找到 55 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
基于概率小信号分析的电力电子并网系统动态交互特性刻画方法
Enabling Characterisation of Dynamic Interactions with Probabilistic Small-Signal Analysis in Converter-Integrated Power Systems
Luke Ian Benedetti · Agustí Egea-Àlvarez · Robin Preece · Panagiotis N. Papadopoulos · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月
本文提出了一种概率小信号分析框架,该框架能够描述含变流器接口发电机(CIG)的电力系统中的新型交互作用,并理解其概率行为。CIG 的引入以及同步发电的相应减少正使电力系统的动态行为发生显著变化,其特点是对变流器控制和可变可再生能源的依赖程度不断增加。因此,单运行点确定性研究不足以全面理解电力系统稳定性和新兴交互作用的特性。可能运行点的不确定性不断增加,以及由此对小信号特征值分析模式产生的影响,使得采用概率方法成为必要。然而,通过此类研究获得的大量数据,特别是考虑到以 CIG 为主导的系统所需的详...
解读: 该概率小信号分析框架对阳光电源PowerTitan储能系统和SG系列光伏逆变器的并网稳定性评估具有重要价值。在大型储能电站和光伏电站中,多台变流器并联运行时存在复杂的动态交互,传统确定性分析难以覆盖多变运行工况。该方法可用于:1)ST系列储能变流器的GFM/GFL控制参数优化,通过概率分析识别弱电网...
面向网络化微电网动态形成的随机黑启动资源配置及分布式能源辅助恢复
Stochastic Black Start Resource Allocation to Enable Dynamic Formation of Networked Microgrids and DER-Aided Restoration
Cong Bai · Salish Maharjan · Han Wang · Zhaoyu Wang · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月
针对高比例分布式能源主导的配电网长时间停电问题,本文提出一种两阶段随机黑启动资源配置方法(SDMG-BS),支持风险规避且自适应的恢复策略。通过虚拟同步发电机控制的构网型逆变器作为黑启动电源,结合三个暂态频率指标约束保障负荷投入过程中的频率安全。利用智能开关实现微电网间及与主网的异步同步。基于场景的随机规划模型处理可再生能源、负荷及主网停电时长的多重不确定性。线性频率模型规划精度超90%。IEEE 123节点系统仿真表明,该方法关键负荷恢复率提升达20%,可在主网恢复前完成两次微电网同步,且所有...
解读: 该随机黑启动资源配置技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。研究中基于虚拟同步机控制的构网型逆变器黑启动方案,可直接应用于阳光电源GFM控制技术优化,增强储能系统在电网停电时的自主组网能力。三个暂态频率指标约束(RoCoF、Nadir、稳态偏差)为ST储能变流...
考虑空间差异与振荡稳定约束的储能优化运行
Optimal Operation for Energy Storage with Oscillation Stability Constraints Considering Spatial Differences
Yin Chen · Qiufan Yang · Hui Xiong · Xia Chen 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
考虑到弱电网条件下电力系统的运行模式与跟网型(GFL)可再生能源(RES)的振荡失稳密切相关,且构网型(GFM)储能(ES)是提高跟网型稳定性的有效手段之一,本文进一步拓展了储能的优化运行目标,以确保电力系统的小干扰同步稳定性。首先,考虑到不同空间位置设备的同步稳定性差异,基于模态解耦方法,分析了多个跟网型可再生能源机组(GFL)同步环主导的振荡稳定运行域。其次,基于频域分析和模态解耦方法,量化了不同调频参数下多点布局的构网型储能机组(GFM)与多个跟网型机组组成的系统的振荡稳定运行域。随后,考...
解读: 该研究针对弱电网下GFL型设备振荡失稳问题,对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有直接应用价值。文中提出的多区域协调优化模型可融入iSolarCloud云平台,实现分布式储能站点的协同控制;小信号稳定性判据可嵌入储能变流器控制算法,动态调整充放电策略以抑制低频振荡。该方法...
动态区间状态估计在电热综合系统中的应用
Dynamic Interval State Estimation for Integrated Electricity and Heating Systems
Yibao Jiang · Junyi Wang · Haoran Zhao · Vladimir Terzija · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
在电热综合系统(IEHSs)中,状态估计器的作用是基于量测数据推断未知状态,以实现监控与控制。然而,传统点估计方法难以有效刻画可再生能源与多能负荷带来的多重不确定性,且复杂的热动态特性及多时间尺度特征对估计精度与计算效率构成挑战。本文提出一种新型动态区间状态估计(DISE)框架,将量测输入与状态输出均建模为区间以表征不确定性影响。通过迭代区间运算实现估计,并结合模型重构缓解区间膨胀问题。进一步设计多速率协同估计(MRCE)方案,实现电力与热力系统在不同时间尺度下的并行协调估计,显著提升计算效率。...
解读: 该动态区间状态估计技术对阳光电源PowerTitan储能系统及ST系列储能变流器具有重要应用价值。在电热综合能源场景中,该方法可有效处理光伏出力波动、负荷不确定性等多重扰动,为iSolarCloud云平台提供更精准的状态监测能力。多速率协同估计方案契合储能系统电气快速响应与热管理慢动态的特性,可优化...
超越单调下垂控制:扩展可行控制区域以实现最优频率调节
Beyond Monotonic Droop: Expanding Feasible Control Regions for Optimal Frequency Regulation
Hamad Alduaij · Yang Weng · Haoran Li · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
随着基于逆变器的可再生能源资源(IBR)的集成度不断提高,电网正朝着混合发电模式转变。随着系统变得更加复杂,确保最优且安全的控制面临挑战。近期研究表明,如何通过预先选择一类激活函数进行控制来实现有条件的最优控制并确保稳定性。然而,我们证明了该子类激活函数会导致 IBR 的控制策略并非最优。为解决这一问题,我们提出了一种在保持李雅普诺夫稳定性的同时扩大可行空间以实现真正最优的方法。其核心思想是实施基于阻尼的有条件控制策略。当 IBR 观察到同步发电机足以稳定电网时,IBR 不一定需要采用单调函数进...
解读: 该非单调下垂控制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。针对ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统,非单调下垂策略可突破传统单调控制的功率分配限制,在多机并联场景下实现更优的频率响应性能和SOC均衡管理。对于构网型GFM控制技术,该方法可扩展控制参数设计空间,提升弱电网下的...
超越单调下垂控制:扩展最优频率调节的可行控制区域
Beyond Monotonic Droop: Expanding Feasible Control Regions for Optimal Frequency Regulation
Hamad Alduaij · Yang Weng · Haoran Li · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月 · Vol.41
针对高比例逆变器型电源(IBRs)接入导致的电网频率调节优化与稳定性矛盾,本文提出一种基于阻尼状态感知的条件式非单调下垂控制策略,在保障Lyapunov稳定前提下扩大最优控制可行域,并通过庞特里亚金极值原理证明其可涵盖全局最优解。
解读: 该研究直接支撑阳光电源构网型(GFM)储能变流器(如ST系列PCS、PowerTitan)在新型电力系统中承担主动调频、惯量响应和暂态支撑的能力。非单调下垂策略可提升IBR在弱电网/高渗透率场景下的动态协同性能,建议在iSolarCloud平台中集成该算法模块,赋能PowerStack光储系统实现更...
面向小信号稳定性分析的跟网型与构网型变换器并存电力系统降阶多子系统模型
Reduced-Order Multi-Subsystems of Power Systems with Grid-Following and Grid-Forming Converters for Small-Signal Stability Analysis
作者未知 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
基于电力电子变换器(PECs)的可再生能源的持续接入引发了未知的稳定性问题。目前针对包含跟网型(GFL)和构网型(GFM)电力电子变换器的系统小信号稳定性的常用分析主要是在两机系统上进行的,而将其应用于大规模电力系统仍存在不足。因此,本文针对集成了采用GFL和GFM控制策略的异构电力电子变换器的电力系统,引入了稳定等效多子系统(SEMSs)的概念。稳定等效多子系统可将复杂系统解耦为多个具有明确物理意义的小信号稳定等效两机子系统。这些子系统保留了GFL和GFM电力电子变换器之间以及电力电子变换器与...
解读: 该降阶多子系统建模方法对阳光电源混合型新能源系统具有重要应用价值。在PowerTitan储能系统与SG光伏逆变器并网场景中,ST储能变流器多采用构网型GFM控制提供电网支撑,而SG逆变器采用跟网型GFL控制实现最大功率跟踪,两类控制器的动态交互直接影响系统稳定性。该降阶建模技术可显著降低大规模光储电...
面向小信号稳定分析的含跟网型与构网型变换器的电力系统降阶多子系统方法
Reduced-Order Multi-Subsystems of Power Systems With Grid-Following and Grid-Forming Converters for Small-Signal Stability Analysis
Guang Hu · Huanhai Xin · Yu Tang · Linbin Huang 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月 · Vol.41
本文提出稳定性等效多子系统(SEMS)方法,将含GFL/GFM变流器的大规模电力系统解耦为多个物理意义明确的两机等效子系统,保留变流器间及变流器-电网交互,实现高效小信号稳定性分析,并提出兼顾网络与变流器特性的简洁判据。
解读: 该研究高度契合阳光电源ST系列PCS、PowerTitan及新一代组串式逆变器在构网型(GFM)与跟网型(GFL)混合运行场景下的并网稳定性需求。尤其对光储一体化电站弱电网/孤岛工况下的小信号振荡风险评估具有直接指导价值。建议在iSolarCloud平台中集成SEMS稳定性指标模块,支撑PowerT...
参数误差识别用于逆变器型资源动态模型的验证与校准
Parameter Error Identification for Validation and Calibration of Dynamic Models of Inverter-Based Resources
Nitish Sharma · Yuzhang Lin · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
摘要:随着可再生能源的发展,基于逆变器的电源(IBR)的精确动态模型对于电力系统的运行和规划至关重要。在实际应用中,由于 IBR 模型参数众多,各种情况都可能导致模型参数出现误差,且难以准确定位。本文提出了一个利用终端测量数据检测、识别和估计 IBR 模型参数误差的框架。此前用于稳态模型(代数方程)校准的最大归一化拉格朗日乘数法,通过将其集成到卡尔曼滤波框架中,被扩展应用于 IBR 动态模型。该方法无需同时估计所有参数,就能准确找出需要校准的错误参数,还能区分模型参数误差和传感器测量误差。本文给...
解读: 该参数误差辨识技术对阳光电源IBR产品的电网适应性提升具有重要价值。在ST储能变流器和SG光伏逆变器的GFM/GFL控制策略开发中,可通过实测数据快速校准电流环、电压环及功率控制参数,确保并网动态响应符合电网规范要求。对PowerTitan大型储能系统,该方法能验证多机并联场景下的控制参数一致性,减...
基于终端量测的逆变器型资源动态模型参数误差辨识与校准方法
Parameter Error Identification for Validation and Calibration of Dynamic Models of Inverter-Based Resources
Nitish Sharma · Yuzhang Lin · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月 · Vol.41
随着新能源占比提升,高精度逆变器型资源(IBR)动态模型对系统运行与规划至关重要。本文提出一种基于终端电气量测的参数误差检测、定位与估计框架,将归一化最大拉格朗日乘子法拓展至动态模型,并嵌入卡尔曼滤波框架,可精准识别待校准参数,区分模型误差与传感器误差。
解读: 该研究直接支撑阳光电源组串式逆变器、ST系列PCS及PowerTitan储能系统的高精度动态建模与闭环校准能力。在构网型(GFM)光储系统并网认证、iSolarCloud平台模型-实测偏差诊断、以及弱电网/黑启动场景下VSG或虚拟同步机参数自适应整定中具有关键应用价值。建议将该算法集成至PCS固件升...
一种基于改进直流解的物理信息图卷积网络用于交流最优潮流
A Physics-Informed Graph Convolution Network for AC Optimal Power Flow Via Refining DC Solution
Yundi Liu · Yuanzheng Li · Shangyang He · Yang Li 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月
求解大规模电力系统的交流最优潮流(AC - OPF)问题对于整合可再生能源的电力系统运行至关重要。然而,随着系统规模的增大,传统的交流最优潮流数值方法面临计算成本高和收敛困难等挑战。为应对这些挑战,现有研究采用直流最优潮流(DC - OPF)或数据驱动方法。直流最优潮流通过考虑电力系统的固有物理特性(如电压变化)对交流最优潮流问题进行线性化处理,从而提供近似解。同时,数据驱动方法利用其强大的端到端学习能力有效求解交流最优潮流。尽管这两种方法速度都足够快,但直流最优潮流由于其简化假设(忽略了无功功...
解读: 该物理信息图卷积网络技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及ST系列储能变流器的能量管理系统具有重要应用价值。通过快速求解AC-OPF问题,可显著提升储能系统在电网侧的实时调度响应速度,优化多台储能变流器并联运行时的功率分配策略。该方法融合物理约束的特性与阳光电源构网型GFM控制技术高度契合...
针对不确定市场出清的电池储能投标策略
Bidding Strategies for Battery Energy Storage Addressing Uncertain Market Clearance
Weihang Ren · Yongpei Guan · Buck Feng · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
电池储能所有者通过在用电低谷时段充电、高峰时段放电参与电力批发市场,有望实现盈利。同时,这也能促进对电池储能的投资,应对可再生能源发电的间歇性问题,减少化石能源的生产,最终推动全社会实现 100%清洁能源生产。尽管具有整体效益,但不同批发市场的运营实践,特别是不确定的市场出清行为,给电池储能所有者提交电能投标报价带来了潜在的不便和挑战,进而影响了其参与市场活动的总体利润表现。本文首先探索创新的投标策略,以在市场出清存在不确定性的情况下,实现电池储能所有者预期利润的最大化。具体而言,针对电池储能的...
解读: 该储能投标策略研究对阳光电源PowerTitan大型储能系统及ST系列储能变流器的市场化运营具有重要应用价值。文章提出的随机-鲁棒混合优化方法可直接集成到iSolarCloud云平台的智能调度模块,为储能电站提供考虑市场出清不确定性的投标决策支持。该策略能够优化充放电时序安排,在收益最大化与风险控制...
考虑长时氢储能与多重不确定性的电-气-氢综合能源系统优化规划
Optimal Planning for Electricity–Gas–Hydrogen Integrated Energy Systems Considering Intertemporal Long-term Hydrogen Storage and Multiple Uncertainties
Jingxuan Zhang · Xinyue Chang · Yixun Xue · Xiang Bai 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
为解决综合能源系统中能源供需长期失衡的问题,提出了一种涉及跨期长期储氢的电 - 氢和电 - 气互换系统。在该系统中,跨期氢能存储确保了全年荷电状态的连续性,以实现日内和日间的充放电,促进可再生能源消纳和能源的跨期转移。此外,考虑了影响能量转换设备效率和场景概率的多种不确定性因素。为应对综合能源系统中的多种不确定性,提出了一种将随机模型和鲁棒模型相结合的混合方法,并采用不确定性调整参数来灵活微调规划方案的保守程度。然后,将列与约束生成算法和鲁棒对偶理论相结合,将原问题分解为具有混合整数线性特征的主...
解读: 该电-气-氢综合能源系统优化规划技术对阳光电源储能与氢能业务具有重要应用价值。长时氢储能的跨时段调节特性可与PowerTitan储能系统形成互补,电化学储能负责短时调频调峰,氢储能实现季节性能量平衡,提升ST系列储能变流器在多能耦合场景的应用深度。鲁棒优化与随机规划相结合的不确定性处理方法,可直接应...
预定义时间观测器结合滑模控制通过构网型换流器实现异质电力系统快速频率支撑
Predefined-time Observer-based Sliding Mode Control for Fast Frequency Support in Heterogeneous Power System Through Grid-Forming Converter
Sunhua Huang · Zhao Xu · Linyun Xiong · Yang Zhou 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
在可再生能源占比高且广泛使用电力电子设备的低惯量异构电力系统中,系统受到扰动时会面临严重的频率稳定性问题。基于虚拟同步发电机(VSG)控制的构网型(GFM)变流器具有电压源特性,可提供惯量和频率支撑。本文针对基于VSG的GFM变流器提出了一种基于预设时间观测器的滑模控制器(PTOBSMC),以在负载和跟网型(GFL)可再生能源大幅变化的异构电力系统中提供频率支撑。建立了由GFM变流器、GFL可再生能源和同步发电机组成的异构电力系统模型。提出了预设时间观测器,以准确估计GFL风力发电机输出功率和负...
解读: 该预定义时间观测器结合滑模控制技术对阳光电源构网型产品线具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器和大型储能系统PowerTitan的GFM控制策略优化,提升频率支撑能力;同时适用于新一代SG系列光伏逆变器的虚拟惯量控制。该方法通过固定收敛时间观测器和鲁棒控制设计,可显著提升阳光产品在低惯量电...
混合电动汽车集群随机充电行为下的异构聚合控制模型
Heterogeneous Aggregation Control Model for Hybrid EV Clusters with Random Charging Behavior
Xin Wu · Xinyu Jiang · Lijuan Yao · Gangjun Gong · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
随着大量电动汽车无序接入电网,将其聚合为统一系统并调控其功率输出以支持供需平衡具有重要意义。针对混合电动汽车集群参数异构、随机启停带来的聚合与控制难题,本文提出一种聚合控制模型。首先构建异构电动汽车的等效聚合模型,并采用径向基函数(RBF)神经网络辨识等效参数;其次引入随机数量修正机制提升模型精度;最后利用滑模控制实现聚合功率跟踪。仿真验证了模型在不同异构场景下对风电与光伏出力的跟踪能力,结果表明该模型具备良好的控制精度、稳定性和用户舒适性。
解读: 该研究对阳光电源充电桩集群管理和储能系统调度具有重要应用价值。基于RBF神经网络的异构聚合控制模型可优化充电桩群控系统的功率调度算法,提升电动汽车V2G/G2V双向功率控制精度。该技术可应用于阳光电源直流充电桩、ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统,实现充放电功率的精准跟踪控制。特别...
基于软演员-评论家算法与逻辑型Benders分解相结合的风电不确定性下月度安全约束机组组合
Soft Actor-Critic Combined with Logic-Based Benders Decomposition Algorithm for Monthly Security Constrained Unit Commitment under Wind Power Uncertainty
Jianbing Feng · Zhouyang Ren · Wenyuan Li · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
月度安全约束机组组合(M - SCUC)从长期视角确保了高比例可再生能源渗透下电力系统运行的可靠性和灵活性。本文基于深度强化学习,提出了一种结合基于逻辑的Benders分解(LBD - SAC)的软演员 - 评论家算法,以高效求解M - SCUC问题。该算法无需进行任何紧凑性近似,即可处理M - SCUC模型中的高维、非凸和复杂不确定性问题。在LBD - SAC算法中,开发了一种任务分解和优化辅助的训练机制,以确保运行约束并提高收敛性能。M - SCUC问题被分解为主问题和子问题,主问题带有用于...
解读: 该研究提出的强化学习与Benders分解混合优化方法对阳光电源的储能与光伏产品线具有重要参考价值。具体而言:1) 可应用于ST系列储能变流器的调度优化,提升PowerTitan大型储能系统对风电波动的适应能力;2) 可优化SG系列光伏逆变器的MPPT控制策略,提高系统在复杂天气条件下的发电效率;3)...
基于动态面滑模控制的高比例可再生能源电力系统LFC设计及大规模虚拟储能支持
Dynamic Surface Sliding Mode Control-Based LFC Design for RES-Dominated Power Systems With a Provision of Grid-Scale Virtual Energy Storage
Dip Kumar Biswas · Sanjoy Debbarma · Piyush Pratap Singh · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
可再生能源(RES)的大规模接入导致系统整体惯量下降,使系统在面对不可预见的情况时更加脆弱。尽管储能是解决低惯量电网问题的可行方案,但成本高昂。为解决这一问题,本文采用了电网级虚拟储能(VES)概念,该概念从多区域电网调节的固有特性中收集“免费”储能,从而在不影响系统频率稳定性的前提下,实现可再生能源的更大规模接入。虚拟储能作为一种虚拟储能系统,利用各区域控制误差(ACE)的现有差异,实施有效的频率调节策略。为了最小化区域控制误差,本文在时滞电力系统的二次负荷频率控制回路中引入了一种新型动态滑模...
解读: 该动态面滑模控制结合虚拟储能技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。文章提出的LFC控制策略可直接应用于储能系统的一次调频功能,通过动态面设计有效抑制传统滑模控制的抖振问题,提升ST变流器在高比例新能源场景下的频率响应速度和控制精度。虚拟储能概念可与阳光电...
保障稳定性的自适应一、二次频率控制策略优化
Stability-Guaranteed Optimization of Adaptive Primary and Secondary Frequency Control Strategies Considering Flexible Resources
Yuxin Ma · Zechun Hu · Yonghua Song · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
以电池储能为代表的灵活资源已被整合到负荷频率系统中,以缓解可再生能源渗透率不断提高所带来的频率安全风险。这些资源具有高度的灵活性,能够定制控制逻辑以提高频率控制性能。虽然已有大量研究聚焦于利用这些灵活资源对一次调频(PFR)或二次调频(SFR)的控制逻辑和参数进行优化,但对一次调频和二次调频的联合优化尚未得到深入探究。考虑到一次调频和二次调频对系统频率控制稳定性、性能和效率的耦合影响,本文首先提出了一种具有增强控制灵活性和适应性的一次调频和二次调频新框架。在该控制框架内,推导了一种基于模型的$H...
解读: 该自适应频率控制优化技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。研究提出的联合优化控制器参数与储能调度方法,可直接应用于储能系统的一次调频(快速功率响应)和二次调频(AGC)功能开发。基于特征根分析的稳定性约束设计,能增强阳光电源构网型GFM控制策略在弱电网环...
释放区域间惯性灵活性:一种考虑不确定性的HVDC互联系统增强型紧急频率响应方案
Unlock the Inter-Area Inertia Flexibility: An Enhanced Emergency Frequency Response Scheme for HVDC-Interconnected Systems with Uncertainty
Sufan Jiang · Qinran Hu · Tao Qian · Yan Wen · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
随着波动性可再生能源渗透率的提升,电力系统惯性不足对高压直流输电(HVDC)互联系统的频率稳定性构成严峻挑战。为此,本文提出一种增强型紧急频率响应(EEFR)方案,通过利用HVDC的灵活性激励跨区域频率响应资源,并设计了区域间惯性市场机制。该方案面向低概率极端事件提升系统韧性,利用直流换流器瞬时调节电磁功率以补偿突发功率失衡,实现区域间惯性的系统化分配。首次将EEFR嵌入机会约束机组组合(CCUC)模型,通过证明凸性并推导对偶形式获得Benders可行性割平面。为兼顾隐私保护与分布式求解,设计改...
解读: 该HVDC互联系统紧急频率响应技术对阳光电源储能与光伏产品具有重要应用价值。针对PowerTitan大型储能系统,可借鉴其机会约束机组组合模型优化储能参与频率响应的调度策略,通过ADMM分布式算法实现多站点协同控制;对于构网型GFM储能变流器,可参考其区域间惯性灵活性调配机制,增强虚拟同步机VSG的...
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...
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