Miguel Carreño · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月

在这封信中，推导了连接到无穷大母线的简单跟网型变流器的瞬时微分方程。结果表明，假设电压和电流之间存在稳态关系的均方根（RMS）模型无法捕捉锁相环（PLL）的小信号不稳定性。时域仿真、特征值分析以及相平面中吸引域的基准测试均支持这一观点。

解读: 该研究对阳光电源的GFL型产品建模与稳定性分析具有重要指导意义。研究发现传统RMS模型在弱电网条件下无法准确反映PLL动态特性,这对我司SG系列光伏逆变器和ST系列储能变流器的控制策略优化提供了关键启示。建议在产品开发中:(1)采用精确的瞬时模型进行PLL稳定性分析;(2)针对低短路比场景优化PLL...

Jiyu Wang · Chin-Yao Chang · Harsha Padullaparti · Prateek Munankarmi 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月

传统配电网控制方法多基于模型，而高级量测基础设施的部署使电力企业具备了基于实时数据的控制能力。从模型驱动向数据驱动控制的转变显著提升了系统管理的适应性，无需依赖系统建模即可动态响应运行条件变化。本文提出一种基于行为数据驱动的控制方法，通过调控传统设备与分布式能源（DER）实现实际配电网的电压调节。研究对象包含有载调压变压器、三组电容器组及光伏系统。在多种场景下通过实验平台验证了所提算法的有效性，结果表明其电压调节成功率高达99%。

解读: 该数据驱动电压控制技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能系统具有重要应用价值。研究提出的无模型自适应控制方法可直接应用于iSolarCloud平台，通过实时量测数据优化光伏逆变器的无功调节策略，替代传统依赖精确线路参数的模型驱动方法。99%的电压调节成功率验证了数据驱动控制的可靠性，可增强SG逆...

Weihang Ren · Yongpei Guan · Buck Feng · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月

电池储能所有者通过在用电低谷时段充电、高峰时段放电参与电力批发市场，有望实现盈利。同时，这也能促进对电池储能的投资，应对可再生能源发电的间歇性问题，减少化石能源的生产，最终推动全社会实现 100%清洁能源生产。尽管具有整体效益，但不同批发市场的运营实践，特别是不确定的市场出清行为，给电池储能所有者提交电能投标报价带来了潜在的不便和挑战，进而影响了其参与市场活动的总体利润表现。本文首先探索创新的投标策略，以在市场出清存在不确定性的情况下，实现电池储能所有者预期利润的最大化。具体而言，针对电池储能的...

解读: 该储能投标策略研究对阳光电源PowerTitan大型储能系统及ST系列储能变流器的市场化运营具有重要应用价值。文章提出的随机-鲁棒混合优化方法可直接集成到iSolarCloud云平台的智能调度模块，为储能电站提供考虑市场出清不确定性的投标决策支持。该策略能够优化充放电时序安排，在收益最大化与风险控制...

Jingxuan Zhang · Xinyue Chang · Yixun Xue · Xiang Bai 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月

为解决综合能源系统中能源供需长期失衡的问题，提出了一种涉及跨期长期储氢的电 - 氢和电 - 气互换系统。在该系统中，跨期氢能存储确保了全年荷电状态的连续性，以实现日内和日间的充放电，促进可再生能源消纳和能源的跨期转移。此外，考虑了影响能量转换设备效率和场景概率的多种不确定性因素。为应对综合能源系统中的多种不确定性，提出了一种将随机模型和鲁棒模型相结合的混合方法，并采用不确定性调整参数来灵活微调规划方案的保守程度。然后，将列与约束生成算法和鲁棒对偶理论相结合，将原问题分解为具有混合整数线性特征的主...

解读: 该电-气-氢综合能源系统优化规划技术对阳光电源储能与氢能业务具有重要应用价值。长时氢储能的跨时段调节特性可与PowerTitan储能系统形成互补，电化学储能负责短时调频调峰，氢储能实现季节性能量平衡，提升ST系列储能变流器在多能耦合场景的应用深度。鲁棒优化与随机规划相结合的不确定性处理方法，可直接应...

Sunhua Huang · Zhao Xu · Linyun Xiong · Yang Zhou 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月

在可再生能源占比高且广泛使用电力电子设备的低惯量异构电力系统中，系统受到扰动时会面临严重的频率稳定性问题。基于虚拟同步发电机（VSG）控制的构网型（GFM）变流器具有电压源特性，可提供惯量和频率支撑。本文针对基于VSG的GFM变流器提出了一种基于预设时间观测器的滑模控制器（PTOBSMC），以在负载和跟网型（GFL）可再生能源大幅变化的异构电力系统中提供频率支撑。建立了由GFM变流器、GFL可再生能源和同步发电机组成的异构电力系统模型。提出了预设时间观测器，以准确估计GFL风力发电机输出功率和负...

解读: 该预定义时间观测器结合滑模控制技术对阳光电源构网型产品线具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器和大型储能系统PowerTitan的GFM控制策略优化，提升频率支撑能力；同时适用于新一代SG系列光伏逆变器的虚拟惯量控制。该方法通过固定收敛时间观测器和鲁棒控制设计，可显著提升阳光产品在低惯量电...

Biyuan Zhang · Tao Ding · Yang Xiao · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月

机组组合（UC）通常被建模为混合整数线性规划问题，采用经典的分支定界与分支切割算法求解。然而，UC问题中的对称性导致大量无效搜索，显著增加计算负担。本文提出一种具有紧致约束的机组聚合模型，通过对最大聚合出力轨迹施加严格限制，有效消除对称性，在保持最优性的同时显著降低计算时间。数值实验验证了该方法在计算效率方面的有效性。

解读: 该紧致机组聚合模型对阳光电源PowerTitan大型储能系统和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。在多机组储能电站调度场景中，同型号ST储能变流器的对称性导致优化算法产生大量冗余搜索，该方法通过聚合建模可显著提升实时调度效率。具体可应用于：1）多MW级储能集群的经济调度优化，降低EM...

Xin Wu · Xinyu Jiang · Lijuan Yao · Gangjun Gong · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月

随着大量电动汽车无序接入电网，将其聚合为统一系统并调控其功率输出以支持供需平衡具有重要意义。针对混合电动汽车集群参数异构、随机启停带来的聚合与控制难题，本文提出一种聚合控制模型。首先构建异构电动汽车的等效聚合模型，并采用径向基函数（RBF）神经网络辨识等效参数；其次引入随机数量修正机制提升模型精度；最后利用滑模控制实现聚合功率跟踪。仿真验证了模型在不同异构场景下对风电与光伏出力的跟踪能力，结果表明该模型具备良好的控制精度、稳定性和用户舒适性。

解读: 该研究对阳光电源充电桩集群管理和储能系统调度具有重要应用价值。基于RBF神经网络的异构聚合控制模型可优化充电桩群控系统的功率调度算法,提升电动汽车V2G/G2V双向功率控制精度。该技术可应用于阳光电源直流充电桩、ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统,实现充放电功率的精准跟踪控制。特别...

Yixi Chen · Jizhong Zhu · Hanjiang Dong · Cong Zeng 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月

近年来，深度强化学习（DRL）因其在在线前瞻决策和应对不确定性方面的优势，被广泛应用于实时网络约束经济调度（NCED）。然而，传统DRL方法在计算效率与并行性方面存在局限，难以适应大规模电网环境。为此，本文提出一种新型知识增强的群体深度强化学习（PDRL）方法。PDRL通过扰动代理参数生成种群进行探索，并聚合个体结果构建代理梯度以更新模型，具有高效探索能力与高并行性。结合电网物理知识，提出序贯安全投影（S2P）技术，显著提升决策安全性并降低训练难度。在39节点、500节点和2383节点系统上的仿...

解读: 该知识增强群体深度强化学习技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及iSolarCloud云平台具有重要应用价值。在储能侧，PDRL的高并行性与序贯安全投影技术可优化ST系列储能变流器的实时调度策略，确保大规模储能电站在电网约束下实现经济最优充放电决策，提升电网友好性。在光伏侧，该方法可集成至...

Zhixuan Li · Ying Xue · Qiang Fu · Yiping Chen 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月

基于电压源换流器的高压直流输电（VSC - HVDC）系统被认为是为异步互联系统提供功能支持的有效解决方案。然而，本研究表明，VSC - HVDC系统提供的频率支持可能会因频率控制与交流电网频率动态特性之间的相互作用而导致低频功率振荡（LFPO）。为便于说明，详细报道了中国鲁西背靠背VSC - HVDC工程中观测到的0.25Hz低频功率振荡的实际案例。在该工程中，VSC - HVDC系统设计了一种频率控制（即同频控制），用于在正常运行条件下消除两个异步交流电网之间的频率差异。基于阻尼转矩法的分析...

解读: 该研究对阳光电源的大型储能和光伏产品线具有重要参考价值。研究的低频振荡问题与PowerTitan储能系统和大型SG逆变器在弱电网条件下的并网稳定性直接相关。文中提出的控制参数优化方法可用于改进ST系列储能变流器和SG系列逆变器的GFM/GFL控制策略，提升产品在异步互联场景下的稳定性能。特别是对系统...

Babak Taheri · Daniel K. Molzahn · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月

最优输电切换（OTS）问题通过联合优化线路通断状态与发电机出力以降低运行成本。结合交流潮流模型的非线性与线路状态的离散变量，使得AC-OTS成为计算困难的混合整数非线性规划问题。为应对该挑战，常采用直流潮流近似将其转化为混合整数线性规划（DC-OTS），但其在交流模型下常导致次优或不可行解。本文提出一种增强型DC-OTS模型，通过优化直流潮流参数，使其有功潮流逼近交流最优潮流中的视在功率分布，从而更准确刻画线路阻塞特性。数值结果表明，所提方法显著提升切换决策精度，在交流模型下评估时最高可降低44...

解读: 该AC感知DC-OTS优化技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。在电网侧储能场景中，该方法可优化储能系统参与电网拓扑重构时的充放电策略：通过参数优化的DC潮流模型快速计算线路切换方案，同时保证AC模型下的可行性，避免传统DC近似导致的功率...

Jianbing Feng · Zhouyang Ren · Wenyuan Li · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月

月度安全约束机组组合（M - SCUC）从长期视角确保了高比例可再生能源渗透下电力系统运行的可靠性和灵活性。本文基于深度强化学习，提出了一种结合基于逻辑的Benders分解（LBD - SAC）的软演员 - 评论家算法，以高效求解M - SCUC问题。该算法无需进行任何紧凑性近似，即可处理M - SCUC模型中的高维、非凸和复杂不确定性问题。在LBD - SAC算法中，开发了一种任务分解和优化辅助的训练机制，以确保运行约束并提高收敛性能。M - SCUC问题被分解为主问题和子问题，主问题带有用于...

解读: 该研究提出的强化学习与Benders分解混合优化方法对阳光电源的储能与光伏产品线具有重要参考价值。具体而言：1) 可应用于ST系列储能变流器的调度优化,提升PowerTitan大型储能系统对风电波动的适应能力；2) 可优化SG系列光伏逆变器的MPPT控制策略,提高系统在复杂天气条件下的发电效率；3)...

Liangyuchen Lu · Yanzhen Zhou · Hongtai Zeng · Zhengcheng Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月

神经网络（NNs）可快速准确地评估电力系统安全性，但对输入微小扰动的鲁棒性有限，可能导致误判。现有鲁棒性认证方法在暂态稳定评估中面临物理约束与敏感动态的挑战。为此，本文提出考虑物理可行性的鲁棒性比率指标及两阶段认证框架，通过嵌入系统物理约束推导非平凡鲁棒下界，并利用优化样本的稳定性验证获取上界。基于该框架开展模型选择与对抗训练，提升模型鲁棒性。在新英格兰10机系统及实际区域电网中的验证表明所提方法有效。

解读: 该神经网络鲁棒性认证技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及构网型控制产品具有重要应用价值。在储能系统参与电网暂态稳定支撑时，需快速准确评估系统安全裕度，但传统神经网络模型易受扰动影响导致误判。该研究提出的物理约束嵌入式认证框架可应用于：1）ST系列储能变流器的GFM控制策略优化，通过鲁棒性...

Dip Kumar Biswas · Sanjoy Debbarma · Piyush Pratap Singh · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月

可再生能源（RES）的大规模接入导致系统整体惯量下降，使系统在面对不可预见的情况时更加脆弱。尽管储能是解决低惯量电网问题的可行方案，但成本高昂。为解决这一问题，本文采用了电网级虚拟储能（VES）概念，该概念从多区域电网调节的固有特性中收集“免费”储能，从而在不影响系统频率稳定性的前提下，实现可再生能源的更大规模接入。虚拟储能作为一种虚拟储能系统，利用各区域控制误差（ACE）的现有差异，实施有效的频率调节策略。为了最小化区域控制误差，本文在时滞电力系统的二次负荷频率控制回路中引入了一种新型动态滑模...

解读: 该动态面滑模控制结合虚拟储能技术对阳光电源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LFC控制策略可直接应用于储能系统的一次调频功能，通过动态面设计有效抑制传统滑模控制的抖振问题，提升ST变流器在高比例新能源场景下的频率响应速度和控制精度。虚拟储能概念可与阳光电...

Yuxin Ma · Zechun Hu · Yonghua Song · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月

以电池储能为代表的灵活资源已被整合到负荷频率系统中，以缓解可再生能源渗透率不断提高所带来的频率安全风险。这些资源具有高度的灵活性，能够定制控制逻辑以提高频率控制性能。虽然已有大量研究聚焦于利用这些灵活资源对一次调频（PFR）或二次调频（SFR）的控制逻辑和参数进行优化，但对一次调频和二次调频的联合优化尚未得到深入探究。考虑到一次调频和二次调频对系统频率控制稳定性、性能和效率的耦合影响，本文首先提出了一种具有增强控制灵活性和适应性的一次调频和二次调频新框架。在该控制框架内，推导了一种基于模型的<i...

解读: 该自适应频率控制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。研究提出的联合优化控制器参数与储能调度方法，可直接应用于储能系统的一次调频（快速功率响应）和二次调频（AGC）功能开发。基于特征根分析的稳定性约束设计，能增强阳光电源构网型GFM控制策略在弱电网环...

Garima Prashal · Parasuraman Sumathi · Narayana Prasad Padhy · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月

针对量测受限导致的配电网拓扑与参数信息不完整问题，提出一种融合图卷积网络与物理约束的拓扑增强型模型（TE-GCN）。通过引入节点间物理连接关系并嵌入潮流方程作为节点特征，提升模型可解释性与物理一致性。对于无电压量测的隐藏节点，采用神经网络结合潮流约束补全电压矩阵，并利用GCN估计拓扑结构。该方法将原始-对偶分裂算法展开为神经网络，以变分自编码器替代拓扑投影，优化网络结构学习。在四个含真实负荷数据的IEEE标准系统上的实验验证了其有效性。

解读: 该配电网拓扑与参数学习技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。在分布式光伏与储能大规模接入场景下，配电网拓扑信息往往不完整且动态变化，该研究提出的TE-GCN模型可基于有限量测数据重构网络拓扑并估计线路参数，为ST系列储能变流器的并网控制策略优...

Rasoul Milasi · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月

本文提出一种融合智能与经典控制策略的综合控制器，以提升电力系统的暂态稳定性和电压调节性能。通过状态反馈线性化将非线性系统转化为线性闭环系统，并设计线性二次型调节器（LQR）实现最优控制。受人脑情绪机制启发，采用遗传算法优化情感控制器的五个增益参数，并引入模糊逻辑综合控制器协调暂态响应与电压调节。在多种工况下进行仿真与硬件在环实验，结果表明所提控制器在稳定性与电压调节方面优于传统LQR、PSS与AVR组合方案。

解读: 该情绪启发综合控制技术对阳光电源储能系统和构网型控制产品具有重要应用价值。文章提出的状态反馈线性化结合LQR优化方法，可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的暂态稳定控制，提升电网扰动下的快速响应能力。情感控制器的多参数协同优化思路，为阳光电源GFM构网型控制策略中的虚拟惯...

Zahid Javid · Firdous Ul Nazir · Wentao Zhu · Diptargha Chakravorty 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月

基于逆变器的电源（IBR）的故障特性与传统同步发电机不同。由于饱和状态，IBR的故障响应是非线性的，并且主要由相关电压源换流器（VSC）的故障穿越（FRT）策略决定。这导致在考虑这些短路特性时，潮流计算的求解时间过长，尤其是当电力系统状态因IBR发电的不确定性而快速变化时。为克服这一问题，本文提出了一种用于以IBR为主的电力系统的相量域稳态（SS）短路（SC）求解器，随后将所开发的IBR模型与一种基于雅可比矩阵的新型潮流（PF）求解器相结合。在这种多阶段潮流求解器中，可以通过考虑电力系统各组件的...

解读: 该IBR统一建模范式对阳光电源ST储能变流器和SG光伏逆变器的电网适应性设计具有重要价值。当前高比例新能源接入场景下，准确预测逆变器短路电流特性（含电流饱和、限幅等非线性行为）是电网规划与保护配置的关键。该模型可直接应用于：1）PowerTitan储能系统并网方案设计，优化短路容量贡献计算；2）SG...

Antonin Colot · Elisabetta Perotti · Mevludin Glavic · Emiliano Dall'Anese · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月

本文针对高比例接入逆变器型分布式电源（如光伏系统）的配电系统，提出一种增量式电压/无功控制方案。该增量式电压/无功控制器的目标是在尽可能确保电压处于安全范围内的同时，最小化无功功率的使用。为此，通过求解一个机会约束优化问题来确定增量式电压/无功控制器的参数，其中约束条件旨在确保电压越限发生的频率不超过预先设定的概率。这种方法能够以可控、可预测的方式实现成本节约，同时避免出现严重的过电压或欠电压问题。采用逐次凸近似法求解所提出的机会约束问题。一旦将控制增益发送至逆变器，由于控制器在逆变器处进行本地...

解读: 该增量Volt/Var控制技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能变流器的无功协调控制具有重要应用价值。机会约束优化框架可直接集成到iSolarCloud云平台的智能调度模块，实现分布式光伏集群的实时无功调节。增量更新机制与阳光电源逆变器的快速响应特性高度契合，可降低IGBT/SiC器件的开关动作...

Felipe Piancó · Alexandre Moreira · Bruno Fanzeres · Ruiwei Jiang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月

电力系统与野火之间的相互作用可能带来严重安全风险与经济损失。在高发野火区域，配电网络在极端天气下可能引发火灾，其运行决策会影响线路故障概率。传统外生型不确定性建模难以刻画此类动态影响，本文提出一种基于决策依赖不确定性（DDU）的配电网投资规划方法，将功率潮流水平和线路加固决策对故障概率的内生性影响纳入分布鲁棒优化框架。模型通过两阶段优化确定最优升级方案（包括新建线路、加固现有线路及部署开关设备），并评估最坏情况下的运行成本。迭代算法用于求解该问题，算例表明所提方法能显著提升电网应对野火风险的韧性...

解读: 该决策依赖不确定性配电网规划技术对阳光电源储能系统及微网解决方案具有重要应用价值。在野火等极端气候高发区域（如美国加州、澳洲），PowerTitan大型储能系统可作为关键韧性资源：通过分布鲁棒优化框架指导储能选址与容量配置，在线路故障时提供孤岛供电支撑；ST系列储能变流器的构网型GFM控制可在主网断...

Zimin Yang · Xiaosheng Peng · Xiaobin Zhang · Guoyuan Qin 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月

区域风电场低功率输出事件的准确预测对电力系统的电网调度至关重要。然而，传统的风电预测方法主要侧重于提高整体预测精度，因此很少单独讨论风电低功率输出事件。本文提出了一种创新的区域风电场日前低功率输出事件预测方法，该方法利用特征频谱，结合扩张因果卷积（DCC）和挤压 - 激励（SE）改进的ShuffleNet网络。首先，将时间序列区域特征转换为频谱图像，在特征创建和选择后，引入并讨论了三种可能的特征排列方式。其次，提出了DCC - SE - ShuffleNet轻量级深度学习神经网络作为低功率输出事...

解读: 该研究的深度学习预测方法对阳光电源的新能源发电及储能产品具有重要应用价值。特征谱分析与轻量级深度学习模型可集成到ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的控制系统中,提升功率预测精度。具体应用包括:(1)优化储能系统的充放电调度策略,提高PowerTitan等大型储能系统的经济性;(2)改进光伏/风电...