Ning Ma · Feifei Bai · Tapan K. Saha · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月

在系统发生故障时，基于逆变器的电源（IBRs）和同步发电机（SGs）的频率响应特性存在显著差异，资源间的相互作用往往会导致机电暂态过程延长。然而，目前对于不同类型发电机提供多种频率服务（特别是快速频率响应（FFR）和虚拟惯量）的协调控制策略关注有限。此外，暂态过程中输电线路功率容量的严格限制以及联络线潮流快速恢复的需求常常被忽视，这增加了系统解列的风险。本文提出了一种采用分层模型预测控制（HMPC）的协调频率控制方法。所提出的HMPC包括一个上层控制器和多个下层控制器，上层控制器用于管理多区域潮...

解读: 该分层MPC协调频率控制技术对阳光电源ST储能系统和SG光伏逆变器产品线具有重要应用价值。针对高比例IBRs并网场景，可直接应用于PowerTitan储能系统的构网型GFM控制策略优化：上层MPC实现多储能站点间的频率调节指令协调分配，下层控制器结合虚拟同步机VSG技术实时调节各变流器输出。联络线功...

Bohui Wang · Zhanbo Xu · Xiaohong Guan · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月

本文通过开发一种自主增益调度方案，聚焦于多区域电力系统中鲁棒负荷频率控制（RLFC）面临的挑战性问题，这些问题涉及标称电力系统负荷频率控制（LFC）运行条件下的未知参数不确定性，以及动态变化的可重构通信网络下的耦合输入。我们考虑一类耦合智能电网（例如，多能耦合微电网作为一种现代多区域多源电力系统，可实现多能互补和综合利用，提高能源效率），其中过程动态由状态的标量组合的时变向量函数和动态变化的网络构成。通过纳入发电速率约束（GRC）的影响，我们提出了一种性能评估指标，用于评估和确定多区域电力系统中...

解读: 该鲁棒负荷频率控制技术对阳光电源PowerTitan储能系统和构网型控制产品具有重要应用价值。研究中的网络切换机制与增益调度策略可直接应用于ST系列储能变流器的多机并联协调控制，解决通信拓扑动态变化下的频率稳定问题。针对参数不确定性与时变延迟的鲁棒控制方法，可优化VSG虚拟同步机在弱电网环境下的频率...

Hadis Hosseinpour · Mohammed Benidris · Joydeep Mitra · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月

本文提出了一种用于逆变器电压/无功控制的稳定性约束自适应运行策略，以提高主动配电网（即集成了基于逆变器的电源（IBR）的配电网）的可靠性。所提出的策略利用了IBR类似于先进电压/无功调节器的运行能力，在电压调节方面提供了更高的灵活性。本文阐述了该策略如何减少因电压调节问题导致的停电情况。为了量化所提出的策略对提高配电网可靠性的影响，本文还开发了一种可靠性评估方法，该方法对采用所提出控制策略的逆变器进行建模。所提出的可靠性评估方法考虑了系统可靠性与IBR稳定性约束自适应控制实现的电压/无功调节之间...

解读: 该稳定性约束自适应Volt/VAr控制技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能变流器具有重要应用价值。研究提出的实时状态反馈与自适应参数调整机制，可直接集成到阳光电源现有的无功调节算法中，增强逆变器在弱电网环境下的电压支撑能力。特别是稳定性约束条件的引入，为GFM构网型控制策略提供了理论优化依据，...

Hadis Hosseinpour · Mohammed Benidris · Joydeep Mitra · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月 · Vol.41

本文提出一种稳定性约束下的自适应逆变器伏/乏（Volt/VAr）控制策略，提升含逆变器型资源的主动配电网可靠性。通过建模与 eigenvalue 分析确保控制稳定性，并结合可靠性评估方法量化服务中断改善效果，在IEEE 33节点系统验证其有效性。

解读: 该研究高度契合阳光电源组串式逆变器、ST系列PCS及iSolarCloud平台在主动配网中的智能电压无功协同调控需求。其稳定性约束的自适应Volt/VAr算法可直接嵌入SG系列逆变器和PowerTitan储能系统的本地控制层，增强弱电网下电压支撑能力；建议在iSolarCloud中集成该算法模块，实...

Yuxin Ma · Zechun Hu · Yonghua Song · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月

以电池储能为代表的灵活资源已被整合到负荷频率系统中，以缓解可再生能源渗透率不断提高所带来的频率安全风险。这些资源具有高度的灵活性，能够定制控制逻辑以提高频率控制性能。虽然已有大量研究聚焦于利用这些灵活资源对一次调频（PFR）或二次调频（SFR）的控制逻辑和参数进行优化，但对一次调频和二次调频的联合优化尚未得到深入探究。考虑到一次调频和二次调频对系统频率控制稳定性、性能和效率的耦合影响，本文首先提出了一种具有增强控制灵活性和适应性的一次调频和二次调频新框架。在该控制框架内，推导了一种基于模型的$H...

解读: 该自适应频率控制优化技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。研究提出的联合优化控制器参数与储能调度方法，可直接应用于储能系统的一次调频（快速功率响应）和二次调频（AGC）功能开发。基于特征根分析的稳定性约束设计，能增强阳光电源构网型GFM控制策略在弱电网环...

Seyed Hossein Rouhani · Saleh Mobayen · Chun-Lien Su · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年3月

在电力市场放松管制的环境下，传统的频率控制目标与市场驱动策略相结合，以确保竞争性电力市场中电网的可靠高效运行。传统上，电价协议是离线结算的。然而，私营分布式发电公司的兴起和第四次工业革命正推动市场向实时竞价转型，其特点是存在极大的不确定性且网络攻击风险增加。为应对这些挑战，本文提出了一种新颖的模型跟随有限时间鲁棒跟踪控制策略。该方法能有效应对极端时变不确定性、虚假数据注入网络攻击和时滞问题，适用于实时运行。其主要特点包括采用鲁棒控制来减轻不确定性和网络攻击的影响，以及具有带有时滞补偿的有限时间收...

解读: 该研究的鲁棒有限时间频率控制技术对阳光电源的储能与并网产品具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan系统的GFM控制算法优化，提升系统在网络攻击下的频率恢复能力。同时该技术也可集成到SG系列光伏逆变器的并网控制中，增强电价响应能力。特别是在大规模储能电站和工商业光储项目中...

Anna Stuhlmacher · Seth Guikema · Johanna L. Mathieu · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月

饮用水管网中的水泵可作为灵活可控负荷，通过提供频率调节等手段支持电力系统运行。然而，偏离传统运行模式不应削弱水电系统应对高影响低概率事件的能力。本文评估在风暴导致停电情景下，兼顾最小化用电成本并提供频率调节的最优抽水策略对水电配网韧性的影响，并与传统基于规则的抽水策略进行对比。案例研究表明，尽管最优策略经济性更优，但水箱水位较低，可能影响长时间停电期间的供水可靠性；而当最优策略同时参与频率调节时，水箱水位更远离边界，表现出更高的系统韧性。

解读: 该研究将水泵作为灵活可控负荷参与频率调节的思路，对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统的负荷侧资源聚合具有重要启发。研究揭示了负荷参与频率调节时需平衡经济性与系统韧性，这为阳光电源构网型GFM控制技术在工业负荷调频场景的应用提供参考：可将水泵、空调等可控负荷纳入iSolarClo...

Renjun Wang · Hongjun Gao · Haifeng Qiu · Longbo Luo 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月

针对分布式可再生能源和负荷波动对配电网运行安全的影响，本文提出一种基于云边协同智能的优化方法，用于配电网分区与实时运行控制。该方法在云端集中训练，在边缘侧实时执行，通过新型分区策略降低计算负担，并引入开关重要性评估方法以压缩动作空间维度。建立多智能体马尔可夫决策过程模型，结合改进的混合多智能体软Actor-Critic算法与域随机化方法，提升策略在仿真与实际系统存在模型失配时的鲁棒性。IEEE 33节点系统及实际445节点网络的仿真验证了所提方法的有效性与优势。

解读: 该云边协同优化技术对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud平台具有重要应用价值。其云端训练-边缘执行架构可直接应用于ST系列储能变流器的分布式协调控制，通过多智能体强化学习实现储能集群的实时功率调度与电网分区管理。域随机化方法增强的鲁棒性可提升储能系统在模型失配场景下的控制可靠...

Junkai Huang · Yan Xu · Amer M. Y. M. Ghias · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月

风力发电厂（WPP）提供的频率调节支持（FRS）对于提高现代电力系统的频率稳定性至关重要。为了保持风力发电厂的频率调节支持能力，在风电场级调度过程中考虑每台风力发电机组（WTG）的频率响应动态特性至关重要。然而，由于在不同风况下需要采用复杂的风力发电机组控制策略，将这些动态特性纳入调度算法具有一定的复杂性。为应对这一挑战，本文首先研究了详细的风力发电机组动态模型，以捕捉关键的频率响应特征。然后提出了一种代理建模方法，提供了一个能够准确描述风力发电机组频率调节支持动态特性的解析模型。利用该代理模型...

解读: 该代理模型调度方法对阳光电源的储能与风电产品线具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器的调频控制策略优化,提升系统频率响应性能;同时该方法的快速计算特性适合集成到iSolarCloud平台,实现风储联合调度的智能决策。技术创新点在于通过代理模型简化复杂动态过程,这一思路可用于优化PowerT...

Bohui Wang · Zhanbo Xu · Xiaohong Guan · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年9月

本文研究了在标称系统运行条件和可重构通信网络下存在未知参数不确定性及耦合输入时，多区域电力系统鲁棒负荷频率控制（RLFC）的关键问题。提出一类耦合智能电网模型，其动态包含状态的标量组合的时间变化向量函数，且通信网络非互联。第一部分考虑静态连通但非动态变化的网络结构。为此设计了一种基于可配置通信网络的分布式RLFC策略，可处理系统耦合动态并实现多区域系统在多重聚合不确定性下的全局渐近稳定。进一步提出分布式自适应RLFC协议，可在线调节控制增益与时变自适应耦合动态，适用于包含匹配与不匹配未知参数不确...

解读: 该分布式鲁棒负荷频率控制技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。研究提出的自适应RLFC协议可直接应用于多储能站点协同调频场景，解决通信网络重构和参数不确定性问题。对于阳光电源iSolarCloud云平台，可集成该分布式控制策略实现多区域储能电站的协同频率...

Xue Gao · Wei Sun · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月

基于逆变器的资源（IBRs）使可再生能源能够在电网边缘实现集成，同时具备增强的控制能力，以支持电网的可靠运行。随着用于实时监测和控制的信息网络的扩展，人们提出了不同的控制框架，如分层或分布式架构。关键基础设施向信息物理系统的这种演变也因攻击面的扩大带来了更多漏洞，并显著增加了由网络攻击导致物理系统故障或停电的可能性。在纵深防御的诸多努力中，及时检测并准确定位攻击入口点或路径仍然具有挑战性。因此，现有的恢复框架可能难以充分考虑信息 - 物理的相互依存关系，难以成功隔离受影响的信息和物理组件，也难以...

解读: 该网络安全恢复技术可应用于阳光电源分布式光伏和储能系统的网络安全防护。通过鲁棒恢复策略,提升SG系列逆变器和ST系列储能系统在网络物理攻击下的抗干扰能力,确保系统快速恢复正常运行,为智能配电网提供网络安全保障。...

Shuangqi Li · Alexis Pengfei Zhao · Chenghong Gu · Siqi Bu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月

深度强化学习（DRL）因计算效率高，有望实现复杂系统的在线优化控制，但其可解释性与可靠性限制了在智能电网能量管理中的工程应用。本文首次提出一种新颖的模仿学习框架，用于解决电网连接电动汽车（GEV）充电管理中的高效计算问题。通过基于车网互动（V2G）成本效益分析的先验优化模型生成最优策略，并构建专家经验池以配置学习环境。设计双Actor-Imitator网络结构，实现专家知识向强化学习模型的有效迁移，提升训练效率与调度性能。实验结果表明，该方法在英国某示范微网中有效提升了V2G经济效益并缓解了电池...

解读: 该可解释深度强化学习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。文章提出的模仿学习框架可直接应用于阳光电源V2G充电桩的智能调度算法，通过专家经验池加速DRL训练，提升充电策略的可靠性与可解释性，解决传统黑盒AI在电网能量管理中的工程化难题。该方法可集成至iSolarCloud云平台，实现...

Abhineet Prakash · Mohamed Shawky El Moursi · Sanjoy Kumar Parida · Ranjeet Kumar Tiwari · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月 · Vol.41

本文提出一种基于自适应无迹卡尔曼滤波（UKF）的解耦广域阻尼控制器（WADC），利用模态最优输出反馈提取单模态信号，并通过PMU数据实时估计；结合IMM算法应对新能源接入导致的低惯量、时延及工况不确定性，已在含风电场的IEEE多机系统中验证。

解读: 该研究对阳光电源构网型储能系统（如PowerTitan、ST系列PCS）在弱电网/高比例新能源场景下的宽频振荡抑制具有直接价值。其自适应UKF+IMM框架可嵌入iSolarCloud智能平台，提升PCS对次同步振荡（SSO）和低频振荡（LFO）的实时辨识与协同阻尼能力。建议在PowerTitan构网...

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...