找到 106 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
基于分布式能源逆变器的无功功率辅助服务以支持配电网中的点对点交易能源
DER-Inverter Based Reactive Power Ancillary Service for Supporting Peer-to-Peer Transactive Energy Trading in Distribution Networks
Yunyang Zou · Yan Xu · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年6月
分布式能源资源（DERs）的快速增长以及点对点（P2P）能源交易的出现给配电网的运行带来了重大挑战。本文在此背景下设计了一个多时间尺度无功辅助服务交易框架。该框架包括一个基于合同的日前无功备用服务交易阶段和一个提前一小时的无功支持服务交易阶段。在日前阶段，配电系统运营商（DSO）与具有足够无功容量的逆变器接口型分布式能源资源签订一份鲁棒无功备用合同，该问题被建模为一个考虑节点负荷不确定性和提前一小时市场行为的两阶段鲁棒优化模型。一个重要的优势是，鲁棒无功备用合同消除了分布式能源资源在后续提前一小...
解读: 该DER逆变器无功辅助服务技术对阳光电源ST储能变流器和SG光伏逆变器产品线具有重要应用价值。研究提出的无功功率协调控制策略可直接集成到阳光电源逆变器的控制算法中，通过优化无功输出支撑P2P能源交易场景下的电压稳定。对于ST系列储能系统，该技术可增强其在配电网中的辅助服务能力，提升系统经济性；对于S...
储能系统多阶段鲁棒调度的解析可行性条件及其在安全约束机组组合中的应用
An Analytical Feasibility Condition for the Multi-Stage Robust Scheduling of Energy Storage Systems with Application on SCUC
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...
基于事件信息与影响评分及二元线性规划的配电网规划候选方案识别与配置
Event-Informed Identification and Allocation of Distribution Network Planning Candidates With Influence Scores and Binary Linear Programming
Juan J. Cuenca · Marta Vanin · Md. Umar Hashmi · Arpan Koirala 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年5月
本文提出一种新型数值方法，用于制定可预防未来拥塞与电压问题的配电网扩展规划。通过预测热载荷与电压越限事件的持续时间与强度，确定线路/电缆升级、电压调节器及储能系统部署的潜在候选方案集合，并结合二元线性规划算法求解消除所有约束越限的最小成本方案。该方法在改进的IEEE 33节点网络及爱尔兰西部实际1171节点馈线上经高分辨率准静态时序仿真验证。考虑了三类候选池与成本情景以评估方法敏感性。结果表明，该方法为设计者、规划者与政策制定者提供了灵活工具，可在确保消除全部预测越限的同时，适度放宽少量越限以显...
解读: 该配电网规划方法对阳光电源PowerTitan储能系统及ST系列储能变流器的部署优化具有重要价值。文章提出的事件驱动型影响评分与二元线性规划算法，可直接应用于阳光电源储能系统的选址定容决策：通过预测电网热载荷与电压越限事件，精准识别储能系统最优部署位置，在消除电网约束的同时实现最小投资成本。该方法与...
分布式预定义时间控制在时滞与输入饱和电力系统中的应用
Distributed Predefined-Time Control for Power System With Time Delay and Input Saturation
Sunhua Huang · Linyun Xiong · Yang Zhou · Fei Gao 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年5月
本文提出了一种分布式分数阶预定义时间滑模控制器（DFOPTSMC），用于调节外部储能装置，以提高存在时滞和输入饱和的电力系统的暂态稳定性。时滞会恶化电力系统的性能，甚至导致系统不稳定。基于阿斯特恩变换定理，将存在通信时滞的电力系统模型转换为无延迟模型。同时，在实际电力系统中，外部储能装置的输出需要受到限制。为此，提出了饱和补偿系统以弥补外部储能装置输入饱和的影响。因此，提出了一种考虑通信时滞和输入饱和的DFOPTSMC来调节储能装置，该控制器具有快速响应能力和较强的调节能力，可提高电力系统的暂态...
解读: 该分布式预定义时间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。DFOPTSMC方法可直接应用于储能系统的功率调节控制，解决电网通信时滞和功率器件饱和限制问题，提升暂态稳定性。其预定义时间收敛特性可优化现有VSG虚拟同步机控制策略，实现更快速的频率响应和更强...
学习多个凸电压稳定约束用于机组组合
Learning Multiple Convex Voltage Stability Constraints for Unit Commitment
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...
通过简化实现高效：基于MLP的低压配电网净负荷预测与不确定性估计方法
Efficiency Through Simplicity: MLP-Based Approach for Net-Load Forecasting With Uncertainty Estimates in Low-Voltage Distribution Networks
Anthony Faustine · Nuno Jardim Nunes · Lucas Pereira · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年5月
电力需求预测在低压配电网的规划与运行中日益重要。分布式能源中光伏渗透率的提升使配电侧的负荷预测问题转变为净负荷预测。本文提出一种新颖且可扩展的低压变电站概率预测方法，采用分位数回归构建多变量概率预测框架，并利用计算高效的前馈神经网络捕捉历史负荷与太阳辐照等协变量间的复杂关系。实验表明，该方法能以自回归或单次前向传播方式生成校准良好的预测结果。与四种先进方法的对比表明，所提方法在预测精度、不确定性校准和计算复杂度之间实现了良好权衡。
解读: 该基于MLP的净负荷概率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。其轻量级神经网络架构可集成至ST系列储能变流器的本地控制器，实现边缘侧实时预测，降低云端通信依赖。分位数回归提供的不确定性估计能优化储能系统充放电策略，在高光伏渗透率场景下提升...
含控制器限幅的多虚拟同步发电机并网系统同步稳定性
Synchronization Stability of Multiple VSGs Embedded Power System With Controller Limits
Yujun Li · Yiyuan Lu · Jialun Yang · Jingrui Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年5月
本文研究了考虑电流饱和与频率限幅的多虚拟同步发电机（VSG）并网系统的同步稳定性。建立了含控制器限幅的多VSG系统动态模型，构建了未触及限幅时的暂态能量函数（TEF），并采用最近不稳定平衡点法确定稳定域。研究发现系统在若干“离界点”处脱离频率边界，其中存在两个具有最小暂态能量的特殊离界点，且其位置与切换次数无关。提出一种稳定判据：当这两个特殊离界点的能量低于系统临界能量时，系统全局稳定。临界能量由最近UEP法和避免进入电流限幅控制模式的最大势能中的较小值决定。9节点与39节点系统的仿真验证了理论...
解读: 该研究针对含控制器限幅的多VSG系统同步稳定性分析，对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的构网型控制具有重要应用价值。研究提出的暂态能量函数法和稳定判据可直接应用于：1）优化ST储能变流器的VSG控制参数整定，提升电流饱和与频率限幅工况下的暂态稳定裕度；2）指导多机并联储能...
混合储能资源在电力市场中的参与模式比较
Comparing Participation Models in Electricity Markets for Hybrid Energy-Storage Resources
Shubhrajit Bhattacharjee · Ramteen Sioshansi · Hamidreza Zareipour · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年5月
摘要：电力批发市场正在为包含储能和发电的混合能源资源设计市场参与模式。本文研究了由太阳能和储能组成的混合能源资源在两种常见提议的市场参与模式下的策略性行为。第一种是共址混合能源资源模式，在该模式下，太阳能和储能分别提交报价。第二种是集成混合能源资源模式，在该模式下，太阳能和储能提供单一的集成报价，市场运营机构将该资源视为一个整体。我们采用了一个双层随机优化模型，其中上层确定混合能源资源的报价，下层代表市场运营机构在不同不确定运行条件下的市场出清情况。该模型应用于一个简单示例以及一个基于阿尔伯塔省...
解读: 该研究对阳光电源PowerTitan储能系统与SG系列光伏逆变器构成的混合电站具有重要应用价值。研究中的集中式与分布式决策框架可直接应用于ST系列储能变流器的市场竞价策略优化，通过分析不同参与模式下的收益机制，可指导光储混合电站在现货市场、辅助服务市场的最优投标策略。研究揭示的资源利用率与系统灵活性...
电动汽车提供频率支持以促进可再生能源并网
Frequency Support From Electric Vehicles for Advancing Renewable Energy Integration
Dilip Pandit · Atri Bera · Tu Nguyen · Raymond Byrne 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年4月
由于积极的脱碳目标、成本降低和政府投资增加，现代电网中可再生能源的并网比例迅速上升。然而，基于逆变器的发电方式渗透率提高会因系统惯性下降而引发频率稳定性问题。本文提出一种量化电动汽车（EV）为电网提供频率支持能力的框架，以提升可再生能源的并网极限。考虑EV提供虚拟惯性和一次频率响应，结合EV行为不确定性建立随机模型以确定其放电上限。构建包含EV动态虚拟惯性和下垂系数的多机系统频率响应（MM-SFR）模型，并从中导出频率安全约束。结合换流器电压安全与低电压穿越约束，嵌入非线性优化框架以求解可再生能...
解读: 该研究对阳光电源V2G储能系统和充电桩产品线具有重要应用价值。文章提出的EV虚拟惯性和一次频率响应框架，可直接应用于阳光电源车网互动充电桩和PowerTitan储能系统的协同控制策略。具体而言：1）EV动态虚拟惯性和下垂系数的MM-SFR模型可优化ST系列储能变流器的VSG控制算法，提升电网频率支撑...
基于贝叶斯特征选择的区域风电功率预测
Regional Wind Power Forecasting Based on Bayesian Feature Selection
Theodoros Konstantinou · Nikos Hatziargyriou · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年4月
近年来，可再生能源在电力系统中的整合程度不断提高。其固有的不可预测性和输出波动给电力系统的安全运行和能源市场定价的稳定性带来了挑战。因此，准确预测可再生能源发电量至关重要。目前已应用的几种有效预测方法均基于机器学习（ML）。应用机器学习方法的一个关键因素是输入特征的选择，在区域风电预测中，这一任务变得更为复杂，因为区域范围可能涵盖整个国家。所提出的方法旨在通过一种数据驱动的、与模型无关的预处理技术精简输入特征，从而提高预测性能。该技术包括将多维数值天气预报数据划分为多个子区域，并剔除无信息的子区...
解读: 该贝叶斯特征选择的预测方法对阳光电源的储能与风电产品线具有重要应用价值。特别是在ST系列储能变流器和风电变流器的智能调度优化方面,可将该预测算法集成到iSolarCloud平台,提升系统对风电功率波动的预判能力。通过筛选关键气象特征与历史数据,可优化储能系统的充放电策略,提高PowerTitan等大...
电池电力机车在电力系统中作为电网支撑服务的应用
On the Use of Battery-Electric Locomotive as a Grid-Support Service in Electric Power Systems
Farid Kochakkashani · Payman Dehghanian · Miguel A. Lejeune · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年4月
摘要：风能的采集受其发电可用性和波动性的限制。储能系统（ESS）通过吸收发电的波动性和弃电现象，在一定程度上解决了这一局限。然而，传统的静态储能系统可能缺乏有效支撑大规模电力系统所需的覆盖范围和灵活性。本文提出了一种创新方法，建议将电池电力机车（BEL）用作移动储能工具。电池电力机车搭载可分离的电池轨道车，其储能容量得到提升，能够提供灵活且广泛的能源供应。我们提出了一种新的考虑不确定性的优化模型，该模型全面整合了电力系统和铁路系统的运行。所提出的模型被表述为一个混合整数非线性随机规划（SMINL...
解读: 该研究将移动式储能应用于电网调峰与频率调节，对阳光电源储能与充电业务具有重要启发。技术层面，可借鉴机车储能的双向功率调度策略优化PowerTitan储能系统的电网支撑能力，提升ST系列储能变流器在风光消纳场景下的快速响应性能。产品应用上，可拓展至充电桩业务，开发具备V2G功能的移动储能充电解决方案，...
基于贝叶斯量子神经网络的高可再生能源渗透电力系统潮流计算
Bayesian Quantum Neural Network for Renewable-Rich Power Flow with Training Efficiency and Generalization Capability Improvements
Ziqing Zhu · Shuyang Zhu · Siqi Bu · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月
针对高比例可再生能源接入下大规模电力系统潮流计算面临的计算效率与泛化能力挑战，本文提出一种基于贝叶斯量子神经网络（BayesianQNN）的新型潮流计算模型。该模型利用量子计算提升训练效率，并通过贝叶斯方法动态更新对可再生能源不确定性的认知，显著增强对未见场景的泛化能力。为评估模型性能，引入有效维度和泛化误差界两项指标。结果表明，所提方法在训练效率与泛化性能方面均优于现有数据驱动方法，适用于未来稳态电力系统分析。
解读: 该贝叶斯量子神经网络潮流计算技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。在大规模新能源电站集群管理中，该算法可显著提升实时潮流计算效率，为ST系列储能变流器的功率调度提供快速决策支持。其对可再生能源不确定性的动态认知能力，可优化SG光伏逆变器与储能...
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...
广义频率成形服务中的分布式能源最优参与设计
Optimal Participation Design of DERs in General Frequency Shaping Services
Cheng Feng · Siyuan Wang · H. Oliver Gao · Fengqi You · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月
针对高比例可再生能源电力系统的频率控制需求，本文提出广义频率成形服务（GFSS）框架，统一整合异构频率控制服务，实现分布式能源（DER）的规模化协调。GFSS通过标准化系统级频率响应目标，优化DER参与参数，在满足动态性能要求的同时最小化功率与能量储备需求。本文构建了非凸优化模型，并设计高效求解算法，显著降低计算耗时。算例表明，该方法可将控制服务成本降低高达60%，计算时间缩短至数分钟，具备实时、经济协调DER的应用潜力。
解读: 该GFSS框架对阳光电源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DER最优参与设计方法可直接应用于储能系统的频率响应服务，通过优化功率和能量储备参数，降低60%的控制服务成本，显著提升储能系统经济性。该算法的实时计算能力（数分钟级）可集成至iSolarClou...
一种近似哈密顿神经网络增强的多机电力系统励磁控制
A Nearly Hamiltonian Neural Network-Enhanced Multi-Machine Power System Excitation Control
Youbo Liu · Xuexin Wang · Gao Qiu · Zhiyuan Tang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
广义哈密顿系统理论（GHST）是高维非线性电力系统励磁控制的有力工具，但由于实际高阶系统解析不可行以及子模块不完整，该理论依赖降阶动态，从而导致控制误差。为解决这一问题，本文提出了一种基于近哈密顿神经网络（NHNN）的非线性励磁控制方法。该方法从测量数据中学习每台发电机的结构化哈密顿量，减轻了因降阶引起的哈密顿量实现误差。然后，通过组合这些哈密顿量，提出了一种保持系统响应的全局能量函数，用于稳定控制。在双机系统上的仿真结果表明，与广义哈密顿系统理论和PID控制方法相比，该方法提高了系统稳定性，平...
解读: 该近似哈密顿神经网络控制技术对阳光电源构网型储能系统具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统并网场景中，传统哈密顿励磁控制虽能保证能量结构稳定性，但对参数摄动敏感。该研究提出的深度学习补偿方案可直接应用于ST系列储能变流器的GFM控制策略：通过神经网络实时补偿电网阻抗变化、负载扰动等不确...
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...
基于拟变分不等式的电力-交通系统充电定价研究
Charging Pricing in Power-Traffic Systems with Price-Elastic Demand: A Quasi-Variational Inequality Approach
Shiwei Xie · Longtao Xie · Qiuwei Wu · Shengwen Shu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
电动汽车的兴起推动了电力与交通系统的深度融合。本文提出一种考虑价格弹性需求的三层次充电定价框架，刻画配电网、充电运营商与电动汽车用户间的交互。通过构建带价格弹性需求的用户均衡拟变分不等式模型，将原三层次问题转化为含QVI约束的双层优化问题，提升数学可处理性。上层优化配电网能量调度，下层求解充电运营商定价策略。设计投影梯度与定制化不动点算法求解，并通过仿真验证模型与算法的有效性与优越性。灵敏度分析表明需求弹性和调控政策显著影响系统效率，体现模型鲁棒性。
解读: 该充电定价优化技术对阳光电源充电桩及储能业务具有重要应用价值。拟变分不等式框架可集成至iSolarCloud平台，实现配电网-充电站-用户三层协同优化：上层结合PowerTitan储能系统进行能量调度削峰填谷，中层优化充电桩动态定价策略，下层预测价格弹性需求引导用户行为。该模型可提升充电站运营收益1...
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，...
一种提升智能电网变电站性能的能量管理策略：数据驱动方法
Energy Management Strategy to Enhance a Smart Grid Station Performance: A Data Driven Approach
Kannan Thirugnanam · Vinod Khadkikar · Tareg Ghaoud · Qais Qawaqneh 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
本文提出一种能量管理策略（EMS），以改善智能电网变电站（SGS）的电能质量（PQ）参数，即电压不平衡、功率因数和频率偏差。在此，SGS 以并网多微电网（MMGs）形式呈现，这些微电网配备了分布式发电机（DG），如太阳能光伏（PV）和风力发电机（WT）、电池储能系统（BES）、电动汽车充电站、电容器组、制冷机以及建筑负载电力需求（LPD）。由于建筑 LPD 的随机性和制冷机运行的动态特性，将 SGS 的 PQ 参数维持在阈值范围内颇具挑战。此外，由于建筑 LPD 的非线性、DG 功率的间歇性以及...
解读: 该数据驱动的能量管理策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。文章提出的电压不平衡抑制、功率因数校正和频率偏差控制技术，可直接应用于储能变流器的构网型GFM控制算法优化，提升电网支撑能力。实时监测与历史数据融合的动态调度方法，可集成到iSolarCloud云...
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