找到 3 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
一种考虑功率、能量及波动性的光伏场景聚类新方法
A Novel Clustering Method for Extracting Representative Photovoltaic Scenarios Considering Power, Energy, and Variability
Xueqian Fu · Na Lu · Hongbin Sun · Youmin Zhang · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
由于光伏发电存在显著的不确定性，高比例光伏接入的电网运行场景复杂多样。为准确提取光伏发电的代表性场景，本文提出了一种同时考虑光伏功率、能量和波动性的新型聚类模型。与依赖欧氏距离的传统聚类模型相比，该聚类模型不仅考虑了欧氏距离，还纳入了日光伏发电量和光伏功率曲线特征，能够更准确地量化和分析光伏对电网的影响。为求解所提出的聚类模型，基于线性优化、拉格朗日乘子和特征值分解，提出了一种交替优化算法。本文的亮点在于通过理论证明和仿真算例对所提方法进行了双重验证。从理论上阐述了算法的计算复杂度，并证明了算法...
解读: 该光伏场景聚类方法对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。通过综合功率、能量和波动性的多维特征提取，可优化光伏电站群的典型日曲线建模，提升SG系列逆变器的功率预测精度和MPPT算法自适应性。对于储能系统，该方法能生成高质量的充放电场景集，优化ST系...
基于机会约束模型预测控制的不确定性主动配电网电压调节与损耗最小化
Voltage Regulation and Loss Minimization of Active Distribution Networks With Uncertainties Using Chance-Constrained Model Predictive Control
Mudaser Rahman Dar · Sanjib Ganguly · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年11月
光伏（PV）与电动汽车（EV）的高度集成给配电网（DN）带来了显著的不确定性，导致频繁且不确定的电压波动。光伏单元和电动汽车充电站的有功/无功功率可通过多时间尺度协调有效实现实时电压控制。本文提出了一种基于机会约束模型预测控制（CC - MPC）的随机实时控制模型，用于协调电压控制。该模型采用多步优化模型，实现了包括光伏、电动汽车和有载调压变压器（OLTC）在内的控制设备之间的多时间尺度协调。采用基于场景的方法来处理节点功率的不确定性（常规负荷、电动汽车和可再生能源具有不同程度的不确定性），运用...
解读: 该机会约束MPC技术对阳光电源配电网侧产品具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统的多时间尺度协调控制，通过场景削减技术处理光伏出力和负荷不确定性，优化储能充放电策略实现电压调节与损耗最小化。对SG系列光伏逆变器的无功调节功能提供优化依据，结合充电桩的V2G功能...
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...