找到 6 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...
一种基于全纯嵌入的鲁棒方法用于快速追踪含极限点的P-V曲线
A Robust Holomorphic Embedding-Based Method for Fast Tracing of P-V Curves With Limiting Points
Wen Zhang · Yusi Zhang · Cuiqing Zhang · Hsiao-Dong Chiang 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
针对现有连续潮流方法在处理约束极限时存在的收敛性差、速度慢及误判或忽略极限点等问题，本文提出一种结合弧长参数化的增强型全纯嵌入方法（E-HEAP），适用于大规模电力系统。该方法创新性地有效处理发电机物理硬约束与运行限制，并通过小规模伴随矩阵的特征值计算，高效鲁棒地定位首个硬约束越界点。将非线性方程求解转化为线性代数问题，显著提升数值稳定性与效率。算例验证了其在万节点级系统中准确捕捉所有潜在及首个极限点的能力，相较传统预测-校正等方法，在收敛性、计算效率和理论严谨性方面表现更优。
解读: 该全纯嵌入P-V曲线追踪技术对阳光电源大型储能系统（PowerTitan）及光伏逆变器（SG系列）的电网适应性设计具有重要价值。在储能系统并网规划中，该方法可快速准确评估系统接入对电网电压稳定性的影响，识别功率传输极限点，为ST系列储能变流器的功率调度策略提供理论依据。对于构网型GFM控制技术，该算...
基于攻防博弈的电力系统外部脆弱性评估
External Vulnerability Assessment of Power System Under Attack Based on Attack-Defense Game
Yifu Luo · Qinran Hu · Bokang Zou · Yuanshi Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年3月
电力系统作为关键国家基础设施，面临日益严峻的外部攻击威胁。现有研究多聚焦于特定攻击水平下的防御布局与损失分析，忽视了攻击者能力的不确定性，缺乏对系统抗毁性的安全评估。本文提出一种新的分析场景，即区域电力系统因物理攻击导致完全失效，旨在构建面向未知攻击能力的局部电网整体脆弱性评估方法。该方法建立了包含两个相互依赖决策目标的攻防博弈模型，以体现防御方的抵抗特性，并基于模型特点设计了通过排列问题求解和验证原优化问题的定制化方法。基于IEEE 14节点和118节点系统的仿真验证了模型的正确性，并通过多种...
解读: 该攻防博弈脆弱性评估技术对阳光电源大型储能系统（PowerTitan）和区域级ESS集成方案具有重要应用价值。针对物理攻击导致电网失效场景，可指导储能系统在关键节点的优化部署，提升电网抗毁性。具体应用包括：1）ST系列储能变流器的冗余配置策略优化，在攻击不确定性下确保关键负荷供电；2）iSolarC...
共享储能系统下风电场群最优调度的去中心化与隐私保护解决方案
Decentralized and Private Solution for the Optimal Dispatch of Integrated Wind Farms With Shared Energy Storage Systems
Chenggang Mu · Tao Ding · Yi Yuan · Biyuan Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月
随着全球对可再生能源整合的日益重视，可变风力发电的整合面临着更多挑战。储能系统（ESS）有望提供解决方案，但为单个风电场（WF）实施储能系统被认为成本极高。本文提出了一种风电场与共享储能系统（SESS）的集成模型，该模型通过机会约束处理风电场功率的不确定性，并合理缓解功率偏差与波动。此外，共享储能系统由物理储能组件和虚拟储能组件构成，其中实际储能组件可自动避免同时充放电，而虚拟储能组件可为风电场集群提供资源对冲，以减少实际储能组件的损耗。本文提出了一种基于分布式同态加密的方法，以确保在功率分配过...
解读: 该去中心化共享储能调度技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。文章提出的基于ADMM的分布式优化算法可直接应用于多风电场共享储能场景，解决当前集中式调度中的数据隐私和通信负担问题。该方法可集成到iSolarCloud云平台的智能调度模块，实现多业主储能资产...
面向不确定环境下电力系统决策的决策导向学习
Decision-Focused Learning for Power System Decision-Making Under Uncertainty
Haipeng Zhang · Ran Li · Qintao Du · Junyi Tao 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
更精确的预测未必带来更优的决策。为此，决策导向学习（DFL）被提出，通过以决策损失替代传统统计损失，构建端到端的学习范式。近年来，DFL在电力系统中有所应用，但现有研究仍零散，缺乏系统的方法论梳理与比较基准。本文通过情景、分类、应用与对比分析，揭示统计精度与运行决策间的内在错配，建立基于模型结构（直接/间接）与梯度处理（基于/无需梯度）的DFL方法体系，综述现有应用，并开发开源基准平台，采用成本降低、预测精度和决策速度等电力指标评估模型性能，最后指出应用挑战并展望未来方向，为推动DFL向电网定制...
解读: 决策导向学习技术对阳光电源储能系统和智能运维平台具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，可将DFL应用于充放电策略优化，通过直接优化运行成本而非预测精度，提升电网调峰调频的经济性。对于ST系列储能变流器，该方法可优化功率分配决策，在不确定性环境下降低决策损失。在iSolarCloud...
基于同步相量测量的大规模电力系统发电控制装置强迫振荡检测与定位
Forced Oscillation Detection and Location in Generator Control Devices of Bulk Power Systems Using Synchrophasor Measurements
Tao Jiang · Bohan Liu · Bin Wang · Xue Li 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
电力系统中的强迫振荡由持续周期性扰动引起，威胁系统稳定性。本文提出一种基于同步相量测量的大规模电力系统强迫振荡检测与定位新方法。首先，利用短时傅里叶变换结合时频域能量比函数实现振荡检测；进而证明耗散能量流与耗散能量谱的等价性，定义调速器与励磁系统的互功率谱密度，推导其在振荡频率处的幅值与相位谱，提出控制装置协同定位判据，并基于频带能量构建扰动装置振荡贡献度指标以识别主导扰动源。最后通过WECC 179节点系统、2021 IEEE-NASPI振荡定位竞赛及ISO-New England现场数据验证...
解读: 该强迫振荡检测与定位技术对阳光电源构网型储能系统具有重要应用价值。针对PowerTitan大型储能系统，可将同步相量测量与短时傅里叶变换集成至iSolarCloud平台，实时监测储能变流器控制环节（功率控制器、虚拟同步机VSG模块）引发的强迫振荡，通过互功率谱密度分析定位ST系列变流器中调速器与励磁...