找到 3 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
一种用于消除对称性的紧致机组聚合模型
A Tight Unit Aggregation for Unit Commitment to Eliminate Symmetry
Biyuan Zhang · Tao Ding · Yang Xiao · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
机组组合（UC）通常被建模为混合整数线性规划问题，采用经典的分支定界与分支切割算法求解。然而，UC问题中的对称性导致大量无效搜索，显著增加计算负担。本文提出一种具有紧致约束的机组聚合模型，通过对最大聚合出力轨迹施加严格限制，有效消除对称性，在保持最优性的同时显著降低计算时间。数值实验验证了该方法在计算效率方面的有效性。
解读: 该紧致机组聚合模型对阳光电源PowerTitan大型储能系统和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。在多机组储能电站调度场景中，同型号ST储能变流器的对称性导致优化算法产生大量冗余搜索，该方法通过聚合建模可显著提升实时调度效率。具体可应用于：1）多MW级储能集群的经济调度优化，降低EM...
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...
基于双极限齐次性的分布式二次控制用于受非均匀时延和执行器饱和影响的交流微电网
Distributed Secondary Control Based on Bi-Limit Homogeneity for AC Microgrids Subjected to Non-Uniform Delays and Actuator Saturations
Qingde Wang · Sunhua Huang · Linyun Xiong · Yang Zhou 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年4月
频率与电压是交流微电网中最关键的运行指标。针对存在非均匀通信时延和执行器饱和的交流微电网，本文提出一种基于双极限齐次性的分布式二次控制策略，实现频率恢复、平均电压调节及分布式电源间的有功与无功功率精确分配。通过引入基于历史控制输入的状态变换方法处理非均匀时延，并利用双曲正切函数逼近非光滑饱和特性，设计抗饱和固定时间控制器。结合构造的辅助双极限齐次系统，证明了闭环系统在执行器饱和约束下的固定时间稳定性。仿真结果表明，所提方法在频率/电压恢复及功率均分方面具有优越的鲁棒性与灵活性。
解读: 该双极限齐次性分布式控制技术对阳光电源PowerTitan储能系统和微电网ESS集成方案具有重要应用价值。针对多台ST系列储能变流器并联运行场景，该方法可有效解决通信网络非均匀时延和功率调节饱和问题，提升频率/电压恢复速度和功率均分精度。固定时间收敛特性可优化构网型GFM控制策略的暂态响应，抗饱和设...