找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
基于特征谱与扩张因果卷积及Squeeze-Excitation ShuffleNet轻量级深度学习的区域风电场日前低功率输出事件预测
Prediction of Day-Ahead Low-Power Output Events in Regional Wind Farms Using Feature Spectrums with Dilated Causal Convolution and Squeeze-Excitation ShuffleNet Lightweight Deep Learning
Zimin Yang · Xiaosheng Peng · Xiaobin Zhang · Guoyuan Qin 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
区域风电场低功率输出事件的准确预测对电力系统的电网调度至关重要。然而，传统的风电预测方法主要侧重于提高整体预测精度，因此很少单独讨论风电低功率输出事件。本文提出了一种创新的区域风电场日前低功率输出事件预测方法，该方法利用特征频谱，结合扩张因果卷积（DCC）和挤压 - 激励（SE）改进的ShuffleNet网络。首先，将时间序列区域特征转换为频谱图像，在特征创建和选择后，引入并讨论了三种可能的特征排列方式。其次，提出了DCC - SE - ShuffleNet轻量级深度学习神经网络作为低功率输出事...
解读: 该研究的深度学习预测方法对阳光电源的新能源发电及储能产品具有重要应用价值。特征谱分析与轻量级深度学习模型可集成到ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的控制系统中,提升功率预测精度。具体应用包括:(1)优化储能系统的充放电调度策略,提高PowerTitan等大型储能系统的经济性;(2)改进光伏/风电...
基于分布鲁棒优化的含快速频率响应低惯量电力系统恢复方法
System Restoration for Low-Inertia Power Systems Incorporating Fast Frequency Response via Distributionally Robust Optimization
Zhijun Qin · Yunming Li · Xinwei Chen · Hui Liu · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年10月
高比例可再生能源导致系统惯量下降与不确定性增加，给大停电后的系统恢复带来挑战。本文研究低惯量电力系统的可恢复性，提出滚动时域框架下的序贯决策方法，优化黑启动、电网 energization、风电重连与负荷恢复。针对风电重连引入的时变外生不确定性，构建双层优化模型：上层结合最小系统惯量常数（MSIC）与快速频率响应（FFR）确定非黑启动机组及可接纳风电容量增量；下层通过前导确定性模型与考虑风电不确定性的分布鲁棒优化模型，分别确保功率平衡与非同步渗透水平（SNSP）安全。基于IEEE 14节点与11...
解读: 该研究对阳光电源储能与光伏产品的大规模并网具有重要指导意义。研究提出的FFR快速频率响应策略可直接应用于ST系列储能变流器的GFM控制算法优化，提升系统黑启动与恢复能力。MSIC最小惯量约束与SNSP非同步渗透率指标可用于PowerTitan储能系统的容量配置与控制策略设计。对于SG系列光伏逆变器，...