章提出的基于ADMM的分布式优化算法可直接应用于多风电场共享储能场景，解决当前集中式调度中的数据隐私和通信负担问题。该方法可集成到iSolarCloud云平台的智能调度模块，实现多业主储能资产...

Jianxiong Hu · Yujian Ye · Yizhi Wu · Peilin Zhao 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年6月

近年来，用于实时安全约束经济调度（RT - SCED）问题的强化学习（RL）受到了广泛的研究关注。然而，普通的强化学习方法难以确保系统和设备层面约束条件的满足，不得不对违反约束的情况分别进行惩罚。随着可再生能源渗透率的不断提高，大规模储能得以集成，这是因为储能能够缓解可再生能源的间歇性问题。这就使得实时安全约束经济调度问题需要满足时间耦合约束条件。现有的安全强化学习方法要么在每个时间步使用安全层纠正不安全的动作，这可能会导致在可行空间边界制定出次优动作，并且可能违反时间耦合约束；要么构建安全评估...

解读: 该安全约束经济调度技术对阳光电源PowerTitan储能系统及iSolarCloud云平台具有重要应用价值。强化学习结合约束分层建模可直接应用于ST系列储能变流器的实时调度优化，通过安全感知奖励机制保障储能系统在参与电网调频、削峰填谷时满足SOC约束、功率爬坡率及电网安全约束。该方法可集成至iSol...

Tianshi Cheng · Ruogu Chen · Ning Lin · Tian Liang 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年6月

可再生能源系统（RESs）在向绿色智能电网转型中起关键作用，但其受光照、风速等自然因素影响，具有复杂性与不确定性，给并网带来挑战。电磁暂态（EMT）仿真可有效研究RES并网问题，但现有方法受限于模型非线性和计算复杂度，难以实现大规模精细化仿真。本文提出一种面向数据、结合机器学习的CPU-GPU大规模并行EMT仿真方法，采用人工神经网络构建数据驱动的RES模型，并基于实体-组件-系统架构集成。模型训练依托传统物理EMT模型生成的数据，并通过MATLAB/Simulink验证。将RES元件组建成微网...

解读: 该机器学习增强的大规模并行EMT仿真技术对阳光电源具有重要战略价值。在PowerTitan储能系统和大型光伏电站并网设计中，可快速仿真数百万级SiC逆变器的暂态交互特性，400倍加速性能显著缩短产品开发周期。对ST系列储能变流器的构网型GFM控制策略优化尤为关键，能高效评估微电网场景下多台设备的协同...

Jiexing Zhao · Qiaozhu Zhai · Yuzhou Zhou · Xiaoyu Cao · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年5月

为缓解可再生能源渗透率不断提高所带来的日益增长的不确定性，电力系统中越来越多地安装了储能系统（ESS）以提供所需的灵活性。储能系统的时间耦合和非线性约束给调度问题带来了新的困难。鉴于这些挑战，本文针对存在不确定性和储能系统的调度问题提出了一种多阶段鲁棒优化（MSRO）方法。与多阶段鲁棒优化中最广泛采用的仿射决策规则（ADR）不同，仿射决策规则假设决策是关于不确定性实现的线性函数，本文以递归方式提出了鲁棒可行区间（RFI），以确保多阶段运行的可行性（鲁棒性）。当观测到不确定性时，可以在滚动时域内相...

解读: 该储能多阶段鲁棒调度解析可行性条件对阳光电源PowerTitan大型储能系统及ST系列储能变流器的能量管理策略具有重要应用价值。研究提出的解析可行性条件可直接集成到阳光电源ESS集成方案的EMS能量管理系统中，在光伏出力波动场景下实现储能充放电策略的鲁棒优化，确保SOC约束与功率约束在全时段可行。该...

Hongyang Jia · Qingchun Hou · Pei Yong · Fei Teng 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年5月

随着可变可再生能源（VRE）渗透率的不断提高，电力系统电压稳定性面临着重大挑战，因为VRE机组属于基于逆变器的发电机（IBG），往往会削弱电力系统的电压支撑能力。因此，发电调度应避免可能导致电压不稳定问题的运行状态。本文提出了一种数据驱动的方法，用于学习多个凸电压稳定约束条件，并将其有效嵌入机组组合问题中。首先，利用多个凸多面体来表示非线性和非凸的电压稳定边界。然后，通过决策树对多面体进行初始化，并采用全局优化策略对其进行优化。最后，将学习得到的电压稳定边界作为约束条件嵌入机组组合问题中。对六个...

解读: 该研究对阳光电源的储能与光伏逆变器产品线具有重要参考价值。研究提出的多凸约束学习方法可优化ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的电压稳定控制策略。具体而言，可将其应用于：1)储能系统的GFM控制算法优化，提升PowerTitan在弱电网条件下的电压支撑能力；2)大型光伏电站的VSG控制设计，增强S...