找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
考虑混合不确定性风险量化的发电机组维修调度方法
Generation Maintenance Scheduling for Power Systems Considering the Risk Quantification of Hybrid Uncertainty
Xiao Yang · Yong Zhao · Yuanzheng Li · Cheng Huang 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
准确量化不确定性引发的风险是制定电力系统发电维修调度（GMS）的关键基础。然而，风电和负荷等不确定变量的概率分布函数难以精确建模或未知，导致其经济风险难以度量，GMS难以合理制定。为此，本文考虑风电与负荷的混合不确定性，提出一种基于区间-概率最差条件风险价值（IP-WCVaR）的GMS方法。首先构建IP-WCVaR风险度量模型，并通过典型概率修正场景推导其解析数学表达式；进而建立基于IP-WCVaR的正负旋转备用模型并嵌入GMS框架，提升系统韧性；最终将风险规避型GMS建模为上下界优化问题，并基...
解读: 该研究提出的混合不确定性风险量化方法对阳光电源的储能和光伏产品线具有重要应用价值。特别是在PowerTitan大型储能系统和SG系列光伏逆变器的调度优化中,可将IP-WCVaR风险度量模型应用于系统维护调度,提升设备可靠性。通过正负旋转备用模型可优化iSolarCloud平台的预测性维护策略,实现储...
基于解析神经网络高斯过程的机会约束电压调节方法用于含光伏、电池和电动汽车的主动配电网
Analytic Neural Network Gaussian Process Enabled Chance-Constrained Voltage Regulation for Active Distribution Systems With PVs, Batteries and EVs
Tong Su · Junbo Zhao · Yansong Pei · Yiyun Yao 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年11月
本文提出一种基于解析神经网络高斯过程（NNGP）的机会约束实时电压调节方法，适用于含光伏、储能和电动汽车的主动配电网。NNGP利用历史量测数据通过贝叶斯推断实现节点电压的实时概率估计，并被完全解析地嵌入最优潮流模型中，以适应多种拓扑变化。通过机会约束显式考虑电压估计的不确定性，显著提升了不同场景下电压调节的可靠性。在美国科罗拉多州西部实际759节点系统上的仿真结果表明，所提方法在多种拓扑下均能实现精确电压估计，并有效协调光伏、电池与电动汽车实现可靠电压调节。
解读: 该解析神经网络高斯过程电压调节技术对阳光电源多产品线协同控制具有重要价值。在ST储能系统方面，可将NNGP概率预测嵌入PowerTitan的能量管理系统，实现基于不确定性的机会约束优化调度，提升电压支撑可靠性。对于SG系列光伏逆变器，该方法可优化无功调节策略，在拓扑变化场景下保持电压稳定。在充电桩产...