找到 4 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
基于分层模型预测控制的联络线功率流动考虑下的协调频率控制
Coordinated Frequency Control Based on Hierarchical MPC Considering Tie-line Power Flow
Ning Ma · Feifei Bai · Tapan K. Saha · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月
在系统发生故障时，基于逆变器的电源（IBRs）和同步发电机（SGs）的频率响应特性存在显著差异，资源间的相互作用往往会导致机电暂态过程延长。然而，目前对于不同类型发电机提供多种频率服务（特别是快速频率响应（FFR）和虚拟惯量）的协调控制策略关注有限。此外，暂态过程中输电线路功率容量的严格限制以及联络线潮流快速恢复的需求常常被忽视，这增加了系统解列的风险。本文提出了一种采用分层模型预测控制（HMPC）的协调频率控制方法。所提出的HMPC包括一个上层控制器和多个下层控制器，上层控制器用于管理多区域潮...
解读: 该分层MPC协调频率控制技术对阳光电源ST储能系统和SG光伏逆变器产品线具有重要应用价值。针对高比例IBRs并网场景，可直接应用于PowerTitan储能系统的构网型GFM控制策略优化：上层MPC实现多储能站点间的频率调节指令协调分配，下层控制器结合虚拟同步机VSG技术实时调节各变流器输出。联络线功...
电动汽车的备用容量提供：聚合边界与随机模型预测控制
Reserve Provision From Electric Vehicles: Aggregate Boundaries and Stochastic Model Predictive Control
Jacob Thrän · Jakub Mareček · Robert N. Shorten · Timothy C. Green · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月
电动汽车（EV）的可控充电是提升可再生能源消纳、降低固定储能需求的重要灵活性资源。为应对个体驾驶与充电行为的不确定性，本文提出将多辆电动汽车电池视为一个具有聚合功率与能量边界的虚拟电池，从而预测可提供的系统备用容量。基于1000辆电动汽车数据的线性回归模型验证了边界的可预测性，归一化均方根误差为20%–40%。采用包含条件风险价值的两阶段随机模型预测控制算法，实现日前 reserve 调度。英国120万条家用充电记录的案例表明，车队规模扩大可提升预测精度，增加备用收益并降低运营成本；当规模达40...
解读: 该电动汽车聚合备用容量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。研究提出的虚拟电池聚合边界模型可直接应用于阳光电源V2G充电桩的群控策略，通过随机模型预测控制算法优化充电调度，使车队参与电网辅助服务。400辆以上规模可降低60%运营成本、单车提供1.8kW备用容量的数据，为阳光电源设计充...
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...
通过用户侧数据篡改对耦合电-交通网络的网络攻击
Cyberattack on Coupled Power-Transportation Networks via User-side Data Falsifications
Si Lv · Sheng Chen · Qiuwei Wu · Zhinong Wei 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月
先进信息通信技术的应用使电力与交通系统面临网络攻击风险。现有研究多关注网络设备层面的脆弱性，而忽视了用户侧的潜在威胁。本文揭示了一种通过篡改用户侧数据来破坏电-交通耦合系统运行的攻击策略。攻击者可入侵导航应用，伪造路径与充电站推荐，诱导交通与充电流分布，引发系统不安全运行。本文将攻击决策建模为二元变量，并通过互补约束松弛为连续变量，将原混合整数问题转化为带互补约束的数学规划（MPCC），进而设计带有反馈机制的增强迭代松弛算法，有效识别并修正非光滑松弛，提升收敛质量。数值实验验证了用户侧网络漏洞对...
解读: 该研究揭示的用户侧数据篡改攻击对阳光电源充电桩业务具有重要安全警示价值。攻击者可通过伪造导航推荐诱导充电流分布失衡，直接威胁充电站运营安全。建议在充电桩产品中集成多维度异常检测机制：1）在充电桩控制器中部署实时负荷预测模型，识别异常充电请求聚集；2）结合iSolarCloud云平台构建区域充电流监控...