找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
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，...
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...