找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
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...
基于强化学习的CANFIS控制器自适应切负荷用于频率恢复准则导向控制
Reinforcement Learning Based Adaptive Load Shedding by CANFIS Controllers for Frequency Recovery Criterion-Oriented Control
Hao Yang · Bo Jin · Zhaohao Ding · Zhenglong Sun 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年5月
为满足电网导则中严格的频率恢复准则（FRC），本文提出一种面向受端电网的实时自适应切负荷方法。构建基于协同自适应神经模糊推理系统（CANFIS）的切负荷控制器，以母线频率的幅值偏差和恢复时间偏差作为反馈信号，实现智能切负荷决策。引入基于强化学习的确定性策略梯度（DPG）算法优化控制器性能，在最小切负荷成本下确保频率恢复满足FRC，并提升鲁棒性。通过在负荷站部署CANFIS控制器形成分散式控制策略，可实时自适应决策切负荷的时机、位置、量值与轮次。省级受端电网仿真验证了该方法的有效性与适应性。
解读: 该自适应切负荷技术对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。CANFIS控制器结合强化学习的频率响应策略可直接集成到储能系统的电网支撑功能中，增强构网型GFM控制的频率调节能力。通过实时监测母线频率偏差，储能系统可智能决策放电功率和持续时间，在满足电网FRC要求的同...