找到 38 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
一种集成多源数值天气预报的短期非参数概率光伏功率预测两阶段集成学习框架
A Two-Stage Ensemble Learning Framework for Short-Term Nonparametric Probabilistic Photovoltaic Power Forecasting Integrating Multi-Source Numerical Weather Predictions
Hanting Zhao · Yao Zhang · Wei Huo · Fan Lin 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月
利用数值天气预报（NWP）进行短期太阳能功率概率预测（SSPPF）已被证明是一种提高太阳能整合与利用效率的有效方法。然而，大多数现有的SSPPF研究仅采用单源NWP，忽略了多源NWP在提高概率预测准确性和稳健性方面的潜在优势。本文提出了一种用于SSPPF的改进两阶段集成学习预测框架（ITS - ELFF）。ITS - ELFF将多源NWP作为关键的外部协变量，以生成多步分位数预测。在第一阶段，一组稳健且多样的基学习器提供初始分位数预测。在第二阶段，一个元学习器整合所有基学习器的分位数预测，以生成...
解读: 该两阶段集成学习框架对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。通过融合多源NWP数据的非参数概率预测，可显著提升光伏电站功率预测精度，优化MPPT算法的前瞻性控制策略。在PowerTitan储能系统中，高精度概率预测能改进充放电调度决策，提升削峰填谷效果和电网...
考虑二次频率跌落的高风电渗透率电力系统调度策略
Dispatch Strategy for Power System with High Wind Power Penetration Considering Secondary Frequency Drop
Ji Han · Di Zhang · Longjie Xie · Chengsen Luo 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
风力发电（WPG）已成为新能源发电的重要形式之一。然而，大规模风电接入电网对电力系统的频率稳定性构成了重大挑战，尤其是在风电参与调频时可能出现的二次频率下降（SFD）问题。本文提出了一种考虑二次频率下降的电力系统调度新策略。首先，构建了电力系统在不同频率下降阶段的频率响应模型，并采用阶梯备用法对模型进行降阶处理，以获取关键频率指标。其次，通过考虑动态频率约束，建立了电力系统的日前与日内一体化调度模型。最后，针对频率约束中的非线性问题，采用混合整数模型规划和两阶段迭代法对调度模型进行求解。结果表明...
解读: 该研究对阳光电源储能与风电变流产品线具有重要参考价值。文中提出的频率动态响应优化调度策略,可应用于ST系列储能变流器的GFM控制算法优化,提升储能系统在高风电渗透率场景下的频率支撑能力。具体可优化PowerTitan大型储能系统的VSG控制策略,通过储能快速响应抑制二次频率跌落。同时,该调度策略也可...
训练集再应用:基于相似样本的电力系统主导失稳模式识别物理可靠框架
Reapplication of Training Set: A Physically Reliable Framework for Power Systems Dominant Instability Mode Identification Using Similar Samples
Yutian Lan · Shanyang Wei · Wei Yao · Yurun Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
准确且在物理上可靠地识别主导不稳定模式（DIM）对于确保电力系统的安全稳定运行至关重要。数据驱动模型，尤其是深度学习（DL），在应对这一挑战方面取得了显著进展。然而，深度学习的“黑箱”特性限制了其可解释性，导致结果不可靠，这与电力系统严格的可靠性要求相冲突。为解决这一问题，本文提出了一种新颖的 DIM 识别框架，通过重新应用训练集样本提高识别的准确性和可靠性。首先，提出了一种训练方法，以增强 DIM 模型的抗噪声能力和对相似样本的聚类能力，实现高精度的 DIM 识别。此外，还开发了一种两阶段可解...
解读: 该失稳模式识别技术可应用于阳光电源智慧能源管理系统的稳定性监控。通过数据驱动的失稳模式识别,及时发现光伏并网系统和储能系统的潜在失稳风险,优化控制策略,提升大规模新能源并网的稳定性,为电网安全运行提供预警支持。...
基于LCC-HVDC暂态过电压约束的逆变型电源基地规划
Planning Inverter-based Resource Generation base Considering LCC-HVDC Transient Overvoltage Constraints
Xiao Cai · Ning Zhang · Jiaxin Wang · Haiyang Jiang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月
随着电力系统中采用电网换相高压直流（LCC - HVDC）输电的发电基地建设不断增加，高比例基于逆变器的电源（IBR）发电基地因不可避免的换相失败故障而面临过电压问题，这给系统保护和稳定性带来了挑战。本文提出了一种考虑过电压约束的高 IBR 渗透率发电基地电源规划模型，该模型在使建设成本最小化的同时，确保任何母线的电压都不超过过电压限值。在解析模型中明确建模了同步发电机、同步调相机和 IBR 对过电压的影响，并将这一非线性约束保守地转化为线性形式。实际发电基地规划的仿真验证了过电压约束对系统运行...
解读: 该研究对阳光电源大型新能源基地解决方案具有重要指导意义。研究成果可直接应用于SG系列大型光伏逆变器和ST系列储能变流器的暂态过电压控制设计，特别是在LCC-HVDC送端系统中的无功功率优化配置。通过优化IBR控制策略和动态无功补偿配置，可提升阳光电源产品在高压直流送端的电压稳定性能。这对完善公司GF...
面向多样化通信问题的虚拟电厂频率调节中信息物理融合设计
Cyber-Physical Integration Design for Frequency Regulation in Virtual Power Plants Facing Diverse Communication Issues
Jinrui Guo · Chunxia Dou · Dong Yue · Zhijun Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月
通过聚合需求侧分布式能源资源形成的虚拟电厂（VPPs）在电力系统调频方面具有很大潜力。然而，由于实际通信网络的复杂性，诸如随机丢包和恶意网络攻击等各种通信问题可能会导致不理想的电力调度和不准确的动态控制。这给虚拟电厂参与调频带来了巨大挑战。为克服这些障碍，我们提出一种信息 - 物理融合设计，以实时、可靠的方式促进虚拟电厂调频。首先，我们提出了一种在云 - 边协作下针对丢包问题的虚拟电厂电力调度与通信资源分配联合设计方案。即在物理层，我们提出了丢包情况下的虚拟电厂电力调度方法；在信息层，我们制定了...
解读: 该信息物理融合频率调节技术对阳光电源PowerTitan储能系统和虚拟电厂解决方案具有重要应用价值。研究提出的通信-控制联合优化架构可直接应用于ST系列储能变流器的AGC调频功能，通过优化通信资源调度应对5G/4G网络时延和丢包问题，提升分布式储能集群的频率响应速度和鲁棒性。针对网络攻击的防护设计可...
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...
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...
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...
基于变换器驱动稳定性约束的高比例逆变型电源电力系统发电扩容
Converter-Driven Stability Constrained Generation Expansion for High IBG-Penetrated Power Systems
Hongyang Jia · Qingchun Hou · Jiawei Zhang · Haiyang Jiang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
摘要：随着基于逆变器的发电（IBG）逐步取代传统同步发电（SG），阻尼较差的换流器驱动振荡现象日益普遍。未来电力系统应从战略上优化 IBG 和 SG 的投资决策，以防止出现不稳定的动态相互作用。然而，候选发电机的不同组合会引入不同的振荡模式，这使得在发电扩建过程中为各种关键模式保留足够的振荡阻尼变得复杂。为应对这一挑战，本文构建了一个基于约束学习的发电扩建规划框架。首先，提出了一种成本主导的采样方法，以生成多样化的发电组合场景，涵盖候选发电机的各种启停状态和输出情况。其次，为每台发电机学习稳定性...
解读: 该变换器驱动稳定性约束规划技术对阳光电源PowerTitan储能系统和SG系列光伏逆变器的大规模并网应用具有重要价值。研究提出的小信号稳定性分析方法可直接应用于ST系列储能变流器的控制参数优化，通过识别关键振荡模式指导构网型GFM控制策略设计，抑制高比例逆变型电源接入引发的低频振荡。该方法可嵌入iS...
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...
一种用于逆变器接入电力系统的谐波与频率/电压稳定性统一分析方法
A Unified Analysis Method for Harmonic and Frequency/Voltage Stability of Inverter-Integrated Power Systems
Fengting Wei · Haitao Zhang · Xiuli Wang · Maryam Saeedifard 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
电力系统中基于逆变器的资源（IBRs）大规模接入增加了谐波不稳定以及频率/电压不稳定的风险。传统上，这两类稳定性问题通常采用多种方法分别处理，且二者之间的关系尚未得到深入研究。本文通过证明谐波稳定性与频率/电压稳定性之间的等价性弥补了这一空白。在此基础上，利用局部测量的 <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-mat...
解读: 该统一分析方法对阳光电源的储能与光伏逆变器产品线具有重要指导意义。特别适用于ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的稳定性优化，可提升大规模并网场景下的系统可靠性。通过多时间尺度建模，有助于完善GFM/GFL控制策略，优化VSG算法的谐波抑制能力。该方法可用于PowerTitan等大型储能系统的稳定...
知识集成GAN模型用于光伏并网分析中的全年天气随机时间序列模拟
Knowledge-Integrated GAN Model for Stochastic Time-Series Simulation of Year-Round Weather for Photovoltaic Integration Analysis
Xueqian Fu · Fuhao Chang · Hongbin Sun · Pei Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
对于高比例光伏发电的电力系统随机生产模拟而言，气象模拟已变得至关重要。生成式人工智能已成为气象序列随机模拟的核心技术。鉴于生成式人工智能技术在内容生成方面的不可控性，本研究提出了一种由数据与知识融合驱动的年度气象场景随机模拟新方法。融合工作包括构建月度气象生成对抗网络（MWGAN）、一种基于统计概率知识的生成场景质量提升方法，以及一套用于评估生成气象场景的统计机器学习方法。利用中国广东某地48年的气象数据，对所提出的年度气象场景随机模拟方法进行了验证。通过将所提出的模型与五种前沿的生成对抗网络（...
解读: 该知识集成GAN模型对阳光电源光伏储能系统具有重要应用价值。在SG系列光伏逆变器产品线，可用于优化MPPT算法的预测性控制，通过高保真气象序列模拟提升发电功率预测精度；在ST系列储能变流器及PowerTitan大型储能系统中，全年逐时天气随机模拟可支持储能容量优化配置与充放电策略制定，提升系统经济性...
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...
HVDC并网海上风电场次同步振荡与中频振荡的交互分析及阻尼控制
Interaction Analysis and Damping Control of Sub-Synchronous Oscillation and Medium-Frequency Oscillation in HVDC-Connected Offshore Wind Farm
Zhihao Zhang · Peng Kou · Mingyang Mei · Runze Tian 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月
随着海上风能的快速发展，高压直流输电系统与基于永磁同步发电机的风能转换系统广泛应用，导致海上风电场可能出现显著的电磁振荡。现有研究多聚焦于单一振荡特性，忽视了不同振荡模式间的潜在交互。本文首次揭示了电网侧变流器可引发次同步振荡与中频振荡之间的相互作用，并产生新的二次振荡。通过模态分析与奈奎斯特稳定判据验证了主振荡与交互诱导的次生振荡共存。此外，提出了适用于运行与规划阶段的两种实用阻尼控制方法，通过附加阻尼控制器或优化变流器参数即可有效抑制多模态振荡，无需新增硬件设备。
解读: 该研究对阳光电源的大型储能系统和海上风电变流器产品线具有重要参考价值。研究揭示的次同步振荡与中频振荡交互机理，可直接应用于ST系列储能变流器和大功率风电变流器的控制系统优化。特别是文中提出的阻尼控制方法，可集成到阳光电源现有的GFM/GFL控制策略中，提升产品在复杂电网环境下的稳定性。这对完善Pow...
将季内振荡与数值天气预报结合用于15天风电功率预测
Integrating Intra-Seasonal Oscillations With Numerical Weather Prediction for 15-Day Wind Power Forecasting
Shuang Han · Weiye Song · Jie Yan · Ning Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月
延长风电功率预测（WPF）的时间尺度对于以可再生能源为主的电力系统的电网管理和市场运营至关重要。然而，风电功率预测对数值天气预报（NWP）的高度依赖带来了巨大挑战。基于短期数据的数值天气预报迭代运算会放大其固有的不确定性，导致其超过10天的预报精度降低。为解决这一问题，引入季节内振荡（ISO）来捕捉更长期、更大尺度的气象模式，进而提出了用于15天风电功率预测的ISO - NWP集成框架。首先，开发了一个遥相关（TC）的历史时空定位模型，该模型在季节内振荡的影响下关联远距离的天气变化和风电功率波动...
解读: 该研究对阳光电源的风电变流器和储能系统具有重要应用价值。通过融合季内振荡预测与数值天气预报的混合建模方法，可显著提升风电功率预测精度，这对我司ST系列储能变流器的调度策略优化和PowerTitan储能系统的容量配置具有直接指导意义。具体而言，可将该预测算法集成到iSolarCloud平台，优化储能调...
一种考虑功率、能量及波动性的光伏场景聚类新方法
A Novel Clustering Method for Extracting Representative Photovoltaic Scenarios Considering Power, Energy, and Variability
Xueqian Fu · Na Lu · Hongbin Sun · Youmin Zhang · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
由于光伏发电存在显著的不确定性，高比例光伏接入的电网运行场景复杂多样。为准确提取光伏发电的代表性场景，本文提出了一种同时考虑光伏功率、能量和波动性的新型聚类模型。与依赖欧氏距离的传统聚类模型相比，该聚类模型不仅考虑了欧氏距离，还纳入了日光伏发电量和光伏功率曲线特征，能够更准确地量化和分析光伏对电网的影响。为求解所提出的聚类模型，基于线性优化、拉格朗日乘子和特征值分解，提出了一种交替优化算法。本文的亮点在于通过理论证明和仿真算例对所提方法进行了双重验证。从理论上阐述了算法的计算复杂度，并证明了算法...
解读: 该光伏场景聚类方法对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。通过综合功率、能量和波动性的多维特征提取，可优化光伏电站群的典型日曲线建模，提升SG系列逆变器的功率预测精度和MPPT算法自适应性。对于储能系统，该方法能生成高质量的充放电场景集，优化ST系...
基于矩阵编码的主级虚假数据注入攻击影响缓解方法
Matrix Coding Enabled Impact Mitigation Against Primary False Data Injection Attacks in Cyber-Physical Microgrids
Mengxiang Liu · Xin Zhang · Chengcheng Zhao · Ruilong Deng · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
针对网络物理微电网中主级虚假数据注入攻击（PFDIA）的影响缓解问题，提出一种高效轻量的防御方案。该方法通过可逆编码矩阵对传输测量值进行交替编码，并在检测到攻击后触发两个半下采样未知输入观测器，利用编码与未编码数据的残差递推重构完整偏差向量，进而消除恶意影响。通过优化编码矩阵，在保证重构稳定性与隐蔽性的同时抑制系统噪声对精度的影响。实验验证了该方案的有效性、鲁棒性与低开销特性。
解读: 该矩阵编码防御技术对阳光电源PowerTitan储能系统及ST系列储能变流器的网络安全防护具有重要应用价值。在大型储能电站中，iSolarCloud云平台需实时采集海量测量数据（电压、电流、SOC等），易遭受FDIA攻击导致BMS误判或功率调度失控。该方案的轻量级编码机制可集成至储能PCS通信模块，...
量子微电网形成的重构方法
Reforming Quantum Microgrid Formation
Chaofan Lin · Peng Zhang · Mikhail A. Bragin · Yacov A. Shamash · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
本文提出了一种新颖的紧凑且无损的量子微电网形成（qMGF）方法，旨在实现电力系统高效运行优化并提升韧性。该方法通过无损重构确保结果与经典MGF等效，并基于图论驱动的二次无约束二元优化（QUBO）避免了连续变量冗余编码的问题。qMGF采用紧凑型建模，显著减少所需量子比特数，适用于近期量子计算机的高精度、低复杂度部署。在真实量子处理单元上的实验证明，qMGF以更少量子比特达到了与经典方法相当的高精度。
解读: 该量子微电网形成技术对阳光电源PowerTitan储能系统和智能微电网解决方案具有重要应用价值。qMGF方法可优化多储能单元协同控制策略，在电网故障时快速重构微电网拓扑，提升系统韧性。其紧凑型QUBO建模思路可启发ST系列储能变流器的并网/离网切换算法优化，减少计算资源消耗。基于图论的无损重构方法适...
识别最大频率变化率及其影响
Identifying the Largest RoCoF and Its Implications
Licheng Wang · Jun Ren · Gang Huang · Luochen Xie 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年10月
频率变化率（RoCoF）是保障低惯量电力系统频率安全的关键指标。现有基于聚合频率模型的惯量优化调度方法难以反映故障后系统各区域频率动态的差异，尤其在惯量分布不均时，局部母线的RoCoF可能显著高于聚合模型预测值。本文基于扩展直流潮流方程及同步机扰动后转子角度瞬时不变特性，推导了节点级RoCoF模型，并严格证明最大初始RoCoF必出现在含惯量的母线上。该结论与所提模型共同构建了形式简洁且凸化的最优节点惯量调度方法，仿真验证了其在不同场景下两典型互联系统中的有效性。
解读: 该节点级RoCoF模型对阳光电源储能系统和构网型控制技术具有重要应用价值。在ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统中，可基于该模型优化虚拟惯量的空间分布策略，避免传统聚合模型导致的局部母线RoCoF超限风险。该研究提出的凸优化惯量调度方法可直接集成到iSolarCloud云平台的能量管...
频率约束下含网络化微电网动态边界的主动配电网最优恢复调度
Frequency-Constrained Optimal Restoration Scheduling in Active Distribution Networks With Dynamic Boundaries for Networked Microgrids
Chongyu Wang · Wei Lin · Guoteng Wang · Mohammad Shahidehpour 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年9月
本文提出一种考虑频率安全约束的主动配电网最优恢复调度框架（FRSDN），充分利用分布式能源，特别是逆变型可再生能源发电单元（IIREGs）。通过融合同步热电机组调速器与IIREG虚拟同步控制的等效聚合频率响应，建立了适用于可再生能源主导的配电网恢复过程中负荷投入阶段的线性化且保守的动态频率指标约束。进一步，构建了序贯动态边界识别模型（SDIDM），精确辨识网络化微电网的动态边界及参与机组类型，从而有效施加频率安全约束。最终将问题建模为三层鲁棒混合整数线性规划（MILP），并采用列与约束生成（C&...
解读: 该频率约束恢复调度技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。研究提出的虚拟同步控制聚合频率响应模型，可直接应用于优化阳光电源储能PCS的VSG控制策略，提升微电网黑启动和孤岛运行时的频率稳定性。动态边界识别算法为iSolarCloud平台提供了配电网恢复调度的智...
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