Yibao Jiang · Junyi Wang · Haoran Zhao · Vladimir Terzija · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月

在电热综合系统（IEHSs）中，状态估计器的作用是基于量测数据推断未知状态，以实现监控与控制。然而，传统点估计方法难以有效刻画可再生能源与多能负荷带来的多重不确定性，且复杂的热动态特性及多时间尺度特征对估计精度与计算效率构成挑战。本文提出一种新型动态区间状态估计（DISE）框架，将量测输入与状态输出均建模为区间以表征不确定性影响。通过迭代区间运算实现估计，并结合模型重构缓解区间膨胀问题。进一步设计多速率协同估计（MRCE）方案，实现电力与热力系统在不同时间尺度下的并行协调估计，显著提升计算效率。...

解读: 该动态区间状态估计技术对阳光电源PowerTitan储能系统及ST系列储能变流器具有重要应用价值。在电热综合能源场景中，该方法可有效处理光伏出力波动、负荷不确定性等多重扰动，为iSolarCloud云平台提供更精准的状态监测能力。多速率协同估计方案契合储能系统电气快速响应与热管理慢动态的特性，可优化...

Weihang Ren · Yongpei Guan · Buck Feng · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月

电池储能所有者通过在用电低谷时段充电、高峰时段放电参与电力批发市场，有望实现盈利。同时，这也能促进对电池储能的投资，应对可再生能源发电的间歇性问题，减少化石能源的生产，最终推动全社会实现 100%清洁能源生产。尽管具有整体效益，但不同批发市场的运营实践，特别是不确定的市场出清行为，给电池储能所有者提交电能投标报价带来了潜在的不便和挑战，进而影响了其参与市场活动的总体利润表现。本文首先探索创新的投标策略，以在市场出清存在不确定性的情况下，实现电池储能所有者预期利润的最大化。具体而言，针对电池储能的...

解读: 该储能投标策略研究对阳光电源PowerTitan大型储能系统及ST系列储能变流器的市场化运营具有重要应用价值。文章提出的随机-鲁棒混合优化方法可直接集成到iSolarCloud云平台的智能调度模块，为储能电站提供考虑市场出清不确定性的投标决策支持。该策略能够优化充放电时序安排，在收益最大化与风险控制...

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...

Jiazuo Hou · Yue Song · Yunhe Hou · Jimmy Chih-Hsien Peng · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年3月

生物体已经进化出先天和后天免疫系统来抵御像冠状病毒这样的病原体。同样，受到网络攻击威胁的电网也需要网络免疫能力。受免疫学研究的启发，本研究针对电网中任意选定的部分（称为“电力子网”），开发了一种网络免疫策略，即刻画“先天网络免疫”并建立“后天网络免疫”，以抵御隐蔽的虚假数据注入（FDI）网络攻击。在此过程中，在没有外部保护且存在信息不对称的情况下，本文首次证实了存在对FDI网络攻击具有先天免疫能力的电力子网，并给出了其闭式条件，即便所有量测数据都被篡改。随后，本文建立了单领导者 - 多追随者的双...

解读: 该网络免疫框架对阳光电源分布式能源系统具有重要防护价值。在PowerTitan大型储能系统中，可借鉴先天免疫机制设计硬件级安全隔离与冗余通信链路，通过后天免疫实现攻击模式学习与自适应防御策略。对于iSolarCloud云平台管理的多站点光伏电站，分层免疫架构可实现区域级威胁隔离与协同响应。在充电桩网...

Seyed Hossein Rouhani · Saleh Mobayen · Chun-Lien Su · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年3月

在电力市场放松管制的环境下，传统的频率控制目标与市场驱动策略相结合，以确保竞争性电力市场中电网的可靠高效运行。传统上，电价协议是离线结算的。然而，私营分布式发电公司的兴起和第四次工业革命正推动市场向实时竞价转型，其特点是存在极大的不确定性且网络攻击风险增加。为应对这些挑战，本文提出了一种新颖的模型跟随有限时间鲁棒跟踪控制策略。该方法能有效应对极端时变不确定性、虚假数据注入网络攻击和时滞问题，适用于实时运行。其主要特点包括采用鲁棒控制来减轻不确定性和网络攻击的影响，以及具有带有时滞补偿的有限时间收...

解读: 该研究的鲁棒有限时间频率控制技术对阳光电源的储能与并网产品具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan系统的GFM控制算法优化，提升系统在网络攻击下的频率恢复能力。同时该技术也可集成到SG系列光伏逆变器的并网控制中，增强电价响应能力。特别是在大规模储能电站和工商业光储项目中...

Anna Stuhlmacher · Seth Guikema · Johanna L. Mathieu · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月

饮用水管网中的水泵可作为灵活可控负荷，通过提供频率调节等手段支持电力系统运行。然而，偏离传统运行模式不应削弱水电系统应对高影响低概率事件的能力。本文评估在风暴导致停电情景下，兼顾最小化用电成本并提供频率调节的最优抽水策略对水电配网韧性的影响，并与传统基于规则的抽水策略进行对比。案例研究表明，尽管最优策略经济性更优，但水箱水位较低，可能影响长时间停电期间的供水可靠性；而当最优策略同时参与频率调节时，水箱水位更远离边界，表现出更高的系统韧性。

解读: 该研究将水泵作为灵活可控负荷参与频率调节的思路，对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统的负荷侧资源聚合具有重要启发。研究揭示了负荷参与频率调节时需平衡经济性与系统韧性，这为阳光电源构网型GFM控制技术在工业负荷调频场景的应用提供参考：可将水泵、空调等可控负荷纳入iSolarClo...

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...

Filippo Pecci · Jesse D. Jenkins · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月

本文研究电力容量扩展模型，该模型通过最小化投资与运行成本来优化投资与退役决策。为支持规划与政策制定，模型需包含详细的运行约束、时序耦合条件、多种气象与需求情景，并考虑离散的投资决策，导致大规模混合整数优化问题，难以被通用求解器处理。为此，本文采用定制化的Benders分解方法，适用于多阶段、随机运行场景、时序政策约束及多日储能与水库水电资源的复杂模型。通过多个案例研究评估了多种水平集正则化策略以加速收敛，结果表明，选择可行域内部规划决策的正则化方案性能优越，显著提升高分辨率混合整数规划问题的计算...

解读: 该正则化Benders分解算法对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud云平台具有重要应用价值。在新能源电站容量规划中，该方法可高效求解包含ST储能变流器、SG光伏逆变器的混合整数优化问题，处理多日储能时序耦合约束和多气象场景。具体可应用于：1）PowerTitan储能系统的容量...

Xun Jiang · Yue Zhou · Jianzhong Wu · Wenlong Ming · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月

软开关点（SOPs）是安装在配电网正常断点处的电力电子装置。凭借毫秒级的控制能力，SOPs 在应对可再生能源发电和用户行为（如电动汽车出行行为）带来的显著不确定性时，在配电网的约束管理方面具有广阔的应用前景。本文提出了一种基于可行运行区域（FOR）的新型 SOP 优化控制方法。FOR 表示配电网节点功率注入的允许范围，可用于替代传统基于最优潮流（OPF）模型中的潮流方程和网络约束。由于 FOR 边界与热/电压约束之间存在一一对应关系，基于 FOR 的约束管理方法能够适应各种测量条件。此外，FOR...

解读: 该SOP约束管理技术对阳光电源ST储能系统和PowerTitan大型储能方案具有重要应用价值。SOP的毫秒级有功无功调节能力与储能变流器PCS的快速响应特性高度契合，可行运行区域建模方法可直接应用于储能系统的多约束协调控制，优化电压电流及容量边界管理。该技术可增强ST系列在配电网侧的柔性调节能力，提...

Qifan Chen · Siqi Bu · Huaiyuan Wang · Chao Lei · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年12月

相较于单一稳定性评估，多稳定性风险评估（MSRA）在应对可再生能源出力波动和系统故障等不确定性时更具实用性。本文提出一种基于图神经网络（GNN）的实时MSRA方法，统一处理功角、电压、频率及换流器主导的多种稳定性问题。通过构建运行状态图与扰动图作为GNN输入，结合图卷积层与初始残差恒等映射，提取高阶特征；引入GraphNorm缓解过平滑并提升泛化能力。基于实时数据实现多稳定性风险的连续预测，并利用alpha形状可视化稳定与不稳定区域。在IEEE 39节点、WECC 179节点及英国电网系统中的仿...

解读: 该GNN多稳定性评估技术对阳光电源PowerTitan储能系统及iSolarCloud平台具有重要应用价值。针对大规模储能电站中ST系列变流器的构网型GFM控制，该方法可实时评估功角、电压、频率及换流器主导的多维稳定性风险，解决可再生能源波动下的系统安全问题。其图神经网络架构可集成至智能运维平台，实...

Jianing Lin · Minglei Bao · Yanqiu Hou · Yi Ding 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年8月

针对极端天气事件频发带来的电力价格风险管理问题，本文提出一种创新的多区域电力市场风险分担双层框架。该框架通过跨区互济电力的时间优化配置，在风险相关价格信号引导下实现高风险区域的功率平衡缓解。上层进行基于各区域报价的最优互济电力市场出清，下层则基于预期节点边际电价等价格风险指标制定风险感知竞价策略。结合负载中断值与Ford-Fulkerson方法提出新型场景约简技术，并在解析目标级联框架下分布式求解双层模型以保护区域数据隐私。算例表明，该机制可有效降低多区域市场的价格风险。

解读: 该多区域电力市场风险分担框架对阳光电源储能系统和能源管理平台具有重要应用价值。其双层优化机制可直接应用于PowerTitan大型储能系统的跨区域调度策略，通过风险感知竞价实现储能资源在多市场间的优化配置。基于预期节点边际电价的风险指标可集成到iSolarCloud平台，为ST系列储能变流器提供极端天...

Shubhrajit Bhattacharjee · Ramteen Sioshansi · Hamidreza Zareipour · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年5月

摘要：电力批发市场正在为包含储能和发电的混合能源资源设计市场参与模式。本文研究了由太阳能和储能组成的混合能源资源在两种常见提议的市场参与模式下的策略性行为。第一种是共址混合能源资源模式，在该模式下，太阳能和储能分别提交报价。第二种是集成混合能源资源模式，在该模式下，太阳能和储能提供单一的集成报价，市场运营机构将该资源视为一个整体。我们采用了一个双层随机优化模型，其中上层确定混合能源资源的报价，下层代表市场运营机构在不同不确定运行条件下的市场出清情况。该模型应用于一个简单示例以及一个基于阿尔伯塔省...

解读: 该研究对阳光电源PowerTitan储能系统与SG系列光伏逆变器构成的混合电站具有重要应用价值。研究中的集中式与分布式决策框架可直接应用于ST系列储能变流器的市场竞价策略优化，通过分析不同参与模式下的收益机制，可指导光储混合电站在现货市场、辅助服务市场的最优投标策略。研究揭示的资源利用率与系统灵活性...

Yong Wan · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年5月

本文提出了一种系统化的随机状态空间建模方法，用于准确刻画任意非平稳电力系统不确定性实测数据的期望统计特性。通过构建两个定理和四个算法，解决了电力系统中复杂随机不确定性（如功率振荡异常跳变）的精确建模难题。基于实际风速、用电负荷及水力发电数据的仿真结果验证了所提方法的有效性。

解读: 该随机状态空间建模方法对阳光电源的储能和光伏产品线具有重要应用价值。可用于ST系列储能变流器的功率预测和调度优化,提升PowerTitan大型储能系统的运行稳定性;也可应用于SG系列光伏逆变器的MPPT控制和电网适应性。通过精确建模电网功率振荡、负荷波动等非平稳不确定性,能够优化GFM/GFL控制策...

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...

Wei Yao · Runfeng Zhang · Yurun Zhang · Shanyang Wei 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月

暂态仿真对保障电力系统安全稳定运行至关重要。大扰动后，系统可能出现暂态功角失稳和短期电压失稳，二者电气特性相似但需不同控制策略，因此准确识别主导失稳模式（DIM）尤为关键。本文提出一种新型混合深度学习框架，通过充分提取电力数据中的局部-全局特征实现高精度DIM识别。该框架采用经随机采样与聚合优化的图神经网络以增强局部特征捕捉与模型泛化能力，并引入基于自注意力机制的Transformer网络挖掘关键全局特征。同时嵌入重要离散故障特征以提升性能。所提方法有效融合多层级特征，克服了现有模型局限于单一失...

解读: 该混合深度学习框架对阳光电源储能系统和电网侧产品具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，可实时识别电网暂态功角失稳与短期电压失稳的主导模式，为ST系列储能变流器提供差异化控制策略：功角失稳时优先调节有功功率支撑，电压失稳时侧重无功补偿。该框架的图神经网络与Transformer架构可...

Chenxi Zhang · Jing Qiu · Yi Yang · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年12月

本文提出一种新颖的两阶段自适应微电网供需管理框架，兼顾设备老化特性与动态供需交互，提升系统运行效率与经济性。第一阶段引入老化感知的资产规划方法，优化分布式能源选址定容，并量化其性能衰退及运维成本增长，避免传统规划中成本低估与容量过剩问题；第二阶段采用点对点负瓦特交易机制，激励用户调节可控负荷，降低购电成本并增强供需响应能力。基于改进IEEE 33节点系统的仿真验证了该框架在成本效益与运行可靠性方面的显著优势，为未来微电网中老化感知资源集成与用户参与电力市场提供了有效路径。

解读: 该两阶段供需管理框架对阳光电源ST系列储能系统和PowerTitan大型储能方案具有重要应用价值。老化感知资产规划方法可优化储能变流器和电池系统的选址定容策略，通过量化功率器件和电池的性能衰退曲线，改进iSolarCloud平台的预测性维护算法，避免容量配置过剩。点对点负瓦特交易机制可集成到微电网E...

Chenhan Xiao · Yizheng Liao · Yang Weng · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年6月

近期研究进展表明，利用电压和功率数据等传感器测量值来识别配电网中的线路故障是有效的。然而，这些测量值可能会将电力用户的敏感信息（如家庭居住情况和经济状况）泄露给对手，从而无意中给电力用户带来隐私风险。为保护原始数据不直接暴露给第三方对手，本文提出了一种新颖的分布式数据加密方案。通过研究高斯差分隐私，证明了该加密策略的差分隐私属性，从而验证了其有效性。鉴于原始数据加密可能会影响故障检测的有效性，本文通过研究线路故障前后数据分布之间的库尔贝克 - 莱布勒散度来分析性能下降情况。通过这种分析，我们可以...

解读: 该隐私保护线路断电检测技术对阳光电源的储能和光伏产品线具有重要应用价值。可集成至ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的控制系统中,通过安全多方计算实现分布式设备间的数据协同分析。这将增强iSolarCloud平台的智能运维能力,在保护用户数据隐私的同时提升故障诊断效率。特别是在大型储能电站和工商业...

Yi Li · Chaojie Li · Guo Chen · Xiaojun Zhou 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年4月

准确的电价短期预测对电力市场数字化至关重要。然而，可再生能源扩张与用电需求增长导致电价波动加剧，预测难度加大。供需不平衡的不确定性及电力市场的时空关联性是精准预测的主要障碍。本文提出一种多任务学习模型MGAAL，结合图注意力机制，并引入异常价格尖峰预测的辅助任务，提升泛化能力并降低过拟合风险。MGAAL采用基于注意力的图神经网络捕捉电力时空流动动态，并通过同方差不确定性和梯度归一化自适应调整任务权重。基于澳大利亚国家电力市场数据的实验表明，该模型性能优于当前先进方法。

解读: 该多任务图自适应学习电价预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统和ST系列储能变流器的能量管理策略中，精准的电价短期预测可优化充放电调度决策，通过峰谷套利提升收益。其图神经网络捕捉时空关联的方法可集成至iSolarCloud云平台，实现多站点储能协同优化。异常价...