找到 12 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
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...
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...
含风电渗透的信息物理电力系统连锁故障安全评估
Security Assessment of Cascading Failures in Cyber-Physical Power Systems with Wind Power Penetration
Xingye Xu · Kaishun Xiahou · Wei Du · Yang Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
本文提出一种高比例风电接入下的信息物理电力系统（CPPS）连锁故障安全评估方法。首先，建立考虑电力系统信息物理耦合及网络攻击风险的数学模型，并基于马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法构建风电随机模型。在此基础上，提出含风电接入的信息物理电力系统连锁故障模型。为提高连锁故障仿真的准确性，提出一种基于相位估计的线性潮流（PELPF）方法，该方法不仅能使计算精度与牛顿 - 拉夫逊法相当，还能显著提高计算效率并避免收敛问题。此外，基于PELPF方法构建了应对连锁故障中网络攻击的恢复控制模型。最后，引入两个...
解读: 该研究对阳光电源的储能与风电产品线具有重要参考价值。从技术层面，可直接应用于ST系列储能变流器的故障预警与安全防护系统，特别是在大型风储联合项目中的PowerTitan储能系统。研究提出的多阶段动态故障传播模型，有助于优化储能PCS的GFM控制策略，提升系统在高比例风电接入场景下的稳定性。同时，该安...
一种用于含逆变器并网资源电力系统高效仿真的多尺度异构方法
A Heterogeneous Multiscale Method for Efficient Simulation of Power Systems With Inverter-Based Resources
Kaiyang Huang · Min Xiong · Yang Liu · Kai Sun · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月
随着基于逆变器的电源（IBRs）接入电力系统，系统动态特性变得更加复杂，呈现出多时间尺度特征，包括电力电子控制器的电磁暂态（EMT）动态特性和同步发电机的机电动态特性。因此，电力系统模型呈现出高度刚性，这给采用现有专注于单一时间尺度动态特性的方法进行高效仿真带来了挑战。本文提出了一种异构多尺度方法，用于对以电磁暂态模型表示的电力系统进行高效多时间尺度仿真。该新方法在系统的微观电磁暂态模型和自动降阶的宏观模型之间交替运行，并相应地改变步长，从而在保证所关注的快速和慢速动态特性仿真精度的同时实现显著...
解读: 该多尺度异构仿真方法对阳光电源高比例IBR系统开发具有重要价值。在PowerTitan储能系统和大型光伏电站并网设计中，可高效仿真ST储能变流器与SG逆变器的EMT快速动态与系统机电暂态的耦合特性，优化GFM/GFL控制参数整定。该方法可显著缩短iSolarCloud平台的系统级仿真时间，支持多机并...
基于图形化说明的构网型逆变器故障恢复机理与方法
Mechanism and Methods for Fault Recovery of Grid-Forming Inverter by Graphical Illustration
Jialun Yang · Hua Ye · Yantuan Wang · Yutian Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年12月
现有的基于优先级的并网型（GFM）逆变器限流控制（CLC）可能会导致故障恢复失败，包括陷入限流控制以及在限流控制和恒压控制（CVC）之间出现模式振荡。为解决这些问题，本文首先通过在相量图中阐述三种故障恢复状态的条件，揭示了下垂控制的并网型逆变器的故障恢复机制。然后，提出了两种方法，包括确定电流角度的最优范围和饱和模块的上限，以确保并网型逆变器成功实现故障恢复。多次实验测试验证了理论分析的正确性。
解读: 该故障恢复机理研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有直接应用价值。现有CLC控制导致的恢复失败问题在弱电网场景下尤为突出，影响系统可靠性。文章提出的图形化分析方法可优化阳光电源构网型GFM控制策略，解决电流限幅后的模式切换异常，提升故障穿越后的快速恢复能力。该技术可应...
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...
含控制器限幅的多虚拟同步发电机并网系统同步稳定性
Synchronization Stability of Multiple VSGs Embedded Power System With Controller Limits
Yujun Li · Yiyuan Lu · Jialun Yang · Jingrui Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年5月
本文研究了考虑电流饱和与频率限幅的多虚拟同步发电机（VSG）并网系统的同步稳定性。建立了含控制器限幅的多VSG系统动态模型，构建了未触及限幅时的暂态能量函数（TEF），并采用最近不稳定平衡点法确定稳定域。研究发现系统在若干“离界点”处脱离频率边界，其中存在两个具有最小暂态能量的特殊离界点，且其位置与切换次数无关。提出一种稳定判据：当这两个特殊离界点的能量低于系统临界能量时，系统全局稳定。临界能量由最近UEP法和避免进入电流限幅控制模式的最大势能中的较小值决定。9节点与39节点系统的仿真验证了理论...
解读: 该研究针对含控制器限幅的多VSG系统同步稳定性分析，对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的构网型控制具有重要应用价值。研究提出的暂态能量函数法和稳定判据可直接应用于：1）优化ST储能变流器的VSG控制参数整定，提升电流饱和与频率限幅工况下的暂态稳定裕度；2）指导多机并联储能...
氢能数据中心的柔性负荷调度：一种效率优先的非凸不确定优化方法
Flexible Load Scheduling of Hydrogen Energy Data Centers: An Efficiency-Preferred Non-Convex Uncertain Optimization Approach
Xinxin Long · Yuanzheng Li · Yang Li · Yun Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
氢能数据中心（HEDC）作为新兴清洁能源基础设施，具备负荷灵活性，可参与电力需求响应（DR）。本文提出基于DR的调度策略，通过非凸区间优化（NSIO）方法协同优化电能成本与可再生能源（RE）利用率。该方法具有效率优先建模、精确凸松弛及全局最优显式建模优势，有效应对HEDC复杂负荷特性、动态电价与可再生能源不确定性。在改进IEEE 24节点系统上的仿真表明，所提策略显著降低运行成本并提升RE消纳能力，相较五种主流不确定优化方法性能提升2.3%～20.0%。
解读: 该氢能数据中心柔性负荷调度技术对阳光电源储能系统产品线具有重要应用价值。文章提出的非凸区间优化方法可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的能量管理策略，通过精确建模氢储能系统的非线性效率特性，优化电解槽/燃料电池的功率调度曲线。该方法处理可再生能源不确定性的能力可增强iSo...
一种用于随机持续扰动下电力系统吸引域估计的扩展方法
An Extended Stochastic Region of Attraction Estimation Method for Power Systems Under Stochastic Sustained Disturbances
Yuerong Yang · Shunjiang Lin · Mingbo Liu · Leyi Deng 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
可再生能源输出中的随机持续扰动（SSDs）会影响电力系统的暂态稳定性。本研究利用 Lévy 驱动的随机微分代数方程（LDSDAEs）来研究电力系统在随机持续扰动下的动态性能。LDSDAEs 的随机吸引域被划分为稳定区域和概率稳定区域，二者合称为扩展随机吸引域（ESRA）。传统的确定性吸引域（RA）估计方法并不适用。为解决这一问题，本研究提出了一种基于逃逸概率的 LDSDAEs 扩展随机吸引域估计方法。首先，我们推导出了 LDSDAEs 吸引子附近系统初始状态逃逸概率的积分 - 微分方程。然后，探...
解读: 该随机吸引域估计方法对阳光电源储能与光伏系统具有重要应用价值。针对PowerTitan大型储能系统和SG系列光伏逆变器，该技术可量化可再生能源随机波动对系统暂态稳定性的影响边界，为构网型GFM控制策略提供概率性稳定域评估依据。结合ST系列储能变流器的快速功率响应能力，可优化虚拟同步机VSG参数整定，...
基于自适应线性潮流模型的交流网络约束机组组合
AC Network-Constrained Unit Commitment Based on Adaptive Linear Power Flow Model
Jiarui Long · Zhifang Yang · Yuming Liu · Mingxu Xiang 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年8月
网络约束机组组合（UC）通常采用交流约束的线性近似以保证求解效率，但现有线性化方法难以应对机组启停导致的运行工况变化及交流可行性恢复问题，且近似精度依赖于工况与初始点的接近程度。本文提出一种基于自适应线性潮流模型的UC方法，将运行工况按机组状态、负荷水平和拓扑划分为多个区域，并引入辅助二元变量实现区域及对应最优线性模型的自适应选择。通过识别对UC精度影响显著的关键支路并仅在这些支路上应用自适应模型，有效降低计算负担。在多个标准测试系统及中国某省级电网中的验证表明，该方法显著减少支路有功/无功潮流...
解读: 该自适应线性潮流模型对阳光电源PowerTitan大型储能系统和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。在源网荷储协调优化场景中，储能系统的充放电调度需考虑电网潮流约束，该方法通过自适应区域划分和关键支路识别，可显著提升ST系列储能变流器参与电网调度的决策精度和计算效率。特别适用于省级电...
一种用于随机连续扰动下暂态稳定性评估的非采样时域仿真框架
A Non-Sampling Time-Domain Simulation Framework for Transient Stability Assessment Under Stochastic Continuous Disturbances
Yuerong Yang · Shunjiang Lin · Shiyuan Chen · Mingbo Liu 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年6月
基于随机微分代数方程（SDAEs）描述电力系统在随机连续扰动下的动态行为。传统数值方法需大量样本计算状态变量的概率分布，计算成本高。本文提出一种非采样时域仿真（NSTDS）框架，可直接求解暂态过程中各时刻状态变量的概率分布，显著提升计算效率。该框架采用具有更高收敛阶的Milstein-Euler预测校正迭代格式，并结合L^p空间对偶定理，提出一种避免维度灾难的随机变量函数概率分布计算方法，适用于大规模系统。在改进的IEEE 39节点和118节点系统上的算例验证了所提方法在暂态稳定性评估中的高精度...
解读: 该非采样时域仿真框架对阳光电源储能系统和新能源并网产品具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，可用于评估随机功率波动（风光出力、负荷变化）下的暂态稳定性，优化构网型GFM控制参数设计。相比传统蒙特卡洛方法，该框架通过直接求解概率分布显著提升计算效率，适用于大规模储能电站的实时稳定性评...
基于强化学习的CANFIS控制器自适应切负荷用于频率恢复准则导向控制
Reinforcement Learning Based Adaptive Load Shedding by CANFIS Controllers for Frequency Recovery Criterion-Oriented Control
Hao Yang · Bo Jin · Zhaohao Ding · Zhenglong Sun 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年5月
为满足电网导则中严格的频率恢复准则（FRC），本文提出一种面向受端电网的实时自适应切负荷方法。构建基于协同自适应神经模糊推理系统（CANFIS）的切负荷控制器，以母线频率的幅值偏差和恢复时间偏差作为反馈信号，实现智能切负荷决策。引入基于强化学习的确定性策略梯度（DPG）算法优化控制器性能，在最小切负荷成本下确保频率恢复满足FRC，并提升鲁棒性。通过在负荷站部署CANFIS控制器形成分散式控制策略，可实时自适应决策切负荷的时机、位置、量值与轮次。省级受端电网仿真验证了该方法的有效性与适应性。
解读: 该自适应切负荷技术对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。CANFIS控制器结合强化学习的频率响应策略可直接集成到储能系统的电网支撑功能中，增强构网型GFM控制的频率调节能力。通过实时监测母线频率偏差，储能系统可智能决策放电功率和持续时间，在满足电网FRC要求的同...