找到 17 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
一种基于改进直流解的物理信息图卷积网络用于交流最优潮流
A Physics-Informed Graph Convolution Network for AC Optimal Power Flow Via Refining DC Solution
Yundi Liu · Yuanzheng Li · Shangyang He · Yang Li 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月
求解大规模电力系统的交流最优潮流（AC - OPF）问题对于整合可再生能源的电力系统运行至关重要。然而，随着系统规模的增大，传统的交流最优潮流数值方法面临计算成本高和收敛困难等挑战。为应对这些挑战，现有研究采用直流最优潮流（DC - OPF）或数据驱动方法。直流最优潮流通过考虑电力系统的固有物理特性（如电压变化）对交流最优潮流问题进行线性化处理，从而提供近似解。同时，数据驱动方法利用其强大的端到端学习能力有效求解交流最优潮流。尽管这两种方法速度都足够快，但直流最优潮流由于其简化假设（忽略了无功功...
解读: 该物理信息图卷积网络技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及ST系列储能变流器的能量管理系统具有重要应用价值。通过快速求解AC-OPF问题，可显著提升储能系统在电网侧的实时调度响应速度，优化多台储能变流器并联运行时的功率分配策略。该方法融合物理约束的特性与阳光电源构网型GFM控制技术高度契合...
直流异步互联系统中的低频功率振荡：来自LUXI背靠背高压直流工程的启示
Low-Frequency Power Oscillations in DC Systems for Asynchronous Interconnection: Insights from the LUXI Back-to-Back HVDC Project
Zhixuan Li · Ying Xue · Qiang Fu · Yiping Chen 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
基于电压源换流器的高压直流输电（VSC - HVDC）系统被认为是为异步互联系统提供功能支持的有效解决方案。然而，本研究表明，VSC - HVDC系统提供的频率支持可能会因频率控制与交流电网频率动态特性之间的相互作用而导致低频功率振荡（LFPO）。为便于说明，详细报道了中国鲁西背靠背VSC - HVDC工程中观测到的0.25Hz低频功率振荡的实际案例。在该工程中，VSC - HVDC系统设计了一种频率控制（即同频控制），用于在正常运行条件下消除两个异步交流电网之间的频率差异。基于阻尼转矩法的分析...
解读: 该研究对阳光电源的大型储能和光伏产品线具有重要参考价值。研究的低频振荡问题与PowerTitan储能系统和大型SG逆变器在弱电网条件下的并网稳定性直接相关。文中提出的控制参数优化方法可用于改进ST系列储能变流器和SG系列逆变器的GFM/GFL控制策略，提升产品在异步互联场景下的稳定性能。特别是对系统...
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...
基于流形特征插值的静态测量到动态测量的保证转换
Guaranteed Conversion From Static Measurements Into Dynamic Ones Based on Manifold Feature Interpolation
Lihao Mai · Haoran Li · Yang Weng · Erik Blasch 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月
可再生能源渗透率上升及电动汽车等负荷波动导致电力系统稳定性问题，亟需动态测量技术。然而，高分辨率量测设备（如PMU）在配电网中数量有限，而低分辨率量测设备广泛存在。本文提出一种多分辨率数据插值方法，结合自编码器与曲率正则化实现最优插值设计，并引入物理信息神经网络（PINN）和随机物理信息神经网络（SPINN）以融合系统物理规律并处理不确定性。所提方法在输电与配电系统中均得到充分验证。
解读: 该多分辨率动态测量技术对阳光电源储能与光伏产品具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，可融合SCADA低分辨率数据与有限PMU高分辨率数据，通过流形插值实现全站动态状态估计，提升ST系列储能变流器的并网稳定性监测能力。对于分布式光伏场站，该方法可将SG逆变器的秒级功率数据插值为毫秒级...
一种用于含逆变器并网资源电力系统高效仿真的多尺度异构方法
A Heterogeneous Multiscale Method for Efficient Simulation of Power Systems With Inverter-Based Resources
Kaiyang Huang · Min Xiong · Yang Liu · Kai Sun · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月
随着基于逆变器的电源（IBRs）接入电力系统，系统动态特性变得更加复杂，呈现出多时间尺度特征，包括电力电子控制器的电磁暂态（EMT）动态特性和同步发电机的机电动态特性。因此，电力系统模型呈现出高度刚性，这给采用现有专注于单一时间尺度动态特性的方法进行高效仿真带来了挑战。本文提出了一种异构多尺度方法，用于对以电磁暂态模型表示的电力系统进行高效多时间尺度仿真。该新方法在系统的微观电磁暂态模型和自动降阶的宏观模型之间交替运行，并相应地改变步长，从而在保证所关注的快速和慢速动态特性仿真精度的同时实现显著...
解读: 该多尺度异构仿真方法对阳光电源高比例IBR系统开发具有重要价值。在PowerTitan储能系统和大型光伏电站并网设计中，可高效仿真ST储能变流器与SG逆变器的EMT快速动态与系统机电暂态的耦合特性，优化GFM/GFL控制参数整定。该方法可显著缩短iSolarCloud平台的系统级仿真时间，支持多机并...
非参数随机微分方程在风电功率超短期概率预测中的应用
Nonparametric Stochastic Differential Equations for Ultra-Short-Term Probabilistic Forecasting of Wind Power Generation
Yuqi Xu · Can Wan · Guangya Yang · Ping Ju · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年11月
超短期风电功率概率预测为电力系统实时运行提供了关键的不确定性信息。然而，风电出力的随机动态特性复杂，传统参数化模型难以准确刻画其非线性演化过程。本文提出一种基于非参数随机微分方程的建模方法，直接从历史数据中学习漂移与扩散项的结构，无需预设函数形式，有效捕捉风功率的时变统计特征与局部动态行为。实验结果表明，该方法在多个时间尺度下均能提供高精度的概率预测结果，显著提升预测可靠性。
解读: 该非参数随机微分方程预测技术对阳光电源的风电变流器和储能系统具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器的功率调度优化和PowerTitan大型储能系统的容量配置。通过精确预测风电功率的随机波动特性,有助于提升储能系统的调峰调频性能,优化电池充放电策略。该技术还可集成到iSolarCloud平台...
基于LCC-HVDC系统的双端一次频率支撑与交流电压调节
Bilateral Primary Frequency Support and AC Voltage Regulation of LCC-HVDC Systems for Asynchronously Interconnected Systems
Zhixuan Li · Ying Xue · Yiping Chen · Nan Chen 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年11月
现代电力系统对电网灵活性要求日益提高。由于交流输电线路不可控，传输系统的灵活性主要依赖于高压直流（HVDC）系统的主动控制，尤其是主流的电网换相换流器型（LCC-HVDC）系统。现有LCC-HVDC控制方法难以在提供双向频率支撑的同时维持交流电压稳定。为此，本文提出一种协调控制策略，实现异步互联系统下的双端频率支撑与交流电压调节。通过建立包含送端与受端系统频率耦合动态的低阶频率响应模型，量化频率支撑水平，并解析计算控制器参数，确保本地频率响应能力的同时不损害远端系统的频率稳定性。实时仿真验证了所...
解读: 该LCC-HVDC双端频率支撑技术对阳光电源储能系统具有重要参考价值。文中提出的频率-电压协调控制策略可直接应用于PowerTitan大型储能系统的电网支撑功能：通过建立低阶频率响应模型量化支撑能力，可优化ST系列储能变流器的构网型GFM控制算法，实现双向频率调节与电压稳定的协同。特别是其解析化参数...
一种考虑老化特性的电池储能退化模型及其在电力系统运行中的应用
An Age-Dependent Battery Energy Storage Degradation Model for Power System Operations
Pei Yong · Fei Guo · Zhifang Yang · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年10月
电力系统运行需要在建模和优化过程中考虑电池储能（BES）的退化特性。现有方法通常采用固定参数来建立充放电行为与电池储能退化成本之间的映射关系。然而，电池储能的退化特性在老化过程中不断变化，因此固定参数模型在整个寿命周期内无法保证精确性。本文提出了一种考虑电池老化影响的电池储能退化模型，该模型能够捕捉电池特性的变化。基于阿伦尼乌斯电池退化方程，我们推导出了一种以电力系统视角下电池储能运行变量为输入的退化解析表达式。然后，我们对该表达式进行凸化处理，以便将与老化相关的退化特性嵌入到电力系统优化模型中...
解读: 该年龄相关的电池退化模型对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。通过显式建模循环老化与日历老化的耦合影响，可直接集成到iSolarCloud云平台的智能调度算法中，优化储能系统的充放电策略。该模型能精确评估不同运行工况下的容量衰减，为ST储能系统提供更精准的寿...
高渗透率可再生能源电力系统实时调度：一种专家知识与强化学习混合方法
Real-Time Scheduling of High-Penetrated Renewable Power Systems: An Expert Knowledge and Reinforcement Learning Hybrid Approach
Sijun Du · Tao Ding · Yang Xiao · Jingyu Wan 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月
现代电力系统正向低碳可持续转型，可再生能源渗透率的提升及其不确定性给系统调度带来严峻挑战，灵活元件的引入进一步增加了调度复杂性。为此，本文提出一种融合专家知识与强化学习（RL）的混合实时调度方法。首先建立包含柔性负荷与储能的高渗透率可再生能源系统实时调度模型，并转化为马尔可夫决策过程。通过引入专家知识作为系统与RL智能体之间的中介，利用RL算法优化的机组控制序列进行调度决策。基于SG 126节点系统的算例验证了所提方法在保障系统安全稳定运行的同时，显著提升可再生能源消纳能力的有效性与潜力。
解读: 该混合调度方法对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud平台具有重要应用价值。强化学习与专家知识融合的实时调度策略可直接应用于ST系列储能变流器的智能控制算法，优化充放电决策以应对高比例光伏接入的不确定性。该方法可集成至iSolarCloud云平台，实现多站点储能系统协同调度，提...
氢能数据中心的柔性负荷调度：一种效率优先的非凸不确定优化方法
Flexible Load Scheduling of Hydrogen Energy Data Centers: An Efficiency-Preferred Non-Convex Uncertain Optimization Approach
Xinxin Long · Yuanzheng Li · Yang Li · Yun Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
氢能数据中心（HEDC）作为新兴清洁能源基础设施，具备负荷灵活性，可参与电力需求响应（DR）。本文提出基于DR的调度策略，通过非凸区间优化（NSIO）方法协同优化电能成本与可再生能源（RE）利用率。该方法具有效率优先建模、精确凸松弛及全局最优显式建模优势，有效应对HEDC复杂负荷特性、动态电价与可再生能源不确定性。在改进IEEE 24节点系统上的仿真表明，所提策略显著降低运行成本并提升RE消纳能力，相较五种主流不确定优化方法性能提升2.3%～20.0%。
解读: 该氢能数据中心柔性负荷调度技术对阳光电源储能系统产品线具有重要应用价值。文章提出的非凸区间优化方法可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的能量管理策略，通过精确建模氢储能系统的非线性效率特性，优化电解槽/燃料电池的功率调度曲线。该方法处理可再生能源不确定性的能力可增强iSo...
性能保证的深度学习在动态智能电网网络攻击检测中的应用
Performance Guaranteed Deep Learning for Detection of Cyber-Attacks in Dynamic Smart Grids
Mostafa Mohammadpourfard · Chenhan Xiao · Yang Weng · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
虚假数据注入攻击（FDIA）对电力系统的可靠性构成了严重威胁，尤其是在诸如线路故障等动态运行条件下，这些情况会导致数据分布发生变化并出现概念漂移。传统的监督式方法依赖于带标签的数据集，这成本高昂且不适用于实时应用，并且在没有大量重新训练的情况下，往往无法适应新的攻击向量和运行变化。为应对这些挑战，我们设计了深度对比变分网络（DCVN），这是一个无监督学习框架，旨在无需带标签的数据或对网络拓扑进行假设的情况下检测FDIA。DCVN框架首先使用深度信念网络（DBN）从原始电力系统数据中进行稳健的特征...
解读: 该深度学习检测方法对阳光电源的储能和光伏产品安全性提升具有重要价值。可直接应用于ST储能系统和SG光伏逆变器的网络安全防护,特别是在大型储能电站和光伏电站的动态运行场景中。通过在iSolarCloud平台集成该检测算法,可提升PowerTitan等大型储能系统的运行可靠性,有效防范数据篡改导致的误操...
基于拟变分不等式的电力-交通系统充电定价研究
Charging Pricing in Power-Traffic Systems with Price-Elastic Demand: A Quasi-Variational Inequality Approach
Shiwei Xie · Longtao Xie · Qiuwei Wu · Shengwen Shu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
电动汽车的兴起推动了电力与交通系统的深度融合。本文提出一种考虑价格弹性需求的三层次充电定价框架，刻画配电网、充电运营商与电动汽车用户间的交互。通过构建带价格弹性需求的用户均衡拟变分不等式模型，将原三层次问题转化为含QVI约束的双层优化问题，提升数学可处理性。上层优化配电网能量调度，下层求解充电运营商定价策略。设计投影梯度与定制化不动点算法求解，并通过仿真验证模型与算法的有效性与优越性。灵敏度分析表明需求弹性和调控政策显著影响系统效率，体现模型鲁棒性。
解读: 该充电定价优化技术对阳光电源充电桩及储能业务具有重要应用价值。拟变分不等式框架可集成至iSolarCloud平台，实现配电网-充电站-用户三层协同优化：上层结合PowerTitan储能系统进行能量调度削峰填谷，中层优化充电桩动态定价策略，下层预测价格弹性需求引导用户行为。该模型可提升充电站运营收益1...
一种用于随机持续扰动下电力系统吸引域估计的扩展方法
An Extended Stochastic Region of Attraction Estimation Method for Power Systems Under Stochastic Sustained Disturbances
Yuerong Yang · Shunjiang Lin · Mingbo Liu · Leyi Deng 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
可再生能源输出中的随机持续扰动（SSDs）会影响电力系统的暂态稳定性。本研究利用 Lévy 驱动的随机微分代数方程（LDSDAEs）来研究电力系统在随机持续扰动下的动态性能。LDSDAEs 的随机吸引域被划分为稳定区域和概率稳定区域，二者合称为扩展随机吸引域（ESRA）。传统的确定性吸引域（RA）估计方法并不适用。为解决这一问题，本研究提出了一种基于逃逸概率的 LDSDAEs 扩展随机吸引域估计方法。首先，我们推导出了 LDSDAEs 吸引子附近系统初始状态逃逸概率的积分 - 微分方程。然后，探...
解读: 该随机吸引域估计方法对阳光电源储能与光伏系统具有重要应用价值。针对PowerTitan大型储能系统和SG系列光伏逆变器，该技术可量化可再生能源随机波动对系统暂态稳定性的影响边界，为构网型GFM控制策略提供概率性稳定域评估依据。结合ST系列储能变流器的快速功率响应能力，可优化虚拟同步机VSG参数整定，...
一种面向微电网的两阶段自适应供需管理框架：考虑设备老化的资产规划与点对点负瓦特交易
A Two-Stage Adaptive Supply-Demand Management Framework for Microgrids: Aging-Aware Asset Planning and Peer-to-Peer Negawatt Trading
Chenxi Zhang · Jing Qiu · Yi Yang · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年12月
本文提出一种新颖的两阶段自适应微电网供需管理框架，兼顾设备老化特性与动态供需交互，提升系统运行效率与经济性。第一阶段引入老化感知的资产规划方法，优化分布式能源选址定容，并量化其性能衰退及运维成本增长，避免传统规划中成本低估与容量过剩问题；第二阶段采用点对点负瓦特交易机制，激励用户调节可控负荷，降低购电成本并增强供需响应能力。基于改进IEEE 33节点系统的仿真验证了该框架在成本效益与运行可靠性方面的显著优势，为未来微电网中老化感知资源集成与用户参与电力市场提供了有效路径。
解读: 该两阶段供需管理框架对阳光电源ST系列储能系统和PowerTitan大型储能方案具有重要应用价值。老化感知资产规划方法可优化储能变流器和电池系统的选址定容策略，通过量化功率器件和电池的性能衰退曲线，改进iSolarCloud平台的预测性维护算法，避免容量配置过剩。点对点负瓦特交易机制可集成到微电网E...
基于自适应线性潮流模型的交流网络约束机组组合
AC Network-Constrained Unit Commitment Based on Adaptive Linear Power Flow Model
Jiarui Long · Zhifang Yang · Yuming Liu · Mingxu Xiang 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年8月
网络约束机组组合（UC）通常采用交流约束的线性近似以保证求解效率，但现有线性化方法难以应对机组启停导致的运行工况变化及交流可行性恢复问题，且近似精度依赖于工况与初始点的接近程度。本文提出一种基于自适应线性潮流模型的UC方法，将运行工况按机组状态、负荷水平和拓扑划分为多个区域，并引入辅助二元变量实现区域及对应最优线性模型的自适应选择。通过识别对UC精度影响显著的关键支路并仅在这些支路上应用自适应模型，有效降低计算负担。在多个标准测试系统及中国某省级电网中的验证表明，该方法显著减少支路有功/无功潮流...
解读: 该自适应线性潮流模型对阳光电源PowerTitan大型储能系统和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。在源网荷储协调优化场景中，储能系统的充放电调度需考虑电网潮流约束，该方法通过自适应区域划分和关键支路识别，可显著提升ST系列储能变流器参与电网调度的决策精度和计算效率。特别适用于省级电...
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...
基于双极限齐次性的分布式二次控制用于受非均匀时延和执行器饱和影响的交流微电网
Distributed Secondary Control Based on Bi-Limit Homogeneity for AC Microgrids Subjected to Non-Uniform Delays and Actuator Saturations
Qingde Wang · Sunhua Huang · Linyun Xiong · Yang Zhou 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年4月
频率与电压是交流微电网中最关键的运行指标。针对存在非均匀通信时延和执行器饱和的交流微电网，本文提出一种基于双极限齐次性的分布式二次控制策略，实现频率恢复、平均电压调节及分布式电源间的有功与无功功率精确分配。通过引入基于历史控制输入的状态变换方法处理非均匀时延，并利用双曲正切函数逼近非光滑饱和特性，设计抗饱和固定时间控制器。结合构造的辅助双极限齐次系统，证明了闭环系统在执行器饱和约束下的固定时间稳定性。仿真结果表明，所提方法在频率/电压恢复及功率均分方面具有优越的鲁棒性与灵活性。
解读: 该双极限齐次性分布式控制技术对阳光电源PowerTitan储能系统和微电网ESS集成方案具有重要应用价值。针对多台ST系列储能变流器并联运行场景，该方法可有效解决通信网络非均匀时延和功率调节饱和问题，提升频率/电压恢复速度和功率均分精度。固定时间收敛特性可优化构网型GFM控制策略的暂态响应，抗饱和设...