Shixuan Yu · Xiaodong Zheng · Tianzhuo Shi · Ruilin Chen 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月

随着大规模分布式能源（DERs）持续接入配电网（DN），DN已具备参与负荷频率控制（LFC）的能力。本文提出一种基于序的异构智能体软演员-评论家方法（OHASAC），以解决异构可控DERs间的协调问题。通过神经网络估计异构智能体的最优更新顺序，并将最优LFC问题建模为考虑DN与输电网（TN）协调的局部可观测马尔可夫博弈。模型涵盖变辐照条件下电池储能系统（BESS）与光伏（PV）的协同调频。仿真结果表明，该方法在DN-TN协同环境中能有效管理多种分布式电源，兼具优良的泛化性与可扩展性。

解读: 该异构智能体协同控制技术对阳光电源PowerTitan储能系统与SG系列光伏逆变器的协同调频具有重要应用价值。OHASAC方法可优化ST储能变流器在变辐照条件下的BESS-PV协同响应策略，提升配电侧分布式资源参与电网LFC的能力。基于序的智能体更新机制可集成至iSolarCloud平台，实现多站点...

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...

Yuxin Ma · Zechun Hu · Yonghua Song · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月

以电池储能为代表的灵活资源已被整合到负荷频率系统中，以缓解可再生能源渗透率不断提高所带来的频率安全风险。这些资源具有高度的灵活性，能够定制控制逻辑以提高频率控制性能。虽然已有大量研究聚焦于利用这些灵活资源对一次调频（PFR）或二次调频（SFR）的控制逻辑和参数进行优化，但对一次调频和二次调频的联合优化尚未得到深入探究。考虑到一次调频和二次调频对系统频率控制稳定性、性能和效率的耦合影响，本文首先提出了一种具有增强控制灵活性和适应性的一次调频和二次调频新框架。在该控制框架内，推导了一种基于模型的<i...

解读: 该自适应频率控制优化技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。研究提出的联合优化控制器参数与储能调度方法，可直接应用于储能系统的一次调频（快速功率响应）和二次调频（AGC）功能开发。基于特征根分析的稳定性约束设计，能增强阳光电源构网型GFM控制策略在弱电网环...

Jacob Thrän · Jakub Mareček · Robert N. Shorten · Timothy C. Green · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月

电动汽车（EV）的可控充电是提升可再生能源消纳、降低固定储能需求的重要灵活性资源。为应对个体驾驶与充电行为的不确定性，本文提出将多辆电动汽车电池视为一个具有聚合功率与能量边界的虚拟电池，从而预测可提供的系统备用容量。基于1000辆电动汽车数据的线性回归模型验证了边界的可预测性，归一化均方根误差为20%–40%。采用包含条件风险价值的两阶段随机模型预测控制算法，实现日前 reserve 调度。英国120万条家用充电记录的案例表明，车队规模扩大可提升预测精度，增加备用收益并降低运营成本；当规模达40...

解读: 该电动汽车聚合备用容量技术对阳光电源充电桩产品线及储能系统具有重要应用价值。研究提出的虚拟电池聚合边界模型可直接应用于阳光电源V2G充电桩的群控策略，通过随机模型预测控制算法优化充电调度，使车队参与电网辅助服务。400辆以上规模可降低60%运营成本、单车提供1.8kW备用容量的数据，为阳光电源设计充...

Jie Feng · Wenqi Cui · Jorge Cortés · Yuanyuan Shi · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月

可再生能源的高比例接入导致电力系统惯量时变，进而恶化频率动态性能。通过调节电力电子接口资源的功率设定值参与一次调频是一种有效缓解手段，但在时变惯量下控制器设计面临稳定性与最优性挑战。本文将时变惯量下的频率动态建模为非线性切换系统，各模式对应不同惯量水平下的非线性转子运动方程。提出一种神经比例-积分（Neural-PI）控制器结构，可保证各模式下输入-状态指数稳定。进一步设计在线事件触发切换机制，从针对不同惯量优化的Neural-PI控制器集中动态选取最优控制器。IEEE 39节点系统的仿真验证了...

解读: 该变惯量频率控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。文章提出的Neural-PI控制器与在线事件触发切换机制，可直接应用于阳光电源构网型GFM控制策略优化：在高比例新能源场景下，系统惯量随光伏SG逆变器出力波动而剧烈变化，传统固定参数VSG难以兼顾稳定...

Heqing Huang · Yuzhang Lin · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年12月

随着基于逆变器的电源（IBR）在电力系统中逐渐取代同步发电机（SG），IBR的动态状态估计（DSE）成为一个新兴课题。与SG不同，IBR的动态模型在很大程度上依赖于其控制算法，而传统的SG动态状态估计方法假定状态空间和动态模型不变，无法实时处理控制模式发生变化的IBR，尤其是当电网运营商不清楚IBR当前的控制模式时。针对这些挑战，本文提出了一种期望最大化滑动窗口迭代扩展卡尔曼滤波器（EM - SW - IEKF）方法。该方法通过期望最大化（EM）算法在理论上实现了不同模式下的最大似然估计，提供了...

解读: 该切换动态状态估计技术对阳光电源储能与光伏产品具有重要应用价值。针对ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器在GFM/GFL控制模式切换时的动态行为监测，该方法可精准识别控制模式转换时刻并实时更新状态估计模型。可直接应用于PowerTitan储能系统的智能运维模块，通过扩展卡尔曼滤波与残差分析实现故障...

Cong Chen · Siying Li · Lang Tong · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年12月

我们研究了电池储能参与方提交荷电状态（SoC）相关报价情况下的能源 - 备用联合优化市场出清问题。虽然荷电状态相关报价考虑了储能的损耗和机会成本，但此类报价会导致市场出清过程中的优化问题呈现非凸性。更具挑战性的是调节备用容量出清，其中荷电状态相关成本是不确定的，因为它取决于市场出清后未知的调节轨迹。为解决多时段联合优化实时能源 - 备用市场中的非凸性和不确定性问题，我们对荷电状态相关报价引入了一个简单的限制条件，并提出了一个鲁棒优化模型，将不确定情况下的非凸市场出清问题转化为标准的凸分段线性规划...

解读: 该SoC相关报价的多时段能量-备用联合优化技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。通过在iSolarCloud云平台中集成SoC分段报价策略，可精确刻画储能系统在不同荷电状态下的充放电能力边界，优化电池全生命周期管理。该技术可直接应用于储能参与电力辅助服务...

Pei Yong · Fei Guo · Zhifang Yang · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年10月

电力系统运行需要在建模和优化过程中考虑电池储能（BES）的退化特性。现有方法通常采用固定参数来建立充放电行为与电池储能退化成本之间的映射关系。然而，电池储能的退化特性在老化过程中不断变化，因此固定参数模型在整个寿命周期内无法保证精确性。本文提出了一种考虑电池老化影响的电池储能退化模型，该模型能够捕捉电池特性的变化。基于阿伦尼乌斯电池退化方程，我们推导出了一种以电力系统视角下电池储能运行变量为输入的退化解析表达式。然后，我们对该表达式进行凸化处理，以便将与老化相关的退化特性嵌入到电力系统优化模型中...

解读: 该年龄相关的电池退化模型对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。通过显式建模循环老化与日历老化的耦合影响，可直接集成到iSolarCloud云平台的智能调度算法中，优化储能系统的充放电策略。该模型能精确评估不同运行工况下的容量衰减，为ST储能系统提供更精准的寿...

Shuangqi Li · Alexis Pengfei Zhao · Chenghong Gu · Siqi Bu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月

深度强化学习（DRL）因计算效率高，有望实现复杂系统的在线优化控制，但其可解释性与可靠性限制了在智能电网能量管理中的工程应用。本文首次提出一种新颖的模仿学习框架，用于解决电网连接电动汽车（GEV）充电管理中的高效计算问题。通过基于车网互动（V2G）成本效益分析的先验优化模型生成最优策略，并构建专家经验池以配置学习环境。设计双Actor-Imitator网络结构，实现专家知识向强化学习模型的有效迁移，提升训练效率与调度性能。实验结果表明，该方法在英国某示范微网中有效提升了V2G经济效益并缓解了电池...

解读: 该可解释深度强化学习技术对阳光电源充电桩产品线及储能系统具有重要应用价值。文章提出的模仿学习框架可直接应用于阳光电源V2G充电桩的智能调度算法，通过专家经验池加速DRL训练，提升充电策略的可靠性与可解释性，解决传统黑盒AI在电网能量管理中的工程化难题。该方法可集成至iSolarCloud云平台，实现...

Vedran Bobanac · Hrvoje Pandžić · Hrvoje Bašić · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年6月

本文提出了一种可用于各种电力系统研究的实用线性电池储能模型。所提出的确定模型参数的方法基于对四种不同技术的锂离子电池进行实验所获得的数据。该模型本身考虑了两个重要但常被忽视的电池特性：（i）可变的充放电能量效率；（ii）非线性的充电曲线。将所提出的模型与三种简化模型进行了比较，这三种简化模型仅考虑了上述两种电池特性中的一种或都未考虑。为证明该模型在实际中的适用性和优势，使用这四种模型来制定电池储能的最优日前市场调度计划，并利用专用试验台对所制定调度计划的可行性进行了实验验证。除了提出该模型之外，...

解读: 该锂离子电池精确建模技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。模型的线性化特性可直接集成到iSolarCloud云平台的优化调度算法中，提升储能系统经济性评估精度。考虑容量衰减、库仑效率和温度影响的建模方法，可优化ST储能变流器的充放电策略，延长电池寿命并降...

Farid Kochakkashani · Payman Dehghanian · Miguel A. Lejeune · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年4月

摘要：风能的采集受其发电可用性和波动性的限制。储能系统（ESS）通过吸收发电的波动性和弃电现象，在一定程度上解决了这一局限。然而，传统的静态储能系统可能缺乏有效支撑大规模电力系统所需的覆盖范围和灵活性。本文提出了一种创新方法，建议将电池电力机车（BEL）用作移动储能工具。电池电力机车搭载可分离的电池轨道车，其储能容量得到提升，能够提供灵活且广泛的能源供应。我们提出了一种新的考虑不确定性的优化模型，该模型全面整合了电力系统和铁路系统的运行。所提出的模型被表述为一个混合整数非线性随机规划（SMINL...

解读: 该研究将移动式储能应用于电网调峰与频率调节，对阳光电源储能与充电业务具有重要启发。技术层面，可借鉴机车储能的双向功率调度策略优化PowerTitan储能系统的电网支撑能力，提升ST系列储能变流器在风光消纳场景下的快速响应性能。产品应用上，可拓展至充电桩业务，开发具备V2G功能的移动储能充电解决方案，...

Kannan Thirugnanam · Vinod Khadkikar · Tareg Ghaoud · Qais Qawaqneh 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月

本文提出一种能量管理策略（EMS），以改善智能电网变电站（SGS）的电能质量（PQ）参数，即电压不平衡、功率因数和频率偏差。在此，SGS 以并网多微电网（MMGs）形式呈现，这些微电网配备了分布式发电机（DG），如太阳能光伏（PV）和风力发电机（WT）、电池储能系统（BES）、电动汽车充电站、电容器组、制冷机以及建筑负载电力需求（LPD）。由于建筑 LPD 的随机性和制冷机运行的动态特性，将 SGS 的 PQ 参数维持在阈值范围内颇具挑战。此外，由于建筑 LPD 的非线性、DG 功率的间歇性以及...

解读: 该数据驱动的能量管理策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。文章提出的电压不平衡抑制、功率因数校正和频率偏差控制技术，可直接应用于储能变流器的构网型GFM控制算法优化，提升电网支撑能力。实时监测与历史数据融合的动态调度方法，可集成到iSolarCloud云...