找到 6 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
基于序的异构智能体强化学习方法用于配电网与输电网协调的负荷频率控制
Order-based Heterogeneous Agents Reinforcement Learning Method with the Coordination of Distribution Network and Transmission Network for Load Frequency Control
Shixuan Yu · Xiaodong Zheng · Tianzhuo Shi · Ruilin Chen 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
随着大规模分布式能源（DERs）持续接入配电网（DN），DN已具备参与负荷频率控制（LFC）的能力。本文提出一种基于序的异构智能体软演员-评论家方法（OHASAC），以解决异构可控DERs间的协调问题。通过神经网络估计异构智能体的最优更新顺序，并将最优LFC问题建模为考虑DN与输电网（TN）协调的局部可观测马尔可夫博弈。模型涵盖变辐照条件下电池储能系统（BESS）与光伏（PV）的协同调频。仿真结果表明，该方法在DN-TN协同环境中能有效管理多种分布式电源，兼具优良的泛化性与可扩展性。
解读: 该异构智能体协同控制技术对阳光电源PowerTitan储能系统与SG系列光伏逆变器的协同调频具有重要应用价值。OHASAC方法可优化ST储能变流器在变辐照条件下的BESS-PV协同响应策略，提升配电侧分布式资源参与电网LFC的能力。基于序的智能体更新机制可集成至iSolarCloud平台，实现多站点...
考虑历史飓风灾害的大规模合成配电网风险评估框架
A Risk Assessment Framework for Large-Scale Synthetic Power Distribution Networks Considering Historical Hurricane Disasters
Shuo Li · Shouxiang Wang · Qianyu Zhao · Dong Liu 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
针对飓风灾害对配电网影响日益加剧的问题，本文提出一种面向大规模合成配电网的飓风风险评估框架，显著提升了评估的实用性与准确性。通过为负荷点分配具体建筑类型与重要性等级，精细化生成配电网拓扑结构与物理特征，并结合真实历史飓风数据模拟贴近实际的风暴场景与停电情况。引入基于加权负荷削减的新型风险指标进行定量评估，在Emporia和Portsmouth构建合成网络并基于1940至2024年历史飓风事件开展验证。结果表明，城市尺度配电网建模及飓风空间异质性对风险评估精度具有关键影响。
解读: 该飓风风险评估框架对阳光电源PowerTitan大型储能系统及ST系列储能变流器的韧性设计具有重要价值。通过历史灾害数据建模与负荷重要性分级，可优化储能系统在飓风高发区的选址部署与容量配置策略。基于加权负荷削减的风险指标可指导iSolarCloud平台开发极端天气预警模块，实现储能系统在灾前预充电、...
基于可行运行区域的含软开断点配电网约束管理
Feasible Operation Region-Based Constraint Management of Distribution Networks With Soft Open Points
Xun Jiang · Yue Zhou · Jianzhong Wu · Wenlong Ming · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
软开关点（SOPs）是安装在配电网正常断点处的电力电子装置。凭借毫秒级的控制能力，SOPs 在应对可再生能源发电和用户行为（如电动汽车出行行为）带来的显著不确定性时，在配电网的约束管理方面具有广阔的应用前景。本文提出了一种基于可行运行区域（FOR）的新型 SOP 优化控制方法。FOR 表示配电网节点功率注入的允许范围，可用于替代传统基于最优潮流（OPF）模型中的潮流方程和网络约束。由于 FOR 边界与热/电压约束之间存在一一对应关系，基于 FOR 的约束管理方法能够适应各种测量条件。此外，FOR...
解读: 该SOP约束管理技术对阳光电源ST储能系统和PowerTitan大型储能方案具有重要应用价值。SOP的毫秒级有功无功调节能力与储能变流器PCS的快速响应特性高度契合，可行运行区域建模方法可直接应用于储能系统的多约束协调控制，优化电压电流及容量边界管理。该技术可增强ST系列在配电网侧的柔性调节能力，提...
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...
PowerFlowMultiNet：用于不平衡三相配电系统的多图神经网络
PowerFlowMultiNet: Multigraph Neural Networks for Unbalanced Three-Phase Distribution Systems
Salah Ghamizi · Jun Cao · Aoxiang Ma · Pedro Rodriguez · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年9月
高效求解配电网中的三相不平衡潮流对于电网分析和仿真至关重要。迫切需要能够处理大规模不平衡电网的可扩展算法，以提供准确、快速的解决方案。为此，深度学习技术，尤其是图神经网络（GNN）应运而生。然而，现有文献主要集中在平衡网络，在支持三相不平衡电网方面存在重大空白。本文介绍了 PowerFlowMultiNet，这是一种专门为三相不平衡电网设计的新型多图 GNN 框架。该方法在多图表示中分别对每一相进行建模，有效捕捉了不平衡电网的固有不对称性。引入了一种利用消息传递的图嵌入机制，以捕捉电力系统网络内...
解读: 该多图神经网络潮流计算技术对阳光电源配电侧产品具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统并网场景中，可实时分析三相不平衡工况下的潮流分布，优化ST系列储能变流器的三相功率调度策略，提升不平衡补偿能力。对于分布式光伏集群（SG逆变器阵列），该算法可快速评估不对称故障下的系统状态，为iSola...
配电网络中保护隐私的线路断电检测：一种高效且性能无损的方法
Privacy-Preserving Line Outage Detection in Distribution Grids: An Efficient Approach With Uncompromised Performance
Chenhan Xiao · Yizheng Liao · Yang Weng · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年6月
近期研究进展表明，利用电压和功率数据等传感器测量值来识别配电网中的线路故障是有效的。然而，这些测量值可能会将电力用户的敏感信息（如家庭居住情况和经济状况）泄露给对手，从而无意中给电力用户带来隐私风险。为保护原始数据不直接暴露给第三方对手，本文提出了一种新颖的分布式数据加密方案。通过研究高斯差分隐私，证明了该加密策略的差分隐私属性，从而验证了其有效性。鉴于原始数据加密可能会影响故障检测的有效性，本文通过研究线路故障前后数据分布之间的库尔贝克 - 莱布勒散度来分析性能下降情况。通过这种分析，我们可以...
解读: 该隐私保护线路断电检测技术对阳光电源的储能和光伏产品线具有重要应用价值。可集成至ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的控制系统中,通过安全多方计算实现分布式设备间的数据协同分析。这将增强iSolarCloud平台的智能运维能力,在保护用户数据隐私的同时提升故障诊断效率。特别是在大型储能电站和工商业...