找到 6 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
基于工具增强型大语言模型的电网模型生成
Power Grid Model Generation Based on the Tool-augmented Large Language Model
Kaihang Deng · Yanzhen Zhou · Hongtai Zeng · Zhengcheng Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月
电网模型是电力系统研究及人工智能应用的基础。由于安全原因，公开可用的电网模型极为有限，亟需生成具有特定拓扑结构和潮流特性的模型。鉴于电网模型通常以结构化文本形式存储，可将其生成问题转化为结构化文本生成任务，大语言模型（LLMs）在此类任务中表现出色。受此启发，本文提出一种基于工具增强型大语言模型的电网模型生成新方法，支持用户通过自然语言描述按需生成电网模型。数值结果表明，该方法能有效生成满足指定需求的电网模型。
解读: 该工具增强型大语言模型的电网建模技术对阳光电源具有重要应用价值。在储能系统方面，可快速生成不同电网拓扑下的PowerTitan系统仿真模型，优化ST系列储能变流器的并网控制策略验证；在光伏逆变器领域，支持SG系列产品在复杂配电网场景下的GFM/GFL控制算法测试，加速1500V系统的电网适应性分析；...
知识集成GAN模型用于光伏并网分析中的全年天气随机时间序列模拟
Knowledge-Integrated GAN Model for Stochastic Time-Series Simulation of Year-Round Weather for Photovoltaic Integration Analysis
Xueqian Fu · Fuhao Chang · Hongbin Sun · Pei Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
对于高比例光伏发电的电力系统随机生产模拟而言，气象模拟已变得至关重要。生成式人工智能已成为气象序列随机模拟的核心技术。鉴于生成式人工智能技术在内容生成方面的不可控性，本研究提出了一种由数据与知识融合驱动的年度气象场景随机模拟新方法。融合工作包括构建月度气象生成对抗网络（MWGAN）、一种基于统计概率知识的生成场景质量提升方法，以及一套用于评估生成气象场景的统计机器学习方法。利用中国广东某地48年的气象数据，对所提出的年度气象场景随机模拟方法进行了验证。通过将所提出的模型与五种前沿的生成对抗网络（...
解读: 该知识集成GAN模型对阳光电源光伏储能系统具有重要应用价值。在SG系列光伏逆变器产品线，可用于优化MPPT算法的预测性控制，通过高保真气象序列模拟提升发电功率预测精度；在ST系列储能变流器及PowerTitan大型储能系统中，全年逐时天气随机模拟可支持储能容量优化配置与充放电策略制定，提升系统经济性...
多区域电力系统中的先天网络免疫与后天网络免疫
Innate Cyber-Immunity and Acquired Cyber-Immunity Across Multi-Area Power Systems
Jiazuo Hou · Yue Song · Yunhe Hou · Jimmy Chih-Hsien Peng · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年3月
生物体已经进化出先天和后天免疫系统来抵御像冠状病毒这样的病原体。同样，受到网络攻击威胁的电网也需要网络免疫能力。受免疫学研究的启发，本研究针对电网中任意选定的部分（称为“电力子网”），开发了一种网络免疫策略，即刻画“先天网络免疫”并建立“后天网络免疫”，以抵御隐蔽的虚假数据注入（FDI）网络攻击。在此过程中，在没有外部保护且存在信息不对称的情况下，本文首次证实了存在对FDI网络攻击具有先天免疫能力的电力子网，并给出了其闭式条件，即便所有量测数据都被篡改。随后，本文建立了单领导者 - 多追随者的双...
解读: 该网络免疫框架对阳光电源分布式能源系统具有重要防护价值。在PowerTitan大型储能系统中，可借鉴先天免疫机制设计硬件级安全隔离与冗余通信链路，通过后天免疫实现攻击模式学习与自适应防御策略。对于iSolarCloud云平台管理的多站点光伏电站，分层免疫架构可实现区域级威胁隔离与协同响应。在充电桩网...
面向多输电节点分布式能源聚合的实时经济调度方法
Real-Time Economic Dispatch Approach for Wholesale Energy Market With Multi-Transmission-Node DER Aggregation
Zhentong Shao · Weilun Wang · Brent Eldridge · Abhishek Somani 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年11月
联邦能源管理委员会第2222号令推动分布式能源资源（DER）参与批发电力市场，带来显著运行复杂性。为适应现行市场机制，区域输电组织正探索在输电节点层面聚合DER（T-DER），将其建模为虚拟电厂等聚合形式。本文提出一种实时经济调度（RTED）框架，支持多T-DER协同优化参与市场运行。通过改进分布因子（DF）模型刻画各T-DER对输电网络的影响，并引入基于K近邻预测与离散PI校正的DF动态更新策略，结合保障输电约束的信号机制，提升市场出清的经济性。基于实际负荷数据在改进的24节点和118节点系统...
解读: 该多输电节点DER聚合调度技术对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器的电力市场参与具有重要应用价值。文章提出的改进分布因子模型和K近邻预测算法可直接应用于iSolarCloud云平台，优化多站点储能资产的虚拟电厂聚合调度策略。基于离散PI校正的动态更新机制可增强储能系统实时经济调...
一种应对极端事件的多区域电力市场风险分担双层框架
A Risk-Sharing Bi-Level Framework for Multi-Area Electricity Markets Against Extreme Events
Jianing Lin · Minglei Bao · Yanqiu Hou · Yi Ding 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年8月
针对极端天气事件频发带来的电力价格风险管理问题，本文提出一种创新的多区域电力市场风险分担双层框架。该框架通过跨区互济电力的时间优化配置，在风险相关价格信号引导下实现高风险区域的功率平衡缓解。上层进行基于各区域报价的最优互济电力市场出清，下层则基于预期节点边际电价等价格风险指标制定风险感知竞价策略。结合负载中断值与Ford-Fulkerson方法提出新型场景约简技术，并在解析目标级联框架下分布式求解双层模型以保护区域数据隐私。算例表明，该机制可有效降低多区域市场的价格风险。
解读: 该多区域电力市场风险分担框架对阳光电源储能系统和能源管理平台具有重要应用价值。其双层优化机制可直接应用于PowerTitan大型储能系统的跨区域调度策略，通过风险感知竞价实现储能资源在多市场间的优化配置。基于预期节点边际电价的风险指标可集成到iSolarCloud平台，为ST系列储能变流器提供极端天...
面向不平衡AC-DC混合配电系统的动态区域化方法及其对分布式电源不确定性的分布鲁棒保障
Dynamic Regionalization for Unbalanced AC-DC Hybrid Distribution Systems With a Distributionally Robust Guarantee Against DG Uncertainty
Qianhao Sun · Yao Zhang · Yidan Zhou · Jiale Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月
如今，在现代电力电子与信息通信技术的推动下，去中心化组织已成为交直流混合配电系统（DS）的新兴特征。这促使配电系统摒弃集中供电模式，转而将其划分为若干个自足的子网进行运行。本文提出了一种两阶段Wasserstein分布鲁棒优化（WDRO）框架，旨在为不平衡交直流混合配电系统提供动态分区策略。首先，提出了一种基于半定规划的三相动态分区策略，以确定子网的动态内部边界。并且，该分区策略通过利用软开关和相开关装置这两种新兴技术得以实现。然后，考虑到分布式电源的不确定性，建立了WDRO模型，以确保每个子网...
解读: 该研究提出的分布鲁棒动态区域化方法对阳光电源的AC-DC混合系统产品具有重要参考价值。特别适用于ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的多机并联控制，可提升系统在DG不确定性下的运行稳定性。通过Wasserstein距离建模的分布鲁棒优化方法，可优化SG系列光伏逆变器的MPPT控制策略...