找到 15 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...
一种基于全纯嵌入的鲁棒方法用于快速追踪含极限点的P-V曲线
A Robust Holomorphic Embedding-Based Method for Fast Tracing of P-V Curves With Limiting Points
Wen Zhang · Yusi Zhang · Cuiqing Zhang · Hsiao-Dong Chiang 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
针对现有连续潮流方法在处理约束极限时存在的收敛性差、速度慢及误判或忽略极限点等问题，本文提出一种结合弧长参数化的增强型全纯嵌入方法（E-HEAP），适用于大规模电力系统。该方法创新性地有效处理发电机物理硬约束与运行限制，并通过小规模伴随矩阵的特征值计算，高效鲁棒地定位首个硬约束越界点。将非线性方程求解转化为线性代数问题，显著提升数值稳定性与效率。算例验证了其在万节点级系统中准确捕捉所有潜在及首个极限点的能力，相较传统预测-校正等方法，在收敛性、计算效率和理论严谨性方面表现更优。
解读: 该全纯嵌入P-V曲线追踪技术对阳光电源大型储能系统（PowerTitan）及光伏逆变器（SG系列）的电网适应性设计具有重要价值。在储能系统并网规划中，该方法可快速准确评估系统接入对电网电压稳定性的影响，识别功率传输极限点，为ST系列储能变流器的功率调度策略提供理论依据。对于构网型GFM控制技术，该算...
HVDC并网海上风电场次同步振荡与中频振荡的交互分析及阻尼控制
Interaction Analysis and Damping Control of Sub-Synchronous Oscillation and Medium-Frequency Oscillation in HVDC-Connected Offshore Wind Farm
Zhihao Zhang · Peng Kou · Mingyang Mei · Runze Tian 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月
随着海上风能的快速发展，高压直流输电系统与基于永磁同步发电机的风能转换系统广泛应用，导致海上风电场可能出现显著的电磁振荡。现有研究多聚焦于单一振荡特性，忽视了不同振荡模式间的潜在交互。本文首次揭示了电网侧变流器可引发次同步振荡与中频振荡之间的相互作用，并产生新的二次振荡。通过模态分析与奈奎斯特稳定判据验证了主振荡与交互诱导的次生振荡共存。此外，提出了适用于运行与规划阶段的两种实用阻尼控制方法，通过附加阻尼控制器或优化变流器参数即可有效抑制多模态振荡，无需新增硬件设备。
解读: 该研究对阳光电源的大型储能系统和海上风电变流器产品线具有重要参考价值。研究揭示的次同步振荡与中频振荡交互机理，可直接应用于ST系列储能变流器和大功率风电变流器的控制系统优化。特别是文中提出的阻尼控制方法，可集成到阳光电源现有的GFM/GFL控制策略中，提升产品在复杂电网环境下的稳定性。这对完善Pow...
基于矩阵编码的主级虚假数据注入攻击影响缓解方法
Matrix Coding Enabled Impact Mitigation Against Primary False Data Injection Attacks in Cyber-Physical Microgrids
Mengxiang Liu · Xin Zhang · Chengcheng Zhao · Ruilong Deng · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
针对网络物理微电网中主级虚假数据注入攻击（PFDIA）的影响缓解问题，提出一种高效轻量的防御方案。该方法通过可逆编码矩阵对传输测量值进行交替编码，并在检测到攻击后触发两个半下采样未知输入观测器，利用编码与未编码数据的残差递推重构完整偏差向量，进而消除恶意影响。通过优化编码矩阵，在保证重构稳定性与隐蔽性的同时抑制系统噪声对精度的影响。实验验证了该方案的有效性、鲁棒性与低开销特性。
解读: 该矩阵编码防御技术对阳光电源PowerTitan储能系统及ST系列储能变流器的网络安全防护具有重要应用价值。在大型储能电站中，iSolarCloud云平台需实时采集海量测量数据（电压、电流、SOC等），易遭受FDIA攻击导致BMS误判或功率调度失控。该方案的轻量级编码机制可集成至储能PCS通信模块，...
量子微电网形成的重构方法
Reforming Quantum Microgrid Formation
Chaofan Lin · Peng Zhang · Mikhail A. Bragin · Yacov A. Shamash · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
本文提出了一种新颖的紧凑且无损的量子微电网形成（qMGF）方法，旨在实现电力系统高效运行优化并提升韧性。该方法通过无损重构确保结果与经典MGF等效，并基于图论驱动的二次无约束二元优化（QUBO）避免了连续变量冗余编码的问题。qMGF采用紧凑型建模，显著减少所需量子比特数，适用于近期量子计算机的高精度、低复杂度部署。在真实量子处理单元上的实验证明，qMGF以更少量子比特达到了与经典方法相当的高精度。
解读: 该量子微电网形成技术对阳光电源PowerTitan储能系统和智能微电网解决方案具有重要应用价值。qMGF方法可优化多储能单元协同控制策略，在电网故障时快速重构微电网拓扑，提升系统韧性。其紧凑型QUBO建模思路可启发ST系列储能变流器的并网/离网切换算法优化，减少计算资源消耗。基于图论的无损重构方法适...
识别最大频率变化率及其影响
Identifying the Largest RoCoF and Its Implications
Licheng Wang · Jun Ren · Gang Huang · Luochen Xie 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年10月
频率变化率（RoCoF）是保障低惯量电力系统频率安全的关键指标。现有基于聚合频率模型的惯量优化调度方法难以反映故障后系统各区域频率动态的差异，尤其在惯量分布不均时，局部母线的RoCoF可能显著高于聚合模型预测值。本文基于扩展直流潮流方程及同步机扰动后转子角度瞬时不变特性，推导了节点级RoCoF模型，并严格证明最大初始RoCoF必出现在含惯量的母线上。该结论与所提模型共同构建了形式简洁且凸化的最优节点惯量调度方法，仿真验证了其在不同场景下两典型互联系统中的有效性。
解读: 该节点级RoCoF模型对阳光电源储能系统和构网型控制技术具有重要应用价值。在ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统中，可基于该模型优化虚拟惯量的空间分布策略，避免传统聚合模型导致的局部母线RoCoF超限风险。该研究提出的凸优化惯量调度方法可直接集成到iSolarCloud云平台的能量管...
通信网络嵌入式直流微电网阻抗建模
Impedance Modeling of Communication-Network-Embedded DC Microgrid
Boshen Zhang · Fei Gao · Yitong Li · Qipeng Zheng 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年9月
阻抗模型在直流微电网的稳定性分析中具有直观且有效的优势，尤其适用于无法获取详细系统参数的状态空间模型的场景。传统方法通过系统分区在特定端口建立阻抗模型，但在含通信链路的分层控制直流微电网中，子系统划分与端口阻抗建模面临挑战。为此，本文提出一种嵌入通信网络的直流微电网阻抗模型，保留本地控制器与分布式通信动态特性，并采用非对角阵表征装置阻抗。基于该模型，将阻抗参与度分析扩展至含通信链路的分布式系统。通过改进的9节点直流微网、MMC型多端直流电网及20节点交直流混合微网的数值计算与时域仿真，验证了理论...
解读: 该通信网络嵌入式阻抗建模技术对阳光电源PowerTitan储能系统和多机并联ST系列储能变流器具有重要应用价值。在分布式储能电站中，多台储能变流器通过CAN/以太网通信实现功率分配与协调控制，传统阻抗分析方法难以准确评估通信延迟对系统稳定性的影响。该研究提出的非对角阻抗矩阵建模方法可精确表征通信链路...
共享储能系统下风电场群最优调度的去中心化与隐私保护解决方案
Decentralized and Private Solution for the Optimal Dispatch of Integrated Wind Farms With Shared Energy Storage Systems
Chenggang Mu · Tao Ding · Yi Yuan · Biyuan Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月
随着全球对可再生能源整合的日益重视，可变风力发电的整合面临着更多挑战。储能系统（ESS）有望提供解决方案，但为单个风电场（WF）实施储能系统被认为成本极高。本文提出了一种风电场与共享储能系统（SESS）的集成模型，该模型通过机会约束处理风电场功率的不确定性，并合理缓解功率偏差与波动。此外，共享储能系统由物理储能组件和虚拟储能组件构成，其中实际储能组件可自动避免同时充放电，而虚拟储能组件可为风电场集群提供资源对冲，以减少实际储能组件的损耗。本文提出了一种基于分布式同态加密的方法，以确保在功率分配过...
解读: 该去中心化共享储能调度技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。文章提出的基于ADMM的分布式优化算法可直接应用于多风电场共享储能场景，解决当前集中式调度中的数据隐私和通信负担问题。该方法可集成到iSolarCloud云平台的智能调度模块，实现多业主储能资产...
基于谱阻抗的概率化宽频振荡稳定性分析与可视化
Spectral Impedance-Based Probabilistic Wideband Oscillatory Stability Analysis and Visualization
Qifan Chen · Siqi Bu · Xin Zhang · Shijun Yi 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月
概率化振荡稳定性分析（POSA）是评估含不确定性电力系统振荡失稳风险的重要工具。传统基于特征值的POSA主要关注特定低频点的振荡，难以有效识别宽频振荡风险。为此，本文提出一种基于谱阻抗的POSA方法，结合累积量法与新兴的频率响应梯度阻抗稳定性判据（FRGISC）。首先建模风速等不确定变量的概率分布，再获取系统在特定运行点的谱阻抗，并利用FRGISC计算阻抗稳定裕度，避免特征值求解。随后通过累积量法推导裕度与振荡频率的概率密度函数和累积分布函数。最后提出综合累积分布曲线谱图，实现宽频振荡风险与失稳...
解读: 该基于谱阻抗的概率化宽频振荡稳定性分析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。针对ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统，该方法可有效评估风光储混合系统中宽频振荡风险（2-50Hz及以上），避免传统特征值法的计算复杂性。频率响应梯度阻抗稳定性判据（FRGISC）可直接集成到...
面向决策的学习在不确定性电力系统决策中的应用
Decision-Focused Learning for Power System Decision-Making Under Uncertainty
Haipeng Zhang · Ran Li · Qintao Du · Junyi Tao 等12人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月 · Vol.41
本文综述了决策聚焦学习（DFL）在电力系统中的应用，提出以决策损失替代统计损失的端到端范式，构建场景、分类、应用与对比基准四维分析框架，并开源电力系统专用评估基准，为DFL工程落地提供技术路线图。
解读: 该文对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列储能系统的优化调度具有直接参考价值：DFL可提升光伏出力-负荷-电价多源不确定性下的实时功率指令生成质量，增强组串式逆变器与PCS协同响应能力。建议在iSolarCloud中集成DFL模块，面向光储一体化电站开展成本敏感...
基于耗散性的积分滑模负荷频率控制——考虑扰动与拒绝服务攻击
Dissipativity-Based Integral-Sliding-Mode Load Frequency Control Considering Disturbances and Denial-of-Service Attacks
Xing-Chen Shangguan · Yuan-Hang Yang · Yong He · Chen-Guang Wei 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月 · Vol.41
针对含新能源和负荷扰动、且易受拒绝服务（DoS）网络攻击的多区域电力系统，本文提出一种基于耗散性理论的积分滑模负荷频率控制（DISMLFC）方案，保障输入-状态实用稳定性，降低计算复杂度，并在三区域及IEEE 39节点系统中验证有效性。
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器（PCS）及PowerTitan大型储能系统的电网级调频控制具有重要参考价值。其抗DoS攻击与强扰动鲁棒性设计，可增强iSolarCloud平台在弱电网/高渗透率新能源场景下的AGC/AVC协同调度可靠性。建议将DISMLFC思想融入PCS的构网型（GFM）控制策略...
基于无人机的通信-负荷联合恢复策略以增强配电系统韧性
A Joint Communication-Load Restoration Strategy Based on UAVs For Resilient Distribution System
Haochen Zhang · Chen Chen · Jian Zhong · Zhaohong Bie 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
自然灾害后，由于通信设施损坏导致配电自动化功能失效，常使负荷恢复过程延长。本文提出一种基于无人机（UAV）的通信与负荷联合恢复策略。构建考虑UAV与馈线终端单元（FTU）等地面设备间通信链路与干扰的应急通信系统，采用概率性视距/非视距（LoS/NLoS）信道模型描述传播环境；同时建立基于高效辐射状拓扑模型的微网重构与负荷恢复模型。通过块坐标下降法将联合优化问题分解为子问题，结合线性规划松弛、逐次凸逼近与二进制展开法求解。结果表明，该策略可充分挖掘UAV在通信恢复中的潜力，显著提升配电系统的韧性。
解读: 该无人机通信-负荷联合恢复策略对阳光电源PowerTitan储能系统和微电网解决方案具有重要应用价值。在极端灾害场景下，当地面通信中断时，可通过UAV应急通信网络快速恢复储能变流器与EMS能量管理系统的数据链路，实现ST系列储能变流器的孤岛运行控制与微网重构。该策略中的辐射状拓扑优化算法可直接应用于...
一种结合局部-全局特征提取的混合深度学习框架用于智能电力系统稳定性评估
A Hybrid Deep Learning Framework With Local-Global Feature Extraction for Intelligent Power System Stability Assessment
Wei Yao · Runfeng Zhang · Yurun Zhang · Shanyang Wei 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
暂态仿真对保障电力系统安全稳定运行至关重要。大扰动后，系统可能出现暂态功角失稳和短期电压失稳，二者电气特性相似但需不同控制策略，因此准确识别主导失稳模式（DIM）尤为关键。本文提出一种新型混合深度学习框架，通过充分提取电力数据中的局部-全局特征实现高精度DIM识别。该框架采用经随机采样与聚合优化的图神经网络以增强局部特征捕捉与模型泛化能力，并引入基于自注意力机制的Transformer网络挖掘关键全局特征。同时嵌入重要离散故障特征以提升性能。所提方法有效融合多层级特征，克服了现有模型局限于单一失...
解读: 该混合深度学习框架对阳光电源储能系统和电网侧产品具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，可实时识别电网暂态功角失稳与短期电压失稳的主导模式，为ST系列储能变流器提供差异化控制策略：功角失稳时优先调节有功功率支撑，电压失稳时侧重无功补偿。该框架的图神经网络与Transformer架构可...
量化气电系统故障传播速度：一种半隐式仿真方法
Quantify Gas-to-Power Fault Propagation Speed: A Semi-Implicit Simulation Approach
Ruizhi Yu · Suhan Zhang · Yong Sun · Wei Gu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
现代清洁能源电力系统高度依赖天然气的安全供应，易受管道破裂与泄漏故障引发的气体扰动影响。本文首次基于仿真研究此类故障在气-电耦合系统中的跨系统传播速度。建立了故障的微分代数方程模型，结合特征线法确定故障处边界条件；采用基于刚性精确Rosenbrock格式的半隐式方法进行故障后仿真，兼具隐式稳定性与显式计算效率；并提出基于连续Runge-Kutta法的关键时刻定位策略以精确捕捉动态事件。案例验证了该方法在精度与效率上的优势，揭示了故障位置与管道摩擦对传播速度的影响，以及气-电双向耦合可能引发的连锁...
解读: 该气-电故障传播速度量化技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统与微电网解决方案具有重要应用价值。在燃气-光伏-储能混合能源系统中，ST系列储能变流器需应对燃气机组故障引发的快速功率波动。研究提出的半隐式仿真方法可集成至iSolarCloud智能运维平台，实现毫秒级故障传播预测，为储能系统GF...
基于卷积图神经网络与参数迁移的区域光伏功率短期概率预测
Short-Term Probabilistic Forecasting for Regional PV Power Based on Convolutional Graph Neural Network and Parameter Transferring
Fan Lin · Yao Zhang · Hanting Zhao · Wei Huo 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年11月
本文提出一种用于区域光伏功率短期概率预测的新型端到端深度学习模型，该模型具有局部-全局两层结构。在局部层，构建基于有向图的动态空间卷积图神经网络，以学习光伏电站的高维特征表示；在全局层，提出动态图池化方法，将局部特征聚合为全局表示，并映射为区域光伏功率的概率预测结果。为防止过拟合，引入基于参数迁移的训练策略。在公开真实数据上的实验表明，该模型可提供高质量且可靠的短期概率预测。
解读: 该区域光伏功率概率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。其卷积图神经网络可建模区域内多个光伏电站的空间关联性，为SG系列逆变器集群提供更精准的短期功率预测。概率预测结果可优化PowerTitan储能系统的充放电策略制定，通过预测区间合理配置储能容量，提升系统经济性。参...