找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
面向物理的神经网络用于在线动态安全评估
Physics-following Neural Network for Online Dynamic Security Assessment
Chao Shen · Ke Zuo · Mingyang Sun · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
数据驱动的动态安全评估（DSA）已成为应对可再生能源与电力电子设备快速接入带来安全挑战的有力工具。近期，融合微分方程描述物理规律的物理信息神经网络（PINN）被引入DSA，但仍面临代数偏差、收敛错误及训练非凸性等难题。为此，本文提出一种新型面向物理的神经网络（PFNN），通过估计故障后状态响应实现DSA。设计双阶段训练策略：第一阶段采用监督参数空间缩减以提升可优化性；第二阶段引入动力学引导的局部学习，结合经验损失与源自动态模型的物理正则项，解决代数偏差并确保正确收敛。在WSCC 3机9节点、新英...
解读: 该物理引导神经网络技术对阳光电源储能与新能源并网产品具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，可实现故障后动态响应的快速预测与安全评估，提升电网支撑能力；结合ST系列储能变流器的构网型GFM控制，通过动力学模型正则化训练，可优化虚拟同步机参数整定，增强暂态稳定性。在SG系列光伏逆变器的...
基于流形特征插值的静态测量到动态测量的保证转换
Guaranteed Conversion From Static Measurements Into Dynamic Ones Based on Manifold Feature Interpolation
Lihao Mai · Haoran Li · Yang Weng · Erik Blasch 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月
可再生能源渗透率上升及电动汽车等负荷波动导致电力系统稳定性问题，亟需动态测量技术。然而，高分辨率量测设备（如PMU）在配电网中数量有限，而低分辨率量测设备广泛存在。本文提出一种多分辨率数据插值方法，结合自编码器与曲率正则化实现最优插值设计，并引入物理信息神经网络（PINN）和随机物理信息神经网络（SPINN）以融合系统物理规律并处理不确定性。所提方法在输电与配电系统中均得到充分验证。
解读: 该多分辨率动态测量技术对阳光电源储能与光伏产品具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，可融合SCADA低分辨率数据与有限PMU高分辨率数据，通过流形插值实现全站动态状态估计，提升ST系列储能变流器的并网稳定性监测能力。对于分布式光伏场站，该方法可将SG逆变器的秒级功率数据插值为毫秒级...