找到 7 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
通过改进的线性凸包络收紧交流最优潮流的二次约束松弛
Tightening QC Relaxations of AC Optimal Power Flow Through Improved Linear Convex Envelopes
Mohammad Rasoul Narimani · Daniel K. Molzahn · Katherine R. Davis · Mariesa L. Crow · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年8月
交流最优潮流（AC OPF）是电力系统运行中的一个基本问题。通过交流潮流方程对网络物理特性进行精确建模，使得交流最优潮流成为一个具有挑战性的非凸问题。为了寻找全局最优解，近期的研究开发了各种凸松弛方法，用于界定交流最优潮流问题的最优目标值。二次约束（QC）松弛通过将非凸项包含在凸包络内，使交流最优潮流问题凸化。QC 松弛的精度在很大程度上取决于这些包络的紧密度。本文提出了两种用于收紧最优潮流问题 QC 松弛的改进方法。首先，我们考虑一个特定的非线性函数，其投影是潮流方程极坐标表示中出现的非线性表...
解读: 该研究提出的改进线性凸包络方法对阳光电源的储能与光伏产品线具有重要应用价值。具体而言：1) 可应用于ST系列储能变流器的功率优化调度，提升PowerTitan大型储能系统的运行效率；2) 有助于优化SG系列光伏逆变器的并网控制策略，特别是在多机并联场景下的功率分配；3) 对基于SiC器件的三电平拓扑...
用于电力系统经济性分析的锂离子电池精确建模
Accurate Modeling of Lithium-Ion Batteries for Power System Economics
Vedran Bobanac · Hrvoje Pandžić · Hrvoje Bašić · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年6月
本文提出了一种可用于各种电力系统研究的实用线性电池储能模型。所提出的确定模型参数的方法基于对四种不同技术的锂离子电池进行实验所获得的数据。该模型本身考虑了两个重要但常被忽视的电池特性：（i）可变的充放电能量效率；（ii）非线性的充电曲线。将所提出的模型与三种简化模型进行了比较，这三种简化模型仅考虑了上述两种电池特性中的一种或都未考虑。为证明该模型在实际中的适用性和优势，使用这四种模型来制定电池储能的最优日前市场调度计划，并利用专用试验台对所制定调度计划的可行性进行了实验验证。除了提出该模型之外，...
解读: 该锂离子电池精确建模技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。模型的线性化特性可直接集成到iSolarCloud云平台的优化调度算法中，提升储能系统经济性评估精度。考虑容量衰减、库仑效率和温度影响的建模方法，可优化ST储能变流器的充放电策略，延长电池寿命并降...
通过分布鲁棒稳定性约束优化管理系统动态中的不确定性
Managing the Uncertainty in System Dynamics Through Distributionally Robust Stability-Constrained Optimization
Zhongda Chu · Fei Teng · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年6月
随着基于逆变器的电源（IBRs）渗透率的不断提高及其对电力系统稳定性和运行的影响，稳定性约束优化的概念受到了研究人员的广泛关注。为了应对因建模不准确导致的影响系统动态特性的参数不确定性问题，本文提出了一种分布鲁棒稳定性约束公式。然而，系统动态参数的不确定性通过非线性和隐式关系间接影响稳定性约束。为解决这一问题，本文建立了从系统动态参数的不确定性到稳定性约束系数的传播机制。由于这些系数通过高度非线性和隐式函数与不确定参数相关联，本文开发了一种利用泰勒展开和德尔塔方法的近似方法，基于一阶和二阶导数来...
解读: 该分布鲁棒稳定性约束优化技术对阳光电源储能与光伏产品具有重要应用价值。针对ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统，该方法可在不确定性条件下优化构网型GFM控制参数，保障高IBR渗透率场景下的小信号稳定性。对于SG系列光伏逆变器集群调度，可通过分布鲁棒框架处理光照间歇性不确定性，在最坏情...
基于机器学习增强的大规模并行暂态仿真方法用于大规模可再生能源电力系统
Machine-Learning-Reinforced Massively Parallel Transient Simulation for Large-Scale Renewable-Energy-Integrated Power Systems
Tianshi Cheng · Ruogu Chen · Ning Lin · Tian Liang 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年6月
可再生能源系统（RESs）在向绿色智能电网转型中起关键作用，但其受光照、风速等自然因素影响，具有复杂性与不确定性，给并网带来挑战。电磁暂态（EMT）仿真可有效研究RES并网问题，但现有方法受限于模型非线性和计算复杂度，难以实现大规模精细化仿真。本文提出一种面向数据、结合机器学习的CPU-GPU大规模并行EMT仿真方法，采用人工神经网络构建数据驱动的RES模型，并基于实体-组件-系统架构集成。模型训练依托传统物理EMT模型生成的数据，并通过MATLAB/Simulink验证。将RES元件组建成微网...
解读: 该机器学习增强的大规模并行EMT仿真技术对阳光电源具有重要战略价值。在PowerTitan储能系统和大型光伏电站并网设计中，可快速仿真数百万级SiC逆变器的暂态交互特性，400倍加速性能显著缩短产品开发周期。对ST系列储能变流器的构网型GFM控制策略优化尤为关键，能高效评估微电网场景下多台设备的协同...
基于物理信息学习的风电场双机等效模型用于大规模电力系统稳定性研究
Physics-Informed Learning Based Wind Farm Two-Machine Aggregation Model for Large-Scale Power System Stability Studies
Hongyi Wang · Zhe Yang · Wenfa Kang · Pingyang Sun 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年5月
风电场（WFs）中风力发电机组（WTs）的聚合可以减轻建模和计算负担，但也可能降低精度。此外，在电力系统扰动下，可能难以准确确定风力发电机组的动态行为。本文基于两阶段方法，提出了一种用于电力系统暂态分析的风电场新型聚合建模方法。在第一阶段，树状图算法生成一个简单通用的模型（GM）；在第二阶段，使用针对风电场定制的偏微分方程非线性动力学函数识别（PDE - FIND）算法对通用模型进行细化，以提高初始通用模型的精度。对PDE - FIND算法的动态库进行重新构建，使其包含可能用于表达功率误差方程的...
解读: 该物理信息学习的双机等效建模技术对阳光电源的大型风电场解决方案具有重要参考价值。可直接应用于公司ST系列储能变流器的GFM控制优化,提升其在风电接入场景下的稳定性控制性能。同时该方法的物理约束融合思路可启发SG系列光伏逆变器的群控算法优化,特别是在大规模光储风多能互补电站中的协调控制。建议在Powe...
非均匀地磁扰动下电压稳定性的研究
Voltage Stability in Plausible Non-Uniform Geomagnetic Disturbances
Luke Lowery · Adam B. Birchfield · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月
地磁扰动（GMD）虽罕见，但会因变压器饱和引发地磁感应电流（GIC），导致无功功率异常增加，威胁电网电压稳定性。传统界面潮流限值在GMD下可能失效。本文提出一种基于GMD特征的电压稳定极限确定方法，通过有限建模生成合理的非均匀电场集合，并结合连续潮流与线性灵敏度分析，利用非线性规划搜索最恶劣场景。研究考虑电场幅值、频率及地层电导率等因素，分析不同规模GMD下的有功功率极限。20节点与2000节点系统案例表明，相较于均匀电场，非均匀电场对电压稳定的影响更为严重。所提模型可高效识别真实电场分布及相应...
解读: 该非均匀地磁扰动电压稳定性研究对阳光电源大型储能系统（PowerTitan）和构网型控制技术具有重要价值。GMD导致的变压器饱和与无功异常增加场景，与储能系统参与电网电压支撑的工况高度相关。研究提出的非线性规划搜索最恶劣场景方法，可应用于ST系列储能变流器的电压稳定控制策略优化，特别是在极端电网扰动...
树突网络驱动的二次型日前电压控制方法
Dendritic Net Driven Quadratic Day-Ahead Voltage Control for Power System With Distributed Generation
Qing Ma · Shihong Ding · Changhong Deng · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
为快速抑制分布式电源引起的电压波动，多时间尺度电压控制被提出以协调离散与连续设备。其中，日前电压控制（DAVC）需制定次日24小时离散设备调控策略，但其本质为大规模混合整数非凸非线性随机优化问题。本文提出树突网络（DN）驱动的二次型DAVC方法，利用DN继承泰勒展开的逼近特性，在松弛阶段将潮流与鲁棒优化约束简化为二次形式，转化为可高效求解的二次规划问题，并结合Gurobi保证最优性与鲁棒性；在离散化阶段快速生成最终策略。基于改进IEEE 30节点和118节点系统的测试验证了所提方法的正确性与快速...
解读: 该树突网络驱动的日前电压控制技术对阳光电源分布式储能系统具有重要应用价值。针对PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器在大规模光伏接入场景下的电压调控难题，该方法通过二次规划快速求解24小时离散设备调控策略，可直接应用于iSolarCloud云平台的智能调度模块。其将混合整数非凸优化转化为高...