找到 106 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
基于分布鲁棒优化的含快速频率响应低惯量电力系统恢复方法
System Restoration for Low-Inertia Power Systems Incorporating Fast Frequency Response via Distributionally Robust Optimization
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，...
频率约束下含网络化微电网动态边界的主动配电网最优恢复调度
Frequency-Constrained Optimal Restoration Scheduling in Active Distribution Networks With Dynamic Boundaries for Networked Microgrids
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...
基于小波分析的电力系统新型频域惯量映射与估计方法
Novel Frequency-Domain Inertia Mapping and Estimation in Power Systems Using Wavelet Analysis
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...
基于爬坡率的变时间尺度协同优化用于配电网规划与运行
Ramping-Based Variable-Timescale Co-Optimization for Distribution Planning and Operation
Luomeng Zhang · Hongxing Ye · Yinyin Ge · Zuyi Li · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年9月
分布式光伏（PV）渗透率的不断提高给配电网带来了诸如电压安全和输出不确定性等新挑战。高效、安全地大规模接入光伏最近备受关注。本文提出了一种用于规划 - 运行协同优化的新型可变时间尺度模型，旨在为光伏接入释放更多灵活性。我们引入了一种新颖的爬坡事件检测算法来调整时间尺度，重点关注关键时段。因此，这使得通过使用二进制变量调整高分辨率时段来释放灵活性成为可能，同时保持模型规模的有效性。为了确保规划的鲁棒性和非预知性，我们提出了一种具有可变不确定集的多阶段优化模型。然后，提出了一种混合求解方法来求解这一...
解读: 该变时间尺度协同优化技术对阳光电源配电网解决方案具有重要应用价值。基于爬坡率的动态响应能力量化方法可直接应用于ST系列储能变流器的功率调度策略，通过多时间尺度协调优化储能充放电计划，有效平抑光伏波动。该方法与SG系列光伏逆变器的无功调压功能结合，可实现源网荷储协同优化，提升配电网电压质量。对iSol...
含储能双馈风电场的动态频率响应小信号等效建模
Small Signal Equivalent Modeling for Large ES-Embedded DFIG Wind Farm With Dynamic Frequency Response
Wei Dai · Jun Xu · Hui Hwang Goh · Tonghui Shi 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年9月
为解决大规模风电系统仿真中的维数灾问题，简化等效模型成为有效手段。近年来，风电场加装储能以增强对低惯量系统的频率支撑，但现有等效模型未考虑储能作用，难以准确反映双馈风机与储能协同下的频率响应特性。本文提出一种计及储能与双馈风机协调控制的小信号等效建模方法，推导了含储能双馈系统的通用频率响应等效表达式，构建了考虑运行状态变化及储能介入功率突变的多机等效模型，并采用改进的两阶段参数辨识方法获取等效参数，精确复现储能动作前后的频率响应过程。通过双区域四机系统中多个大型风电场验证了所提方法的有效性。
解读: 该储能-双馈风机协同频率响应建模技术对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。文章提出的小信号等效模型可直接应用于大规模风储混合电站的控制策略优化，特别是储能介入功率突变时的频率响应特性分析，有助于改进阳光电源储能系统的一次调频和惯量支撑控制算法。两阶段参数辨识方法...
同步发电机与基于逆变器资源联合发电系统的多摆暂态稳定性
Multi-Swing Transient Stability of Synchronous Generators and IBR Combined Generation Systems
Songhao Yang · Bingfang Li · Zhiguo Hao · Yiwen Hu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年9月
传统观点认为，故障期间加速能量的积累会导致同步发电机（SGs）典型的首摆功角失稳。本文提出新见解：电网跟随型逆变器资源（GFL-IBRs）在低电压穿越及恢复控制过程中产生的减速能量累积，亦可能引发SGs的暂态功角失稳。该减速摆动阶段积聚的暂态能量将在后续摆动中转化为加速能量，导致多摆失稳现象。理论分析与仿真结果均验证了该机理。
解读: 该研究揭示的GFL-IBR低电压穿越引发的多摆失稳机理，对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST系列储能变流器的LVRT控制策略优化具有重要指导意义。建议在现有GFL控制基础上：1)优化电压恢复过程中的功率输出曲线,避免过快恢复导致的减速能量累积; 2)在SG3125HV等大功率机型中引入虚拟惯量控制,提...
基于多目标与多智能体深度强化学习的光伏逆变器寿命考虑下配电网实时分散式电压/无功控制
Multi-Objective and Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Real-Time Decentralized Volt/VAR Control of Distribution Networks Considering PV Inverter Lifetime
Rudai Yan · Yan Xu · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年8月
光伏逆变器能够为配电网的电压/无功控制（VVC）提供快速且灵活的无功功率支持，但额外的无功功率输出会显著缩短其使用寿命。为平衡电压/无功控制性能与逆变器使用寿命之间的矛盾，本文首先提出了一种多目标实时分散式电压/无功控制框架。然后，开发了一种多目标多智能体深度强化学习（MOMADRL）算法，通过集中训练和分散执行来协调光伏逆变器，为传统的基于模型的方法提供了一种更具优势的替代方案，并且无需进行集中通信。通过引入多个智能体和基于智能体的并行训练方案（ABPTS），可以同时学习多种策略以找到帕累托前...
解读: 该多目标多智能体强化学习技术对阳光电源SG系列光伏逆变器的智能控制具有重要应用价值。研究提出的寿命损耗模型可直接应用于逆变器功率器件（IGBT/SiC模块）的热应力管理，通过优化无功调节频次降低温度循环冲击，延长功率模块使用寿命。分散式控制架构与iSolarCloud云平台的边缘智能策略高度契合，可...
软件定义的虚拟同步调相机
Software-Defined Virtual Synchronous Condenser
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...
考虑多个稳定平衡点的含变流器并网发电的电力系统暂态稳定性分析
Transient Stability Analysis of the CIG-Embedded Power Systems Considering Multiple Stable Equilibrium Points
Yiming Wang · Shiyun Xu · Huadong Sun · Chen Shen 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年8月
本研究聚焦于高比例换流器接口发电（CIG）接入的电力系统暂态稳定性。研究发现，在大扰动下，含CIG的电力系统可能呈现多稳定平衡点（SEP）特性。这一特性及其相关的稳定潜力在传统电力系统中尚未得到深入研究，主要原因在于传统上受大容量同步发电机物理限制的影响，普遍假设系统只有单一SEP。由于临界清除时间（CCT）在存在多SEP的情况下无法再用于判定系统暂态稳定性，因此提出了绝对失稳边界（AIB）条件。研究发现，如果系统轨迹越过AIB，电力系统在大扰动后将无法保持稳定。随后，引入能量函数来评估考虑多S...
解读: 该研究对阳光电源的大型储能和光伏逆变器产品具有重要指导意义。多平衡点分析方法可直接应用于ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的稳定性控制优化，特别是在大规模新能源电站中的GFM控制设计。研究成果有助于提升PowerTitan储能系统在弱电网条件下的稳定运行能力，优化VSG控制策略，完善iSolar...
含不确定风电与负荷的电力系统稀有事件可扩展风险评估
Scalable Risk Assessment of Rare Events in Power Systems With Uncertain Wind Generation and Loads
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...
主动配电网中逆变器基资源的网络物理攻击鲁棒恢复
Robust Restoration From Cyber-Physical Attacks in Active Distribution Grids With Grid-Edge IBRs
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。...
基于模仿专家经验的可解释深度强化学习在电动汽车智能充电中的应用
Interpretable Deep Reinforcement Learning With Imitative Expert Experience for Smart Charging of Electric Vehicles
Shuangqi Li · Alexis Pengfei Zhao · Chenghong Gu · Siqi Bu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月
深度强化学习（DRL）因计算效率高，有望实现复杂系统的在线优化控制，但其可解释性与可靠性限制了在智能电网能量管理中的工程应用。本文首次提出一种新颖的模仿学习框架，用于解决电网连接电动汽车（GEV）充电管理中的高效计算问题。通过基于车网互动（V2G）成本效益分析的先验优化模型生成最优策略，并构建专家经验池以配置学习环境。设计双Actor-Imitator网络结构，实现专家知识向强化学习模型的有效迁移，提升训练效率与调度性能。实验结果表明，该方法在英国某示范微网中有效提升了V2G经济效益并缓解了电池...
解读: 该可解释深度强化学习技术对阳光电源充电桩产品线及储能系统具有重要应用价值。文章提出的模仿学习框架可直接应用于阳光电源V2G充电桩的智能调度算法，通过专家经验池加速DRL训练，提升充电策略的可靠性与可解释性，解决传统黑盒AI在电网能量管理中的工程化难题。该方法可集成至iSolarCloud云平台，实现...
考虑负荷暂态过流特性与电网暂态电压稳定约束的电解铝负荷紧急控制策略
Emergency Control Strategy for Electrolytic Aluminum Load Considering the Load's Transient Overcurrent Characteristics and Transient Voltage Stability Constraints
Siyang Liao · Shanquan Pi · Jian Xu · Lingfang Li 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月
针对我国西南、西北地区因负荷与新能源资源分布不均导致的弃风弃光问题，多地引入大量电解铝等高耗能负荷以促进新能源消纳。然而，电解铝负荷缺乏有效的紧急控制手段，给高占比电解铝负荷电网的安全稳定运行带来挑战。为此，本文提出一种计及负荷暂态过流特性和电网暂态电压稳定约束的紧急控制策略。通过切除并联整流单元实现分级切负荷，并评估考虑暂态过流特性下的最大可切整流单元数；结合暂态电压稳定约束，建立以用户损失最小化为目标的紧急切负荷优化模型。基于RTDS的仿真结果验证了该策略的有效性。
解读: 该电解铝负荷紧急控制策略对阳光电源在西北高载能负荷场景下的新能源并网解决方案具有重要参考价值。针对PowerTitan储能系统和SG光伏逆变器，可借鉴其分级切负荷思路，开发面向高耗能负荷的柔性功率调控策略，在电网故障时通过ST储能变流器快速响应暂态电压跌落。该研究的暂态过流特性分析可应用于构网型GF...
一种考虑风电出力不确定性的三阶段动态博弈策略应对风电场无功补偿FDI攻击
A Three-Stage Dynamic Game Strategy Incorporating Wind Generation Uncertainty Against FDI Attack of Wind Farm Reactive Power Compensation
Xuecheng Liu · Haoxin Wang · Libao Shi · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月
大规模风力发电的接入进一步加剧了系统电压波动和线路损耗增加的问题。此外，风力发电的不确定性可能会削弱传统不良数据检测技术的有效性，给电网防御者准确评估补偿设备的数据质量带来挑战，从而增加系统遭受网络攻击的风险。本文基于所提出的日前攻防资金分配策略，建立了一个考虑风力发电不确定性的新型三阶段防御者 - 攻击者 - 运营者动态博弈模型，旨在最小化针对风电场无功补偿设备的虚假数据注入攻击所造成的能量损失。为有效解决所提出的三阶段动态博弈框架，建立了一个三级混合整数非线性数学规划模型的等价形式。为求解中...
解读: 该研究对阳光电源风电变流器和储能系统的网络安全防护具有重要参考价值。三阶段动态博弈策略可应用于SG系列风电变流器的无功补偿控制系统,增强其抵御FDI攻击的能力。同时,该方法也可移植到ST系列储能变流器和PowerTitan系统中,提升大规模储能电站的网络安全防护水平。通过在iSolarCloud平台...
高渗透率可再生能源电力系统实时调度：一种专家知识与强化学习混合方法
Real-Time Scheduling of High-Penetrated Renewable Power Systems: An Expert Knowledge and Reinforcement Learning Hybrid Approach
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...
共享储能系统下风电场群最优调度的去中心化与隐私保护解决方案
Decentralized and Private Solution for the Optimal Dispatch of Integrated Wind Farms With Shared Energy Storage Systems
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...
用于电力系统经济性分析的锂离子电池精确建模
Accurate Modeling of Lithium-Ion Batteries for Power System Economics
Vedran Bobanac · Hrvoje Pandžić · Hrvoje Bašić · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年6月
本文提出了一种可用于各种电力系统研究的实用线性电池储能模型。所提出的确定模型参数的方法基于对四种不同技术的锂离子电池进行实验所获得的数据。该模型本身考虑了两个重要但常被忽视的电池特性：（i）可变的充放电能量效率；（ii）非线性的充电曲线。将所提出的模型与三种简化模型进行了比较，这三种简化模型仅考虑了上述两种电池特性中的一种或都未考虑。为证明该模型在实际中的适用性和优势，使用这四种模型来制定电池储能的最优日前市场调度计划，并利用专用试验台对所制定调度计划的可行性进行了实验验证。除了提出该模型之外，...
解读: 该锂离子电池精确建模技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。模型的线性化特性可直接集成到iSolarCloud云平台的优化调度算法中，提升储能系统经济性评估精度。考虑容量衰减、库仑效率和温度影响的建模方法，可优化ST储能变流器的充放电策略，延长电池寿命并降...
重新思考复杂约束满足下的安全策略学习：含储能单元的实时安全约束经济调度初探
Rethinking Safe Policy Learning for Complex Constraints Satisfaction: A Glimpse in Real-Time Security Constrained Economic Dispatch Integrating Energy Storage Units
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...
含变流器接口电源的电力系统稳定边界：演化与转捩点
Stability Boundary of Power System With Converter Interfaced Generation: Evolution and Transition Point
Yiming Wang · Shiyun Xu · Huadong Sun · Chen Shen · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年6月
近期研究表明，含换流器接口发电（CIG）的电力系统暂态失稳主要与不稳定周期轨道（UPO）有关，而非不稳定平衡点（UEP）。这种现象在弱电网中尤为显著，凸显了研究稳定边界主导因素从 UEP 向 UPO 转变过程的重要性。为此，本研究提出了一种基于能量 - 角度复向量的电力系统暂态稳定分析新框架。在此框架下，开展了稳定边界转变点识别和稳定裕度评估工作。研究发现，CIG 占比增加、系统强度降低以及 CIG 控制参数设置不当等参数条件的变化，可能导致 UPO 在塑造稳定边界中起主导作用，进而使基于 UE...
解读: 该稳定边界演化理论对阳光电源高渗透率新能源系统具有重要指导意义。针对ST系列储能变流器和SG光伏逆变器，UPO失稳机制分析可优化GFM/GFL控制策略的参数边界设计，避免系统运行点接近临界转捩点。在PowerTitan大型储能系统中，可基于拓扑变化特征建立稳定域实时监测模型，提前预警环面分岔风险。对...
基于机器学习增强的大规模并行暂态仿真方法用于大规模可再生能源电力系统
Machine-Learning-Reinforced Massively Parallel Transient Simulation for Large-Scale Renewable-Energy-Integrated Power Systems
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...
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