找到 12 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
变短路比下GFM与GFL逆变器混合系统的功率振荡分析及双互阻尼控制
Power Oscillation Analysis and Dual Mutual Damping Control for Hybrid System with GFM and GFL Inverters Under Varying Short Circuit Ratio
Xiaoke Liu · Yandong Chen · Zili Wang · Cong Luo 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月
具备构网型（GFM）和跟网型（GFL）逆变器的混合并网系统中的有功功率振荡会威胁其安全运行。本文考虑了GFM和GFL逆变器之间的耦合，建立了该异构系统的小信号模型。基于该模型，定性和定量地揭示了在不同短路比（SCR）下控制参数对功率振荡的影响机制。特别地，与其他参数相比，GFM逆变器的阻尼起主导作用。因此，将包含角频率和有功功率互阻尼的双互阻尼控制（DMDC）集成到GFM逆变器中以增强系统阻尼。文中还给出了其稳定性分析和关键参数设计。最后，实验结果验证了DMDC的有效性，表明在强电网和弱电网条件...
解读: 该双互阻尼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。在弱电网场景下，阳光电源储能系统常采用GFM构网模式支撑电网，而光伏SG系列逆变器多为GFL跟网模式，两者混合并网时易产生低频功率振荡。该研究揭示的GFM-GFL动态交互机理可指导阳光电源优化混合系统控...
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...
用于现代电力系统中构网型电力变换器的功率振荡阻尼控制器
Power Oscillation Damping Controllers for Grid-Forming Power Converters in Modern Power Systems
Elia Mateu-Barriendos · Onur Alican · Javier Renedo · Carlos Collados-Rodriguez 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
在以同步电机为主导的传统电力系统中，区域间振荡及其抑制方法已得到广泛研究。已有多篇文献探讨了跟网型电压源换流器（GFOL）中的功率振荡阻尼（POD）控制器。然而，在电力电子设备渗透率不断提高的现代电力系统中，构网型电压源换流器（GFOR）的POD控制器性能仍需进一步研究。本文研究了现代电力系统中GFOR及其附加POD控制器在抑制机电振荡方面的性能。本文通过对换流器的有功和无功功率注入进行附加调制，分别提出了单独的有功功率调制POD控制器（POD - P）、单独的无功功率调制POD控制器（POD ...
解读: 该功率振荡阻尼控制技术对阳光电源构网型产品具有重要应用价值。针对ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统，可在现有VSG控制基础上叠加POD附加阻尼控制器，通过小信号建模优化阻尼参数设计，有效抑制多储能站点互联时的低频振荡问题。对于SG系列光伏逆变器的GFM模式，该技术可增强弱电网接入时...
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...
面向物理的神经网络用于在线动态安全评估
Physics-following Neural Network for Online Dynamic Security Assessment
Chao Shen · Ke Zuo · Mingyang Sun · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
数据驱动的动态安全评估（DSA）已成为应对可再生能源与电力电子设备快速接入带来安全挑战的有力工具。近期，融合微分方程描述物理规律的物理信息神经网络（PINN）被引入DSA，但仍面临代数偏差、收敛错误及训练非凸性等难题。为此，本文提出一种新型面向物理的神经网络（PFNN），通过估计故障后状态响应实现DSA。设计双阶段训练策略：第一阶段采用监督参数空间缩减以提升可优化性；第二阶段引入动力学引导的局部学习，结合经验损失与源自动态模型的物理正则项，解决代数偏差并确保正确收敛。在WSCC 3机9节点、新英...
解读: 该物理引导神经网络技术对阳光电源储能与新能源并网产品具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，可实现故障后动态响应的快速预测与安全评估，提升电网支撑能力；结合ST系列储能变流器的构网型GFM控制，通过动力学模型正则化训练，可优化虚拟同步机参数整定，增强暂态稳定性。在SG系列光伏逆变器的...
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...
基于交互电流及其灵敏度的异构风电场动态等效并保留DFIG间相互作用
Dynamic Equivalence to Heterogeneous Wind Farm While Preserving Interaction Among DFIGs Based on Interactive Currents and Their Sensitivities
Shenghu Li · Diwen Tao · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
随着双馈感应发电机（DFIG）数量的增加，电力系统稳定性下降，因此需要配备附加阻尼控制器（SDC）。由于控制复杂，仅部分双馈感应发电机安装了附加阻尼控制器，从而形成了异构风电场（HWF），但其动态等效模型（EM）尚未得到研究。首先，将双馈感应发电机传递函数的输出新分解为公共交互电流（CCI）和网络交互电流（CNI），以量化双馈感应发电机之间的相互作用。然后，通过将附加阻尼控制器的状态空间方程重新排列为解耦规范形式，将异构风电场划分为3种子系统，每种类型都用一台等效双馈感应发电机表示。前两种子系统...
解读: 该研究的DFIG交互电流动态等效方法对阳光电源的储能与风电产品具有重要参考价值。首先，文中提出的电磁耦合建模方法可用于优化ST系列储能变流器的并网控制策略，特别是在大规模储能电站中多机组的协调控制。其次，该灵敏度分析方法可应用于PowerTitan储能系统的系统级建模，提升多机组运行稳定性。此外，这...
面向氢-电配电网协同与移动储氢的量子辅助组合Benders算法
Quantum Assisted Combinatorial Benders' Algorithm for the Synergy of Hydrogen and Power Distribution Systems With Mobile Storage
Mingze Li · Siyuan Wang · Lei Fan · Zhu Han · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
氢能基础设施的发展有望促进可再生能源在配电网中的消纳。为利用氢能系统的灵活性，本文提出一种混合二进制二次规划模型，用于氢-电配电网协同运行，并建模车载移动储氢设施的路径调度及装卸量。设计了一种量子辅助的组合Benders分解算法，将主问题与子问题分别部署于量子处理单元和经典CPU求解。主问题被重构为量子退火器可高效求解的无约束二进制二次优化问题。在混合量子-经典计算平台上的测试结果表明，随着问题规模增大，该方法呈现优于传统CPU商业求解器的趋势。
解读: 该量子辅助优化算法对阳光电源氢-电综合能源系统具有重要应用价值。在PowerTitan储能系统与氢能耦合场景中，可优化移动储氢车辆调度与充放策略，提升系统灵活性。对于工商业光伏配储项目，该算法可协同SG逆变器、ST储能变流器与氢储能设施的多时间尺度调度，解决大规模混合整数优化难题。量子计算加速特性可...
基于暂态稳定性的弹性交直流混合微电网优化规划
Transient Stability-Driven Planning for the Optimal Sizing of Resilient AC/DC Hybrid Microgrids
Yi Wang · Goran Strbac · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年11月
本文提出一种面向弹性交直流混合微电网最优容量配置的暂态稳定性驱动规划框架，综合考虑不同类型故障下的频率与电压稳定要求及交直流互联变流器的频压耦合动态。该模型采用防御者-攻击者-防御者（DAD）结构，并通过增强型遗传算法结合稀疏计算与局部搜索进行求解。在运行层面，提出一种计及常规机组调速器、自动电压调节器及逆变型电源下垂控制动态的暂态稳定约束最优潮流（TSC-OPF）方法，并引入Lyapunov优化以处理储能设备的时间耦合特性，实现小时级决策与秒级动态的协同优化。算例验证了该框架在满足暂态稳定性前...
解读: 该暂态稳定性驱动规划框架对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。研究中的TSC-OPF方法与Lyapunov优化可直接应用于交直流混合微电网场景下的储能容量配置，特别是在工商业微电网和离网系统中。文中提出的频压耦合动态建模可优化阳光电源双向变流器的控制策略，增...
一种近似哈密顿神经网络增强的多机电力系统励磁控制
A Nearly Hamiltonian Neural Network-Enhanced Multi-Machine Power System Excitation Control
Youbo Liu · Xuexin Wang · Gao Qiu · Zhiyuan Tang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
广义哈密顿系统理论（GHST）是高维非线性电力系统励磁控制的有力工具，但由于实际高阶系统解析不可行以及子模块不完整，该理论依赖降阶动态，从而导致控制误差。为解决这一问题，本文提出了一种基于近哈密顿神经网络（NHNN）的非线性励磁控制方法。该方法从测量数据中学习每台发电机的结构化哈密顿量，减轻了因降阶引起的哈密顿量实现误差。然后，通过组合这些哈密顿量，提出了一种保持系统响应的全局能量函数，用于稳定控制。在双机系统上的仿真结果表明，与广义哈密顿系统理论和PID控制方法相比，该方法提高了系统稳定性，平...
解读: 该近似哈密顿神经网络控制技术对阳光电源构网型储能系统具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统并网场景中，传统哈密顿励磁控制虽能保证能量结构稳定性，但对参数摄动敏感。该研究提出的深度学习补偿方案可直接应用于ST系列储能变流器的GFM控制策略：通过神经网络实时补偿电网阻抗变化、负载扰动等不确...
量化气电系统故障传播速度：一种半隐式仿真方法
Quantify Gas-to-Power Fault Propagation Speed: A Semi-Implicit Simulation Approach
Ruizhi Yu · Suhan Zhang · Yong Sun · Wei Gu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
现代清洁能源电力系统高度依赖天然气的安全供应，易受管道破裂与泄漏故障引发的气体扰动影响。本文首次基于仿真研究此类故障在气-电耦合系统中的跨系统传播速度。建立了故障的微分代数方程模型，结合特征线法确定故障处边界条件；采用基于刚性精确Rosenbrock格式的半隐式方法进行故障后仿真，兼具隐式稳定性与显式计算效率；并提出基于连续Runge-Kutta法的关键时刻定位策略以精确捕捉动态事件。案例验证了该方法在精度与效率上的优势，揭示了故障位置与管道摩擦对传播速度的影响，以及气-电双向耦合可能引发的连锁...
解读: 该气-电故障传播速度量化技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统与微电网解决方案具有重要应用价值。在燃气-光伏-储能混合能源系统中，ST系列储能变流器需应对燃气机组故障引发的快速功率波动。研究提出的半隐式仿真方法可集成至iSolarCloud智能运维平台，实现毫秒级故障传播预测，为储能系统GF...
基于自适应线性潮流模型的交流网络约束机组组合
AC Network-Constrained Unit Commitment Based on Adaptive Linear Power Flow Model
Jiarui Long · Zhifang Yang · Yuming Liu · Mingxu Xiang 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年8月
网络约束机组组合（UC）通常采用交流约束的线性近似以保证求解效率，但现有线性化方法难以应对机组启停导致的运行工况变化及交流可行性恢复问题，且近似精度依赖于工况与初始点的接近程度。本文提出一种基于自适应线性潮流模型的UC方法，将运行工况按机组状态、负荷水平和拓扑划分为多个区域，并引入辅助二元变量实现区域及对应最优线性模型的自适应选择。通过识别对UC精度影响显著的关键支路并仅在这些支路上应用自适应模型，有效降低计算负担。在多个标准测试系统及中国某省级电网中的验证表明，该方法显著减少支路有功/无功潮流...
解读: 该自适应线性潮流模型对阳光电源PowerTitan大型储能系统和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。在源网荷储协调优化场景中，储能系统的充放电调度需考虑电网潮流约束，该方法通过自适应区域划分和关键支路识别，可显著提升ST系列储能变流器参与电网调度的决策精度和计算效率。特别适用于省级电...