找到 51 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
一种基于模态耗散能量流的混合振荡源识别方法
A Modal Dissipating Energy Flow Analysis Method for Identifying the Hybrid Oscillation Sources in Power Systems
Weiyu Wang · Yijia Cao · Yong Li · Zhenyu Li · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月
本文提出了一种基于模态耗散能量流(MDEF)的方法,用于识别电力系统中的混合振荡源。首先利用Koopman算子理论从量测数据构建原非线性系统的等效线性模型,并对该模型进行模态分析,以识别关键振荡模态,并将各设备的量测量分解为不同的模态分量。基于这些分量,定量计算每个设备对各关键模态的耗散能量贡献,从而准确识别不同振荡源。在改进基准系统上的案例研究验证了所提MDEF方法的有效性。
解读: 该混合振荡源识别技术对阳光电源储能系统和新能源并网产品具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中,可用于识别多台ST系列储能变流器并联运行时的振荡源头,区分是控制参数失配还是电网侧扰动引发的次同步/超同步振荡。对于构网型GFM控制的储能系统,该方法基于Koopman算子的数据驱动特性,能...
氢能数据中心的柔性负荷调度:一种效率优先的非凸不确定优化方法
Flexible Load Scheduling of Hydrogen Energy Data Centers: An Efficiency-Preferred Non-Convex Uncertain Optimization Approach
Xinxin Long · Yuanzheng Li · Yang Li · Yun Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
氢能数据中心(HEDC)作为新兴清洁能源基础设施,具备负荷灵活性,可参与电力需求响应(DR)。本文提出基于DR的调度策略,通过非凸区间优化(NSIO)方法协同优化电能成本与可再生能源(RE)利用率。该方法具有效率优先建模、精确凸松弛及全局最优显式建模优势,有效应对HEDC复杂负荷特性、动态电价与可再生能源不确定性。在改进IEEE 24节点系统上的仿真表明,所提策略显著降低运行成本并提升RE消纳能力,相较五种主流不确定优化方法性能提升2.3%~20.0%。
解读: 该氢能数据中心柔性负荷调度技术对阳光电源储能系统产品线具有重要应用价值。文章提出的非凸区间优化方法可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的能量管理策略,通过精确建模氢储能系统的非线性效率特性,优化电解槽/燃料电池的功率调度曲线。该方法处理可再生能源不确定性的能力可增强iSo...
面向不确定环境下电力系统决策的决策导向学习
Decision-Focused Learning for Power System Decision-Making Under Uncertainty
Haipeng Zhang · Ran Li · Qintao Du · Junyi Tao 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
更精确的预测未必带来更优的决策。为此,决策导向学习(DFL)被提出,通过以决策损失替代传统统计损失,构建端到端的学习范式。近年来,DFL在电力系统中有所应用,但现有研究仍零散,缺乏系统的方法论梳理与比较基准。本文通过情景、分类、应用与对比分析,揭示统计精度与运行决策间的内在错配,建立基于模型结构(直接/间接)与梯度处理(基于/无需梯度)的DFL方法体系,综述现有应用,并开发开源基准平台,采用成本降低、预测精度和决策速度等电力指标评估模型性能,最后指出应用挑战并展望未来方向,为推动DFL向电网定制...
解读: 决策导向学习技术对阳光电源储能系统和智能运维平台具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中,可将DFL应用于充放电策略优化,通过直接优化运行成本而非预测精度,提升电网调峰调频的经济性。对于ST系列储能变流器,该方法可优化功率分配决策,在不确定性环境下降低决策损失。在iSolarCloud...
一种平衡划分方法及其在电网分布式状态估计中的应用
A Balanced Partitioning Method and Its Application on Distributed State Estimation in Power Grids
Xue Li · Tengfei Zhang · Zhe Zhou · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月
电网划分方法的性能对分布式状态估计(DSE)效果具有重要影响。现有方法在保证划分质量与网络连通性的同时难以实现节点分布均衡,易导致资源利用率低和估计精度下降。本文提出一种新型平衡电网划分方法,构建融合电气模块度、节点分布均衡因子与划分密度影响因子的多目标适应度模型,以兼顾划分均衡性与电网连通性。针对非凸离散优化问题,采用结合图论与谱聚类的改进粒子群算法提升解的多样性与收敛速度,并设计划分质量保障机制以自动检测并重分配孤立节点。数值分析与多场景对比实验验证了该方法的有效性,应用于DSE时显著提升了...
解读: 该平衡划分方法对阳光电源分布式储能系统具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统和多站点ESS集成方案中,可优化分布式能量管理系统(EMS)的状态估计精度,实现储能单元间负载均衡与协同控制。该方法的多目标适应度模型可应用于iSolarCloud云平台的分布式监控架构,提升光储电站群的状态感...
量化气电系统故障传播速度:一种半隐式仿真方法
Quantify Gas-to-Power Fault Propagation Speed: A Semi-Implicit Simulation Approach
Ruizhi Yu · Suhan Zhang · Yong Sun · Wei Gu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
现代清洁能源电力系统高度依赖天然气的安全供应,易受管道破裂与泄漏故障引发的气体扰动影响。本文首次基于仿真研究此类故障在气-电耦合系统中的跨系统传播速度。建立了故障的微分代数方程模型,结合特征线法确定故障处边界条件;采用基于刚性精确Rosenbrock格式的半隐式方法进行故障后仿真,兼具隐式稳定性与显式计算效率;并提出基于连续Runge-Kutta法的关键时刻定位策略以精确捕捉动态事件。案例验证了该方法在精度与效率上的优势,揭示了故障位置与管道摩擦对传播速度的影响,以及气-电双向耦合可能引发的连锁...
解读: 该气-电故障传播速度量化技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统与微电网解决方案具有重要应用价值。在燃气-光伏-储能混合能源系统中,ST系列储能变流器需应对燃气机组故障引发的快速功率波动。研究提出的半隐式仿真方法可集成至iSolarCloud智能运维平台,实现毫秒级故障传播预测,为储能系统GF...
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,...
一种用于随机连续扰动下暂态稳定性评估的非采样时域仿真框架
A Non-Sampling Time-Domain Simulation Framework for Transient Stability Assessment Under Stochastic Continuous Disturbances
Yuerong Yang · Shunjiang Lin · Shiyuan Chen · Mingbo Liu 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年6月
基于随机微分代数方程(SDAEs)描述电力系统在随机连续扰动下的动态行为。传统数值方法需大量样本计算状态变量的概率分布,计算成本高。本文提出一种非采样时域仿真(NSTDS)框架,可直接求解暂态过程中各时刻状态变量的概率分布,显著提升计算效率。该框架采用具有更高收敛阶的Milstein-Euler预测校正迭代格式,并结合L^p空间对偶定理,提出一种避免维度灾难的随机变量函数概率分布计算方法,适用于大规模系统。在改进的IEEE 39节点和118节点系统上的算例验证了所提方法在暂态稳定性评估中的高精度...
解读: 该非采样时域仿真框架对阳光电源储能系统和新能源并网产品具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中,可用于评估随机功率波动(风光出力、负荷变化)下的暂态稳定性,优化构网型GFM控制参数设计。相比传统蒙特卡洛方法,该框架通过直接求解概率分布显著提升计算效率,适用于大规模储能电站的实时稳定性评...
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...
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