找到 3 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
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...
一种基于云边智能的配电网分区与运行优化方法
A Cloud-Edge Intelligence-Based Optimization Method for Distribution Network Partitioning and Operation Considering Simulation Inaccuracy
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...
考虑历史飓风灾害的大规模合成配电网风险评估框架
A Risk Assessment Framework for Large-Scale Synthetic Power Distribution Networks Considering Historical Hurricane Disasters
Shuo Li · Shouxiang Wang · Qianyu Zhao · Dong Liu 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
针对飓风灾害对配电网影响日益加剧的问题，本文提出一种面向大规模合成配电网的飓风风险评估框架，显著提升了评估的实用性与准确性。通过为负荷点分配具体建筑类型与重要性等级，精细化生成配电网拓扑结构与物理特征，并结合真实历史飓风数据模拟贴近实际的风暴场景与停电情况。引入基于加权负荷削减的新型风险指标进行定量评估，在Emporia和Portsmouth构建合成网络并基于1940至2024年历史飓风事件开展验证。结果表明，城市尺度配电网建模及飓风空间异质性对风险评估精度具有关键影响。
解读: 该飓风风险评估框架对阳光电源PowerTitan大型储能系统及ST系列储能变流器的韧性设计具有重要价值。通过历史灾害数据建模与负荷重要性分级，可优化储能系统在飓风高发区的选址部署与容量配置策略。基于加权负荷削减的风险指标可指导iSolarCloud平台开发极端天气预警模块，实现储能系统在灾前预充电、...