找到 3 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems

排序:
储能系统技术 储能系统 SiC器件 ★ 5.0

基于图卷积网络的韧性约束经济调度

Resilience-Constrained Economic Dispatch With Graph Convolutional Network

Yifei Wang · Hanyang Liu · Xi Wu · Jun Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月

近年来,由于极端事件频发,电力系统韧性备受关注。现有方法难以将韧性指标直接嵌入经济调度模型,因其依赖统计采样,无法建立运行点与韧性指标间的解析映射关系。本文提出一种基于图卷积网络(GCN)的韧性约束经济调度(RCED)框架,可在优化中显式引入特定韧性指标作为目标或约束。该框架包含离线与在线两阶段:离线阶段通过连锁故障仿真构建训练集,并利用GCN学习运行点与韧性指标的映射关系,进而转化为混合整数线性方程组;在线阶段动态求解满足韧性要求的调度方案。算例验证了所提方法的有效性与优势。

解读: 该韧性约束经济调度技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及ESS集成方案具有重要应用价值。GCN建立的运行点-韧性指标映射关系可直接嵌入ST系列储能变流器的能量管理系统,在极端天气或电网故障场景下,实时优化储能充放电策略,提升系统抗扰动能力。该方法可与iSolarCloud云平台结合,通过离...

储能系统技术 储能系统 强化学习 ★ 5.0

高渗透率可再生能源电力系统实时调度:一种专家知识与强化学习混合方法

Real-Time Scheduling of High-Penetrated Renewable Power Systems: An Expert Knowledge and Reinforcement Learning Hybrid Approach

Sijun Du · Tao Ding · Yang Xiao · Jingyu Wan 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月

现代电力系统正向低碳可持续转型,可再生能源渗透率的提升及其不确定性给系统调度带来严峻挑战,灵活元件的引入进一步增加了调度复杂性。为此,本文提出一种融合专家知识与强化学习(RL)的混合实时调度方法。首先建立包含柔性负荷与储能的高渗透率可再生能源系统实时调度模型,并转化为马尔可夫决策过程。通过引入专家知识作为系统与RL智能体之间的中介,利用RL算法优化的机组控制序列进行调度决策。基于SG 126节点系统的算例验证了所提方法在保障系统安全稳定运行的同时,显著提升可再生能源消纳能力的有效性与潜力。

解读: 该混合调度方法对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud平台具有重要应用价值。强化学习与专家知识融合的实时调度策略可直接应用于ST系列储能变流器的智能控制算法,优化充放电决策以应对高比例光伏接入的不确定性。该方法可集成至iSolarCloud云平台,实现多站点储能系统协同调度,提...

系统并网技术 弱电网并网 ★ 4.0

本地负荷对电压源换流器直流电压控制时间尺度振荡的影响

Local Load Effect on the DC Voltage Control Timescale Oscillation of Voltage Source Converters

Yanjun Liu · Jiabing Hu · Wei He · Yunpeng Zhou 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月

摘要:电压源换流器(VSC)接入的可再生能源发电厂通常远离负荷中心,弱电网条件会带来显著的稳定性风险。目前已有大量研究对直流电压控制(DVC)时间尺度内的振荡进行分析。然而,大多数研究聚焦于发电机通过长输电线路接入电网的场景。更普遍的情况,即负荷沿这些输电线路分布的场景,尚未得到足够关注,这可能导致一些振荡机制未被发现。本文发现了一个小信号稳定性问题,即当本地负荷连接在基于VSC的发电厂附近时,可能会出现意外的振荡。为全面分析这一现象,本文以锁相环(PLL)为主要研究对象,分析了端电压控制(TV...

解读: 该研究对阳光电源的弱电网并网产品具有重要指导意义。研究发现的本地负荷影响机理可直接应用于SG系列光伏逆变器和ST系列储能变流器的控制策略优化,特别是在偏远地区大型光储电站中。通过合理配置本地辅助负载和改进直流电压控制算法,可以提升产品在弱电网条件下的稳定性。这对完善阳光电源的GFL/GFM控制技术、...