找到 6 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
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...
基于解析目标级联的含储能系统的输配电网协同优化
Analytical Target Cascading Based Co-Optimization of Transmission and Distribution Systems With Energy Storage System
Sophia Owais · Md Jamal Ahmed Shohan · Md Omar Faruque · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月
在输配电网络中集成可再生能源和储能系统（ESS），在优化潮流和高效调度储能系统方面带来了重大挑战，这需要解决复杂的时域耦合约束问题。为解决这一问题，我们提出了一种名为基于Q学习的解析目标级联（ATC - Q）优化的新型双层协同优化框架，用于解决输配联合网络中的交流最优潮流（ACOPF）问题。该算法在24小时滚动时域内同时考虑输电网和配电网的储能系统，同时考虑实时电价、储能系统当前荷电状态、预测的光伏发电量（PV）和负荷需求。所提出的解决方案旨在通过解耦时域约束并根据储能系统当前和未来状态构建队列...
解读: 该输配电网协同优化技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。ATC分层优化框架可直接应用于iSolarCloud云平台的多站点协调调度，实现输电侧集中式储能电站与配电侧分布式ESS的协同运行。多时间尺度调度策略可优化储能变流器的充放电曲线，提升可再生能源消纳...
一种考虑功率、能量及波动性的光伏场景聚类新方法
A Novel Clustering Method for Extracting Representative Photovoltaic Scenarios Considering Power, Energy, and Variability
Xueqian Fu · Na Lu · Hongbin Sun · Youmin Zhang · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
由于光伏发电存在显著的不确定性，高比例光伏接入的电网运行场景复杂多样。为准确提取光伏发电的代表性场景，本文提出了一种同时考虑光伏功率、能量和波动性的新型聚类模型。与依赖欧氏距离的传统聚类模型相比，该聚类模型不仅考虑了欧氏距离，还纳入了日光伏发电量和光伏功率曲线特征，能够更准确地量化和分析光伏对电网的影响。为求解所提出的聚类模型，基于线性优化、拉格朗日乘子和特征值分解，提出了一种交替优化算法。本文的亮点在于通过理论证明和仿真算例对所提方法进行了双重验证。从理论上阐述了算法的计算复杂度，并证明了算法...
解读: 该光伏场景聚类方法对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。通过综合功率、能量和波动性的多维特征提取，可优化光伏电站群的典型日曲线建模，提升SG系列逆变器的功率预测精度和MPPT算法自适应性。对于储能系统，该方法能生成高质量的充放电场景集，优化ST系...
基于轻量级实现的约束分支搜索拓扑识别流计算方法
Constrained Branching Search for Topology Identification Stream Computing With Lightweight Implementation
Zhuoheng Wang · Jie Gao · Qiushi Cui · Yang Weng · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年12月
准确的拓扑感知对低压配电网（LVDN）稳定性至关重要。传统基于阻抗的拓扑恢复方法常因阻抗数据不准确而难以保证精度。针对传感器数据质量不佳的问题，本文提出一种面向辐射型LVDN的流式计算框架下的约束分支搜索拓扑识别方法。该方法利用基于物理模型的节点连接约束恢复网络结构，并引入插件式光伏接入位置的数学模型。设计了轻量级流计算系统CommuniDispatch，并结合拉丁超立方采样递归边界搜索（LHS-RBS）算法显著提升计算效率。实验验证了该方法在拓扑识别精度、抗数据质量问题鲁棒性、光伏定位能力及计...
解读: 该拓扑识别技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和ST储能系统具有重要应用价值。在低压配电网场景中，准确的拓扑感知是实现分布式光伏和储能系统协同控制的基础。该方法的轻量级流计算框架可集成至iSolarCloud平台，实时监测SG系列逆变器接入位置和网络拓扑变化，提升智能诊断精度。对于Pow...
基于机会约束模型预测控制的不确定性主动配电网电压调节与损耗最小化
Voltage Regulation and Loss Minimization of Active Distribution Networks With Uncertainties Using Chance-Constrained Model Predictive Control
Mudaser Rahman Dar · Sanjib Ganguly · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年11月
光伏（PV）与电动汽车（EV）的高度集成给配电网（DN）带来了显著的不确定性，导致频繁且不确定的电压波动。光伏单元和电动汽车充电站的有功/无功功率可通过多时间尺度协调有效实现实时电压控制。本文提出了一种基于机会约束模型预测控制（CC - MPC）的随机实时控制模型，用于协调电压控制。该模型采用多步优化模型，实现了包括光伏、电动汽车和有载调压变压器（OLTC）在内的控制设备之间的多时间尺度协调。采用基于场景的方法来处理节点功率的不确定性（常规负荷、电动汽车和可再生能源具有不同程度的不确定性），运用...
解读: 该机会约束MPC技术对阳光电源配电网侧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储能系统的多时间尺度协调控制，通过场景削减技术处理光伏出力和负荷不确定性，优化储能充放电策略实现电压调节与损耗最小化。对SG系列光伏逆变器的无功调节功能提供优化依据，结合充电桩的V2G功能...
基于爬坡率的变时间尺度协同优化用于配电网规划与运行
Ramping-Based Variable-Timescale Co-Optimization for Distribution Planning and Operation
Luomeng Zhang · Hongxing Ye · Yinyin Ge · Zuyi Li · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年9月
分布式光伏（PV）渗透率的不断提高给配电网带来了诸如电压安全和输出不确定性等新挑战。高效、安全地大规模接入光伏最近备受关注。本文提出了一种用于规划 - 运行协同优化的新型可变时间尺度模型，旨在为光伏接入释放更多灵活性。我们引入了一种新颖的爬坡事件检测算法来调整时间尺度，重点关注关键时段。因此，这使得通过使用二进制变量调整高分辨率时段来释放灵活性成为可能，同时保持模型规模的有效性。为了确保规划的鲁棒性和非预知性，我们提出了一种具有可变不确定集的多阶段优化模型。然后，提出了一种混合求解方法来求解这一...
解读: 该变时间尺度协同优化技术对阳光电源配电网解决方案具有重要应用价值。基于爬坡率的动态响应能力量化方法可直接应用于ST系列储能变流器的功率调度策略，通过多时间尺度协调优化储能充放电计划，有效平抑光伏波动。该方法与SG系列光伏逆变器的无功调压功能结合，可实现源网荷储协同优化，提升配电网电压质量。对iSol...