找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
基于拓扑结构的边缘计算框架用于电力系统小信号稳定性分析
A Topology-Based Edge Computing Framework for Digital Power System Small-Signal Stability Analysis
Zhiqi Xu · Wei Jiang · Junbo Zhao · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
电力系统稳定性分析正向数据驱动模式转型。然而，传统集中式数据处理方式在数字化背景下面临计算与通信负担重、数据隐私等问题。为此，本文提出一种基于电力系统拓扑结构的边缘计算框架，利用智能电子设备（IED）的本地计算与通信能力，减轻控制中心负担，推动系统数字化转型。发电机侧的IED作为边缘节点，采集本地区域数据辨识子系统动态模型，并逐步合并相邻子系统模型，最终构建全系统动态模型。该模型分布式存储于各边缘节点，支持并行处理。采用分治策略进行特征值分析，将计算任务递归分解至不同节点组并行执行。算例验证了所...
解读: 该边缘计算框架对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud平台具有重要应用价值。在大型储能电站场景中，可将小信号稳定性分析任务分布至ST系列储能变流器的本地控制器，利用其IED功能实现分布式动态模型辨识与特征值计算，有效降低集中式云平台的通信带宽和计算负荷。该技术特别适用于多储能单...
基于随机交互图与特征分析的连锁故障分析与缓解
Analysis and Mitigation of Cascading Failures Using a Stochastic Interaction Graph With Eigen-Analysis
Zhenping Guo · Xiaowen Su · Kai Sun · Byungkwon Park 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月
在复杂网络系统研究中，通常基于无向图模型进行特征分析。然而，在电力系统连锁故障分析中，故障间的相互作用具有方向性，需引入有向图以刻画故障传播路径。为此，本文提出一种随机交互图模型及其特征分析方法。通过定义并分析随机交互矩阵的特征值模式（其模为1、0或介于两者之间），可识别局部或大范围的故障传播模式及关键参与元件。利用特征向量识别广泛传播模式中的关键组件，并降低其故障概率，从而有效抑制连锁故障。在NPCC 140节点系统上的仿真数据验证了所提模型与策略的有效性。
解读: 该随机交互图与特征分析技术对阳光电源大型储能系统和微电网产品具有重要应用价值。在PowerTitan储能系统集成中，可建立储能单元、PCS变流器、升压变压器间的故障传播有向图模型，通过特征值分析识别关键薄弱环节，优化冗余配置策略。对于多机并联的ST系列储能变流器，该方法可量化单机故障向系统扩散的风险...