找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
一种用于交流潮流计算的无监督物理信息神经网络方法
An Unsupervised Physics-Informed Neural Network Method for AC Power Flow Calculations
Bozhen Jiang · Chenxi Qin · Qin Wang · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月
潮流（PF）计算对于电力系统分析至关重要。近年来，数据驱动方法作为一种有前景的加速潮流计算的途径应运而生。然而，这些方法需要高质量的标注数据，且往往存在泛化能力差的问题。为解决这些问题，本文提出了一种用于交流潮流计算的无监督物理信息神经网络（UPINN）方法。该方法遵循牛顿 - 拉夫逊法的一般过程。通过最小化基于有功和无功功率不匹配设计的物理信息损失函数，潮流方程可直接得到满足，而无需计算雅可比矩阵的逆。本文给出了所提出的UPINN训练方法收敛性的证明。在IEEE 24节点和118节点系统上的案...
解读: 该无监督物理信息神经网络潮流计算技术对阳光电源储能与光伏系统具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统和光储一体化电站中，该方法可嵌入iSolarCloud云平台实现实时潮流分析，无需历史标注数据即可快速求解节点电压与功率分布，显著提升ST系列储能变流器的并网控制响应速度。对于构网型GFM...
我们需要多少台构网型变流器？——从小信号稳定性和电网强度角度的思考
How Many Grid-Forming Converters Do We Need? A Perspective From Small Signal Stability and Power Grid Strength
Huanhai Xin · Chenxi Liu · Xia Chen · Yuxuan Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年4月
构网型（GFM）控制因其对电网友好的动态特性，特别是交流侧的“电压源特性”，被认为是将大规模电力电子变流器接入现代电网的一种有前景的解决方案。GFM变流器的电压源特性可为电网提供电压支撑，从而增强电网（电压）强度。然而，跟网型（GFL）变流器也可通过合理调节其无功电流来实现交流电压幅值的恒定控制，这使其也可能表现出类似电压源的特性。目前，GFL和GFM变流器的电压源特性之间的本质区别是什么，以及哪种类型的电压源特性能够增强电网强度，仍不明确。本文将证明，就小信号动态特性而言，只有GFM变流器能提...
解读: 该研究为阳光电源构网型产品配置提供重要理论依据。针对ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器，可优化GFM/GFL混合配置策略：在PowerTitan大型储能系统中，无需全部单元采用GFM控制，通过小信号稳定性分析确定最优GFM渗透率，既保证弱电网支撑能力，又降低控制复杂度和成本。研究提出的电网强度量...