找到 14 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
一种基于改进直流解的物理信息图卷积网络用于交流最优潮流
A Physics-Informed Graph Convolution Network for AC Optimal Power Flow Via Refining DC Solution
Yundi Liu · Yuanzheng Li · Shangyang He · Yang Li 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月
求解大规模电力系统的交流最优潮流（AC - OPF）问题对于整合可再生能源的电力系统运行至关重要。然而，随着系统规模的增大，传统的交流最优潮流数值方法面临计算成本高和收敛困难等挑战。为应对这些挑战，现有研究采用直流最优潮流（DC - OPF）或数据驱动方法。直流最优潮流通过考虑电力系统的固有物理特性（如电压变化）对交流最优潮流问题进行线性化处理，从而提供近似解。同时，数据驱动方法利用其强大的端到端学习能力有效求解交流最优潮流。尽管这两种方法速度都足够快，但直流最优潮流由于其简化假设（忽略了无功功...
解读: 该物理信息图卷积网络技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及ST系列储能变流器的能量管理系统具有重要应用价值。通过快速求解AC-OPF问题，可显著提升储能系统在电网侧的实时调度响应速度，优化多台储能变流器并联运行时的功率分配策略。该方法融合物理约束的特性与阳光电源构网型GFM控制技术高度契合...
基于软演员-评论家算法与逻辑型Benders分解相结合的风电不确定性下月度安全约束机组组合
Soft Actor-Critic Combined with Logic-Based Benders Decomposition Algorithm for Monthly Security Constrained Unit Commitment under Wind Power Uncertainty
Jianbing Feng · Zhouyang Ren · Wenyuan Li · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
月度安全约束机组组合（M - SCUC）从长期视角确保了高比例可再生能源渗透下电力系统运行的可靠性和灵活性。本文基于深度强化学习，提出了一种结合基于逻辑的Benders分解（LBD - SAC）的软演员 - 评论家算法，以高效求解M - SCUC问题。该算法无需进行任何紧凑性近似，即可处理M - SCUC模型中的高维、非凸和复杂不确定性问题。在LBD - SAC算法中，开发了一种任务分解和优化辅助的训练机制，以确保运行约束并提高收敛性能。M - SCUC问题被分解为主问题和子问题，主问题带有用于...
解读: 该研究提出的强化学习与Benders分解混合优化方法对阳光电源的储能与光伏产品线具有重要参考价值。具体而言：1) 可应用于ST系列储能变流器的调度优化,提升PowerTitan大型储能系统对风电波动的适应能力；2) 可优化SG系列光伏逆变器的MPPT控制策略,提高系统在复杂天气条件下的发电效率；3)...
分布式能源的混合振荡阻尼与惯性管理
Hybrid Oscillation Damping and Inertia Management for Distributed Energy Resources
Cheng Feng · Linbin Huang · Xiuqiang He · Yi Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
以换流器接口分布式能源资源（DERs）为主导的电力系统通常表现出较弱的阻尼能力和较低的惯性，从而影响系统稳定性。尽管单个 DER 控制器正在不断发展以提供更优的振荡阻尼能力和惯性支撑，但缺乏针对多个 DER 的全网协调管理措施，这可能会导致意外的不稳定和成本效益问题。为填补这一空白，本文提出了一种考虑网络耦合效应的多 DER 混合振荡阻尼与惯性管理策略，并试图通过适当的经济激励措施鼓励 DER 提供更强的阻尼和惯性。首先，我们构建了一个优化问题，以调整和分配 DER 的阻尼和惯性系数，在确保系统...
解读: 该研究的混合振荡阻尼与惯性管理技术对阳光电源储能与光伏产品线具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器的GFM控制优化,提升PowerTitan大型储能系统的电网支撑能力;也可集成到SG系列光伏逆变器的VSG控制中,增强弱电网适应性。通过在现有控制算法中引入自适应阻尼机制,可有效改善储能/光伏...
电动汽车的备用容量提供：聚合边界与随机模型预测控制
Reserve Provision From Electric Vehicles: Aggregate Boundaries and Stochastic Model Predictive Control
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...
正则化Benders分解在高性能容量扩展模型中的应用
Regularized Benders Decomposition for High Performance Capacity Expansion Models
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...
基于电池荷电状态相关报价的多时段能量-备用联合优化
Multi-Interval Energy-Reserve Co-Optimization With SoC-Dependent Bids From Battery Storage
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...
面向多输电节点分布式能源聚合的实时经济调度方法
Real-Time Economic Dispatch Approach for Wholesale Energy Market With Multi-Transmission-Node DER Aggregation
Zhentong Shao · Weilun Wang · Brent Eldridge · Abhishek Somani 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年11月
联邦能源管理委员会第2222号令推动分布式能源资源（DER）参与批发电力市场，带来显著运行复杂性。为适应现行市场机制，区域输电组织正探索在输电节点层面聚合DER（T-DER），将其建模为虚拟电厂等聚合形式。本文提出一种实时经济调度（RTED）框架，支持多T-DER协同优化参与市场运行。通过改进分布因子（DF）模型刻画各T-DER对输电网络的影响，并引入基于K近邻预测与离散PI校正的DF动态更新策略，结合保障输电约束的信号机制，提升市场出清的经济性。基于实际负荷数据在改进的24节点和118节点系统...
解读: 该多输电节点DER聚合调度技术对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器的电力市场参与具有重要应用价值。文章提出的改进分布因子模型和K近邻预测算法可直接应用于iSolarCloud云平台，优化多站点储能资产的虚拟电厂聚合调度策略。基于离散PI校正的动态更新机制可增强储能系统实时经济调...
高渗透率可再生能源电力系统实时调度：一种专家知识与强化学习混合方法
Real-Time Scheduling of High-Penetrated Renewable Power Systems: An Expert Knowledge and Reinforcement Learning Hybrid Approach
Sijun Du · Tao Ding · Yang Xiao · Jingyu Wan 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月
现代电力系统正向低碳可持续转型，可再生能源渗透率的提升及其不确定性给系统调度带来严峻挑战，灵活元件的引入进一步增加了调度复杂性。为此，本文提出一种融合专家知识与强化学习（RL）的混合实时调度方法。首先建立包含柔性负荷与储能的高渗透率可再生能源系统实时调度模型，并转化为马尔可夫决策过程。通过引入专家知识作为系统与RL智能体之间的中介，利用RL算法优化的机组控制序列进行调度决策。基于SG 126节点系统的算例验证了所提方法在保障系统安全稳定运行的同时，显著提升可再生能源消纳能力的有效性与潜力。
解读: 该混合调度方法对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud平台具有重要应用价值。强化学习与专家知识融合的实时调度策略可直接应用于ST系列储能变流器的智能控制算法，优化充放电决策以应对高比例光伏接入的不确定性。该方法可集成至iSolarCloud云平台，实现多站点储能系统协同调度，提...
基于事件信息与影响评分及二元线性规划的配电网规划候选方案识别与配置
Event-Informed Identification and Allocation of Distribution Network Planning Candidates With Influence Scores and Binary Linear Programming
Juan J. Cuenca · Marta Vanin · Md. Umar Hashmi · Arpan Koirala 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年5月
本文提出一种新型数值方法，用于制定可预防未来拥塞与电压问题的配电网扩展规划。通过预测热载荷与电压越限事件的持续时间与强度，确定线路/电缆升级、电压调节器及储能系统部署的潜在候选方案集合，并结合二元线性规划算法求解消除所有约束越限的最小成本方案。该方法在改进的IEEE 33节点网络及爱尔兰西部实际1171节点馈线上经高分辨率准静态时序仿真验证。考虑了三类候选池与成本情景以评估方法敏感性。结果表明，该方法为设计者、规划者与政策制定者提供了灵活工具，可在确保消除全部预测越限的同时，适度放宽少量越限以显...
解读: 该配电网规划方法对阳光电源PowerTitan储能系统及ST系列储能变流器的部署优化具有重要价值。文章提出的事件驱动型影响评分与二元线性规划算法，可直接应用于阳光电源储能系统的选址定容决策：通过预测电网热载荷与电压越限事件，精准识别储能系统最优部署位置，在消除电网约束的同时实现最小投资成本。该方法与...
电动汽车提供频率支持以促进可再生能源并网
Frequency Support From Electric Vehicles for Advancing Renewable Energy Integration
Dilip Pandit · Atri Bera · Tu Nguyen · Raymond Byrne 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年4月
由于积极的脱碳目标、成本降低和政府投资增加，现代电网中可再生能源的并网比例迅速上升。然而，基于逆变器的发电方式渗透率提高会因系统惯性下降而引发频率稳定性问题。本文提出一种量化电动汽车（EV）为电网提供频率支持能力的框架，以提升可再生能源的并网极限。考虑EV提供虚拟惯性和一次频率响应，结合EV行为不确定性建立随机模型以确定其放电上限。构建包含EV动态虚拟惯性和下垂系数的多机系统频率响应（MM-SFR）模型，并从中导出频率安全约束。结合换流器电压安全与低电压穿越约束，嵌入非线性优化框架以求解可再生能...
解读: 该研究对阳光电源V2G储能系统和充电桩产品线具有重要应用价值。文章提出的EV虚拟惯性和一次频率响应框架，可直接应用于阳光电源车网互动充电桩和PowerTitan储能系统的协同控制策略。具体而言：1）EV动态虚拟惯性和下垂系数的MM-SFR模型可优化ST系列储能变流器的VSG控制算法，提升电网频率支撑...
氢能数据中心的柔性负荷调度：一种效率优先的非凸不确定优化方法
Flexible Load Scheduling of Hydrogen Energy Data Centers: An Efficiency-Preferred Non-Convex Uncertain Optimization Approach
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...
广义频率成形服务中的分布式能源最优参与设计
Optimal Participation Design of DERs in General Frequency Shaping Services
Cheng Feng · Siyuan Wang · H. Oliver Gao · Fengqi You · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月
针对高比例可再生能源电力系统的频率控制需求，本文提出广义频率成形服务（GFSS）框架，统一整合异构频率控制服务，实现分布式能源（DER）的规模化协调。GFSS通过标准化系统级频率响应目标，优化DER参与参数，在满足动态性能要求的同时最小化功率与能量储备需求。本文构建了非凸优化模型，并设计高效求解算法，显著降低计算耗时。算例表明，该方法可将控制服务成本降低高达60%，计算时间缩短至数分钟，具备实时、经济协调DER的应用潜力。
解读: 该GFSS框架对阳光电源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DER最优参与设计方法可直接应用于储能系统的频率响应服务，通过优化功率和能量储备参数，降低60%的控制服务成本，显著提升储能系统经济性。该算法的实时计算能力（数分钟级）可集成至iSolarClou...
一种面向微电网的两阶段自适应供需管理框架：考虑设备老化的资产规划与点对点负瓦特交易
A Two-Stage Adaptive Supply-Demand Management Framework for Microgrids: Aging-Aware Asset Planning and Peer-to-Peer Negawatt Trading
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...
通过详细的输电建模和机组策略选择提升不确定性和阻塞条件下的自动发电控制性能
Enhancing Automatic Generation Control Performance Under Uncertainty and Congestion Through Detailed Transmission Modeling and Strategic Selection of Units
Victor H. Hinojosa · Daniel Bolbarán · Esteban Gil · Guillermo Gutierrez-Alcaraz · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年11月
将自动发电控制（AGC）系统视为经济调度与同步发电机动态之间的中介，本文提出一种新的AGC建模方法。该调度框架基于随机N-1有损网络约束经济调度问题，构建为混合整数线性规划模型，并采用分段线性表达式表示输电损耗。在一次调频结束后，该方法在两阶段随机优化中选择参与调节的机组并确定其调节分配因子，综合考虑负荷电压依赖性，利用线性有损移位因子建模潮流与网损，最小化启停与运行成本。所提方法允许AGC机组双向调节以经济应对低频事件，协同优化能量与备用，相较传统AGC更具灵活性与效率。在50节点系统中通过D...
解读: 该AGC优化调度技术对阳光电源ST系列储能系统和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。研究提出的双向调节策略与能量-备用协同优化方法，可直接应用于储能变流器参与电网一次调频后的二次调频控制，通过随机优化算法动态调整储能系统充放电功率分配因子，在考虑输电阻塞和网损的前提下实现经济调度。该方...