找到 37 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
基于发电机测量的强迫振荡源定位
Forced Oscillation Source Localization From Generator Measurements
Melvyn Tyloo · Marc Vuffray · Andrey Y. Lokhov · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月
设备故障、误操作或周期性负荷变化可能引发持续的周期性扰动，导致系统内能量异常传递，即强迫振荡。广域振荡可能损坏设备、触发误跳闸或控制动作，甚至导致设备失效。然而，其振源的位置、频率和幅值难以确定。近期提出了一种基于数据驱动的最大似然方法用于传输电网中的振源定位，但该方法依赖全PMU覆盖且假设所有母线具有惯性和阻尼。本文将其扩展至更真实场景，包含无惯性和阻尼的节点（如被动负荷和逆变型电源）。通过将克朗降阶直接融入最大似然估计器，可准确识别施加于传统发电机和负荷上的强迫源位置与频率。
解读: 该强迫振荡源定位技术对阳光电源储能和光伏并网系统具有重要应用价值。文章针对含逆变型电源（无惯性节点）的电网场景，通过克朗降阶扩展最大似然估计方法，可精准识别振荡源位置与频率。这直接适用于阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的并网控制优化：1）在PowerTitan大型储能系统中集成振荡源监...
基于概率小信号分析的电力电子并网系统动态交互特性刻画方法
Enabling Characterisation of Dynamic Interactions with Probabilistic Small-Signal Analysis in Converter-Integrated Power Systems
Luke Ian Benedetti · Agustí Egea-Àlvarez · Robin Preece · Panagiotis N. Papadopoulos · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月
本文提出了一种概率小信号分析框架，该框架能够描述含变流器接口发电机（CIG）的电力系统中的新型交互作用，并理解其概率行为。CIG 的引入以及同步发电的相应减少正使电力系统的动态行为发生显著变化，其特点是对变流器控制和可变可再生能源的依赖程度不断增加。因此，单运行点确定性研究不足以全面理解电力系统稳定性和新兴交互作用的特性。可能运行点的不确定性不断增加，以及由此对小信号特征值分析模式产生的影响，使得采用概率方法成为必要。然而，通过此类研究获得的大量数据，特别是考虑到以 CIG 为主导的系统所需的详...
解读: 该概率小信号分析框架对阳光电源PowerTitan储能系统和SG系列光伏逆变器的并网稳定性评估具有重要价值。在大型储能电站和光伏电站中，多台变流器并联运行时存在复杂的动态交互，传统确定性分析难以覆盖多变运行工况。该方法可用于：1）ST系列储能变流器的GFM/GFL控制参数优化，通过概率分析识别弱电网...
重新审视跟网型变流器对频率动态的影响——第二部分：空间差异
Revisiting the Effect of Grid-Following Converter on Frequency Dynamics - Part II: Spatial Difference
Jiahao Liu · Cheng Wang · Tianshu Bi · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月
除了第一部分讨论的惯性中心（COI）频率动态外，采用电网跟随型（GFL）变流器的电力系统中的空间频率差异也至关重要。第二部分重新探讨了GFL变流器对空间频率差异的影响。基于第一部分定义的接口状态变量和等效频率，本文提出了一个扩展的频率分割器（FD）公式。建立了网络节点频率与同步发电机（SG）转子频率和GFL等效频率之间的映射关系。结果表明，GFL变流器的叠加贡献取决于GFL变流器与频率观测节点之间的电气距离以及系统潮流条件，而不依赖于系统运行状态假设。此外，本文首次探讨了支路电流的频率映射问题。...
解读: 该研究揭示的GFL变流器导致系统频率空间差异问题，对阳光电源ST储能系统和SG光伏逆变器产品具有重要指导意义。研究表明高比例GFL接入会削弱频率耦合、加剧区域频率差异，这启发阳光电源：1）在PowerTitan大型储能系统中优化GFL控制参数设计，增强频率支撑能力；2）在分布式光伏场景推广构网型GF...
训练集再应用:基于相似样本的电力系统主导失稳模式识别物理可靠框架
Reapplication of Training Set: A Physically Reliable Framework for Power Systems Dominant Instability Mode Identification Using Similar Samples
Yutian Lan · Shanyang Wei · Wei Yao · Yurun Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
准确且在物理上可靠地识别主导不稳定模式（DIM）对于确保电力系统的安全稳定运行至关重要。数据驱动模型，尤其是深度学习（DL），在应对这一挑战方面取得了显著进展。然而，深度学习的“黑箱”特性限制了其可解释性，导致结果不可靠，这与电力系统严格的可靠性要求相冲突。为解决这一问题，本文提出了一种新颖的 DIM 识别框架，通过重新应用训练集样本提高识别的准确性和可靠性。首先，提出了一种训练方法，以增强 DIM 模型的抗噪声能力和对相似样本的聚类能力，实现高精度的 DIM 识别。此外，还开发了一种两阶段可解...
解读: 该失稳模式识别技术可应用于阳光电源智慧能源管理系统的稳定性监控。通过数据驱动的失稳模式识别,及时发现光伏并网系统和储能系统的潜在失稳风险,优化控制策略,提升大规模新能源并网的稳定性,为电网安全运行提供预警支持。...
基于开环增益扰动界的风电场最优功率振荡阻尼器布置以增强稳定裕度
Optimal Power Oscillation Damper Placement in Wind Farm to Enhance Stability Margin Based on Open-Loop Gain Perturbation Bound
Jianqiao Ye · Shenghu Li · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月
风力发电机组，如双馈感应发电机（DFIG），惯性较小，因而会降低电力系统稳定性并加剧低频振荡（LFO）。此前由同步发电机抑制的低频振荡，如今可由双馈感应发电机处的电力系统稳定器（POD）来抑制。现有的电力系统稳定器研究是针对风电场整体的，忽略了双馈感应发电机之间的差异，并且在所有双馈感应发电机处都安装电力系统稳定器可能并无必要。本文研究了风电场中电力系统稳定器的优化配置问题，以提高电力系统的稳定裕度并抑制低频振荡，具有以下创新点：1）新推导了多台双馈感应发电机风电场和电力系统稳定器的反馈回路，以...
解读: 该研究的POD优化布置方法对阳光电源的储能和风电产品线具有重要参考价值。具体而言：1) 可应用于ST系列储能变流器的VSG控制策略优化，提升其在弱电网条件下的稳定性能；2) 对风电变流器的低频振荡抑制控制提供新思路，可集成到现有控制算法中增强系统动态特性；3) 开环增益扰动界分析方法可用于评估产品在...
RMS模型无法捕捉PLL的小信号不稳定性
The RMS Model Cannot Capture PLL Small-Signal Instability
Miguel Carreño · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
在这封信中，推导了连接到无穷大母线的简单跟网型变流器的瞬时微分方程。结果表明，假设电压和电流之间存在稳态关系的均方根（RMS）模型无法捕捉锁相环（PLL）的小信号不稳定性。时域仿真、特征值分析以及相平面中吸引域的基准测试均支持这一观点。
解读: 该研究对阳光电源的GFL型产品建模与稳定性分析具有重要指导意义。研究发现传统RMS模型在弱电网条件下无法准确反映PLL动态特性,这对我司SG系列光伏逆变器和ST系列储能变流器的控制策略优化提供了关键启示。建议在产品开发中:(1)采用精确的瞬时模型进行PLL稳定性分析;(2)针对低短路比场景优化PLL...
一种用于消除对称性的紧致机组聚合模型
A Tight Unit Aggregation for Unit Commitment to Eliminate Symmetry
Biyuan Zhang · Tao Ding · Yang Xiao · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
机组组合（UC）通常被建模为混合整数线性规划问题，采用经典的分支定界与分支切割算法求解。然而，UC问题中的对称性导致大量无效搜索，显著增加计算负担。本文提出一种具有紧致约束的机组聚合模型，通过对最大聚合出力轨迹施加严格限制，有效消除对称性，在保持最优性的同时显著降低计算时间。数值实验验证了该方法在计算效率方面的有效性。
解读: 该紧致机组聚合模型对阳光电源PowerTitan大型储能系统和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。在多机组储能电站调度场景中，同型号ST储能变流器的对称性导致优化算法产生大量冗余搜索，该方法通过聚合建模可显著提升实时调度效率。具体可应用于：1）多MW级储能集群的经济调度优化，降低EM...
基于软演员-评论家算法与逻辑型Benders分解相结合的风电不确定性下月度安全约束机组组合
Soft Actor-Critic Combined with Logic-Based Benders Decomposition Algorithm for Monthly Security Constrained Unit Commitment under Wind Power Uncertainty
Jianbing Feng · Zhouyang Ren · Wenyuan Li · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
月度安全约束机组组合（M - SCUC）从长期视角确保了高比例可再生能源渗透下电力系统运行的可靠性和灵活性。本文基于深度强化学习，提出了一种结合基于逻辑的Benders分解（LBD - SAC）的软演员 - 评论家算法，以高效求解M - SCUC问题。该算法无需进行任何紧凑性近似，即可处理M - SCUC模型中的高维、非凸和复杂不确定性问题。在LBD - SAC算法中，开发了一种任务分解和优化辅助的训练机制，以确保运行约束并提高收敛性能。M - SCUC问题被分解为主问题和子问题，主问题带有用于...
解读: 该研究提出的强化学习与Benders分解混合优化方法对阳光电源的储能与光伏产品线具有重要参考价值。具体而言：1) 可应用于ST系列储能变流器的调度优化,提升PowerTitan大型储能系统对风电波动的适应能力；2) 可优化SG系列光伏逆变器的MPPT控制策略,提高系统在复杂天气条件下的发电效率；3)...
电力系统暂态稳定评估中神经网络的鲁棒性认证
Robustness Certification of Neural Networks for Power System Transient Stability Assessment
Liangyuchen Lu · Yanzhen Zhou · Hongtai Zeng · Zhengcheng Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
神经网络（NNs）可快速准确地评估电力系统安全性，但对输入微小扰动的鲁棒性有限，可能导致误判。现有鲁棒性认证方法在暂态稳定评估中面临物理约束与敏感动态的挑战。为此，本文提出考虑物理可行性的鲁棒性比率指标及两阶段认证框架，通过嵌入系统物理约束推导非平凡鲁棒下界，并利用优化样本的稳定性验证获取上界。基于该框架开展模型选择与对抗训练，提升模型鲁棒性。在新英格兰10机系统及实际区域电网中的验证表明所提方法有效。
解读: 该神经网络鲁棒性认证技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及构网型控制产品具有重要应用价值。在储能系统参与电网暂态稳定支撑时，需快速准确评估系统安全裕度，但传统神经网络模型易受扰动影响导致误判。该研究提出的物理约束嵌入式认证框架可应用于：1）ST系列储能变流器的GFM控制策略优化，通过鲁棒性...
基于动态面滑模控制的高比例可再生能源电力系统LFC设计及大规模虚拟储能支持
Dynamic Surface Sliding Mode Control-Based LFC Design for RES-Dominated Power Systems With a Provision of Grid-Scale Virtual Energy Storage
Dip Kumar Biswas · Sanjoy Debbarma · Piyush Pratap Singh · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
可再生能源（RES）的大规模接入导致系统整体惯量下降，使系统在面对不可预见的情况时更加脆弱。尽管储能是解决低惯量电网问题的可行方案，但成本高昂。为解决这一问题，本文采用了电网级虚拟储能（VES）概念，该概念从多区域电网调节的固有特性中收集“免费”储能，从而在不影响系统频率稳定性的前提下，实现可再生能源的更大规模接入。虚拟储能作为一种虚拟储能系统，利用各区域控制误差（ACE）的现有差异，实施有效的频率调节策略。为了最小化区域控制误差，本文在时滞电力系统的二次负荷频率控制回路中引入了一种新型动态滑模...
解读: 该动态面滑模控制结合虚拟储能技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。文章提出的LFC控制策略可直接应用于储能系统的一次调频功能，通过动态面设计有效抑制传统滑模控制的抖振问题，提升ST变流器在高比例新能源场景下的频率响应速度和控制精度。虚拟储能概念可与阳光电...
基于逆变器资源建模的新范式用于潮流与短路分析
A New Paradigm in IBR Modeling for Power Flow and Short Circuit Analysis
Zahid Javid · Firdous Ul Nazir · Wentao Zhu · Diptargha Chakravorty 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
基于逆变器的电源（IBR）的故障特性与传统同步发电机不同。由于饱和状态，IBR的故障响应是非线性的，并且主要由相关电压源换流器（VSC）的故障穿越（FRT）策略决定。这导致在考虑这些短路特性时，潮流计算的求解时间过长，尤其是当电力系统状态因IBR发电的不确定性而快速变化时。为克服这一问题，本文提出了一种用于以IBR为主的电力系统的相量域稳态（SS）短路（SC）求解器，随后将所开发的IBR模型与一种基于雅可比矩阵的新型潮流（PF）求解器相结合。在这种多阶段潮流求解器中，可以通过考虑电力系统各组件的...
解读: 该IBR统一建模范式对阳光电源ST储能变流器和SG光伏逆变器的电网适应性设计具有重要价值。当前高比例新能源接入场景下，准确预测逆变器短路电流特性（含电流饱和、限幅等非线性行为）是电网规划与保护配置的关键。该模型可直接应用于：1）PowerTitan储能系统并网方案设计，优化短路容量贡献计算；2）SG...
基于特征谱与扩张因果卷积及Squeeze-Excitation ShuffleNet轻量级深度学习的区域风电场日前低功率输出事件预测
Prediction of Day-Ahead Low-Power Output Events in Regional Wind Farms Using Feature Spectrums with Dilated Causal Convolution and Squeeze-Excitation ShuffleNet Lightweight Deep Learning
Zimin Yang · Xiaosheng Peng · Xiaobin Zhang · Guoyuan Qin 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
区域风电场低功率输出事件的准确预测对电力系统的电网调度至关重要。然而，传统的风电预测方法主要侧重于提高整体预测精度，因此很少单独讨论风电低功率输出事件。本文提出了一种创新的区域风电场日前低功率输出事件预测方法，该方法利用特征频谱，结合扩张因果卷积（DCC）和挤压 - 激励（SE）改进的ShuffleNet网络。首先，将时间序列区域特征转换为频谱图像，在特征创建和选择后，引入并讨论了三种可能的特征排列方式。其次，提出了DCC - SE - ShuffleNet轻量级深度学习神经网络作为低功率输出事...
解读: 该研究的深度学习预测方法对阳光电源的新能源发电及储能产品具有重要应用价值。特征谱分析与轻量级深度学习模型可集成到ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的控制系统中,提升功率预测精度。具体应用包括:(1)优化储能系统的充放电调度策略,提高PowerTitan等大型储能系统的经济性;(2)改进光伏/风电...
一种用于逆变器接入电力系统的谐波与频率/电压稳定性统一分析方法
A Unified Analysis Method for Harmonic and Frequency/Voltage Stability of Inverter-Integrated Power Systems
Fengting Wei · Haitao Zhang · Xiuli Wang · Maryam Saeedifard 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
电力系统中基于逆变器的资源（IBRs）大规模接入增加了谐波不稳定以及频率/电压不稳定的风险。传统上，这两类稳定性问题通常采用多种方法分别处理，且二者之间的关系尚未得到深入研究。本文通过证明谐波稳定性与频率/电压稳定性之间的等价性弥补了这一空白。在此基础上，利用局部测量的 <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-mat...
解读: 该统一分析方法对阳光电源的储能与光伏逆变器产品线具有重要指导意义。特别适用于ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的稳定性优化，可提升大规模并网场景下的系统可靠性。通过多时间尺度建模，有助于完善GFM/GFL控制策略，优化VSG算法的谐波抑制能力。该方法可用于PowerTitan等大型储能系统的稳定...
面向物理的神经网络用于在线动态安全评估
Physics-following Neural Network for Online Dynamic Security Assessment
Chao Shen · Ke Zuo · Mingyang Sun · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
数据驱动的动态安全评估（DSA）已成为应对可再生能源与电力电子设备快速接入带来安全挑战的有力工具。近期，融合微分方程描述物理规律的物理信息神经网络（PINN）被引入DSA，但仍面临代数偏差、收敛错误及训练非凸性等难题。为此，本文提出一种新型面向物理的神经网络（PFNN），通过估计故障后状态响应实现DSA。设计双阶段训练策略：第一阶段采用监督参数空间缩减以提升可优化性；第二阶段引入动力学引导的局部学习，结合经验损失与源自动态模型的物理正则项，解决代数偏差并确保正确收敛。在WSCC 3机9节点、新英...
解读: 该物理引导神经网络技术对阳光电源储能与新能源并网产品具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，可实现故障后动态响应的快速预测与安全评估，提升电网支撑能力；结合ST系列储能变流器的构网型GFM控制，通过动力学模型正则化训练，可优化虚拟同步机参数整定，增强暂态稳定性。在SG系列光伏逆变器的...
基于攻防博弈的电力系统外部脆弱性评估
External Vulnerability Assessment of Power System Under Attack Based on Attack-Defense Game
Yifu Luo · Qinran Hu · Bokang Zou · Yuanshi Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年3月
电力系统作为关键国家基础设施，面临日益严峻的外部攻击威胁。现有研究多聚焦于特定攻击水平下的防御布局与损失分析，忽视了攻击者能力的不确定性，缺乏对系统抗毁性的安全评估。本文提出一种新的分析场景，即区域电力系统因物理攻击导致完全失效，旨在构建面向未知攻击能力的局部电网整体脆弱性评估方法。该方法建立了包含两个相互依赖决策目标的攻防博弈模型，以体现防御方的抵抗特性，并基于模型特点设计了通过排列问题求解和验证原优化问题的定制化方法。基于IEEE 14节点和118节点系统的仿真验证了模型的正确性，并通过多种...
解读: 该攻防博弈脆弱性评估技术对阳光电源大型储能系统（PowerTitan）和区域级ESS集成方案具有重要应用价值。针对物理攻击导致电网失效场景，可指导储能系统在关键节点的优化部署，提升电网抗毁性。具体应用包括：1）ST系列储能变流器的冗余配置策略优化，在攻击不确定性下确保关键负荷供电；2）iSolarC...
基于物理信息自监督预训练的GNN在大规模电力系统分析中的泛化能力提升
GNNs' Generalization Improvement for Large-Scale Power System Analysis Based on Physics-Informed Self-Supervised Pre-Training
Yuhong Zhu · Yongzhi Zhou · Wei Wei · Peng Li 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月
在人工智能驱动的电力系统分析（PSA）中，系统拓扑的高效且信息丰富的表示至关重要。尽管取得了重大突破，但近期采用图神经网络（GNNs）的方法在大规模电力系统分析中面临重大挑战，包括获取足够标注数据的高计算需求，以及对未见故障拓扑的泛化能力较差。为解决这些问题，我们提出了一种用于预训练图神经网络的自监督策略，该策略可在单个节点特征层面和整个图结构层面提升图神经网络的表达能力。通过集成物理信息技术，我们的策略使图神经网络能够内化适用于多个下游任务的基本原理。我们证明，我们的方法能够在无监督的情况下对...
解读: 该研究提出的物理信息自监督GNN框架对阳光电源的智能化产品升级具有重要价值。首先可应用于ST系列储能系统和SG系列光伏逆变器的电网拓扑感知与控制优化,提升GFM/GFL控制的适应性;其次可集成到iSolarCloud平台,增强分布式电站群的智能调度与故障诊断能力。该方法通过物理规律预训练提升模型泛化...
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...
基于电网强度的电压-频率协同支撑方法
Frequency-Voltage Synergy Support Method Based on Grid Strength for VSC-MTDC Integrated Distributed Offshore Wind Farms
Xubin Liu · Nanxing Huang · Yuan Liu · Liang Yuan 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
随着装机容量不断增加，新兴的海上风电场（OWFs）对陆上电网的频率和电压稳定性的影响日益增大。考虑分布式海上风电场的支撑能力和陆上并网节点的抗干扰能力，使海上风电场参与频率和电压调节是一项挑战。为应对这一挑战，本文提出了一种适用于基于电压源换流器的多端直流（VSC - MTDC）集成分布式海上风电场的频率 - 电压协同支撑（FVSS）策略，该策略包含四个部分：1）为风力发电机组（WTs）开发了一种采用主从一致性算法的分布式协调策略，以公平地提供支撑功率；2）建立了一种有功/无功功率量化策略，该策...
解读: 该频率-电压协同支撑方法对阳光电源的储能和风电变流产品具有重要参考价值。可直接应用于ST系列储能变流器和风电变流器的弱电网适应性优化，通过自适应调节有功无功控制策略，提升产品在弱电网条件下的并网性能。该方法与阳光电源现有的构网型GFM控制技术相结合，可进一步增强储能变流器的电网支撑能力。建议在Pow...
正则化Benders分解在高性能容量扩展模型中的应用
Regularized Benders Decomposition for High Performance Capacity Expansion Models
Filippo Pecci · Jesse D. Jenkins · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
本文研究电力容量扩展模型，该模型通过最小化投资与运行成本来优化投资与退役决策。为支持规划与政策制定，模型需包含详细的运行约束、时序耦合条件、多种气象与需求情景，并考虑离散的投资决策，导致大规模混合整数优化问题，难以被通用求解器处理。为此，本文采用定制化的Benders分解方法，适用于多阶段、随机运行场景、时序政策约束及多日储能与水库水电资源的复杂模型。通过多个案例研究评估了多种水平集正则化策略以加速收敛，结果表明，选择可行域内部规划决策的正则化方案性能优越，显著提升高分辨率混合整数规划问题的计算...
解读: 该正则化Benders分解算法对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud云平台具有重要应用价值。在新能源电站容量规划中，该方法可高效求解包含ST储能变流器、SG光伏逆变器的混合整数优化问题，处理多日储能时序耦合约束和多气象场景。具体可应用于：1）PowerTitan储能系统的容量...
评估提供频率调节的储能容量价值
Assessing the Capacity Value of Energy Storage That Provides Frequency Regulation
Hyeong Jun Kim · Ramteen Sioshansi · Eamonn Lannoye · Erik Ela · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年11月
由于确定储能系统的能量状态（SOE）较为复杂，多用途应用使得对储能资源充足性贡献的评估变得复杂。SOE 会影响资源充足性评估，因为储能系统必须有可用的储存能量来缓解负荷损失。本文提出了一个三步流程，用于评估提供频率调节服务的储能系统的资源充足性贡献。首先，我们采用离散随机动态优化方法来推导不同储能应用之间的权衡决策策略。接下来，将这些决策策略应用于混合整数线性优化，以滚动时域的方式确定储能系统的实际运行情况。最后，通过仿真来评估储能系统的资源充足性贡献。本文使用基于实际系统数据的简单示例和案例研...
解读: 该储能SOE动态管理与容量价值评估技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。研究提出的频率调节与SOE协同优化方法可直接应用于储能系统的能量管理策略（EMS）优化，通过精确建模SOE动态变化，在提供调频辅助服务的同时保障容量充裕性贡献。对阳光电源产品的启发包...
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