找到 52 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
基于SCADA数据的周期增强型Informer模型用于短期风电功率预测
Periodic-Enhanced Informer Model for Short-Term Wind Power Forecasting Using SCADA Data
Zhao-Hua Liu · Long-Wei Li · Hua-Liang Wei · Ming Li 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月
针对风电场SCADA系统提供的丰富运行与环境数据，提出一种周期增强型Informer模型用于短期风电功率预测。首先，采用基于v-p曲线与四分位法结合的方法滤除稀疏离群点，并利用DBSCAN算法去除功率曲线中的聚集噪声；其次，基于最大信息系数筛选多特征输入集以提升数据利用效率；进而设计时序卷积网络提取输入特征的标量投影，并融合局部与全局时间戳构建周期信息增强的嵌入层；最后，在Informer模型中引入多尺度深度融合模块，实现跨时间尺度特征的深层整合，有效避免了模型加深带来的资源浪费与过拟合问题。实...
解读: 该周期增强型Informer模型对阳光电源的智能运维和储能系统具有重要应用价值。首先，该模型的多特征输入与时序预测技术可直接应用于iSolarCloud平台的发电预测模块，提升风光储多能互补系统的调度效率。其次，模型的周期性特征提取方法可优化ST系列储能变流器的能量管理策略，特别是在PowerTit...
面向故障后风电主导电网恢复的控制设计与电磁暂态仿真
Control Design and EMT Simulation Toward the Restoration of Faulted Wind-Dominant Grids
Hoang P. Dang · Zhenghan Zhang · Hugo N. Villegas Pico · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
当前电力工程师面临利用电磁暂态（EMT）仿真研究风电主导电网恢复的挑战。本文提出三项策略：（i）通过直流耦合电池可靠控制构网型风电机组的直流链路电压；（ii）优化控制器参数，确保风电场在电网恢复过程中稳定并网；（iii）在输电故障发生时自主做出恢复决策。上述贡献通过WSCC 9节点和22节点电力系统的风电主导版本的EMT仿真进行验证，对落实北美电力可靠性公司建议具有重要意义。
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器和大型储能系统的控制策略优化具有重要参考价值。文中提出的直流耦合电池控制方案可用于提升ST储能系统的电压稳定性；并网控制参数优化策略可应用于储能变流器的GFM控制算法升级；自主恢复决策机制对PowerTitan大型储能系统的故障穿越能力提升具有启发。这些技术创新有助...
用于含不确定风电的电力系统交流网络约束机组组合的两阶段自适应鲁棒模型
Two-Stage Adaptive Robust Model for AC Network-Constrained Unit Commitment in Power Systems With Uncertain Wind Power
Siqi Wang · Xin Zhang · Min Du · Wei Pei · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
随着风电大规模接入电力系统，其固有的不确定性与波动性对系统运行安全构成严峻挑战。传统鲁棒优化方法仅考虑最恶劣场景，导致决策过于保守，且对交流网络约束考虑不足。为此，本文提出一种新型自适应鲁棒交流网络约束机组组合（AC-NCUC）模型，兼顾风电出力不确定性与交流网络安全。通过构建凸多面体不确定性集刻画风电不确定性，并可通过调节其规模控制决策保守性。结合Benders分解法与牛顿-拉夫森法求解该模型，获得最优调度方案。基于改进IEEE 6节点与RTS 79系统的仿真结果验证了所提方法的合理性与有效性...
解读: 该研究提出的自适应鲁棒AC-NCUC模型对阳光电源的储能系统和大型电站解决方案具有重要参考价值。其优化算法可应用于ST系列储能变流器的调度控制和PowerTitan系统的容量配置,提升系统经济性。特别是在风电不确定性场景下的交流网络约束处理方法,可用于完善储能系统的GFM控制策略,增强系统稳定性。该...
基于时空图对比学习的风电功率预测
Spatiotemporal Graph Contrastive Learning for Wind Power Forecasting
Guiyan Liu · Yajuan Zhang · Ping Zhang · Junhua Gu · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
精确且鲁棒的风电功率预测对电力系统的安全稳定运行至关重要。基于图卷积网络的混合时空预测模型因在空间特征提取方面的优势而受到广泛关注，但其性能易受数据噪声和缺失影响导致的图结构质量下降制约。本文提出一种基于时空图对比学习的混合深度学习模型，其编码器结合自适应图卷积网络与LSTM以捕捉细粒度时空依赖关系。为提升编码器对数据噪声的鲁棒性，我们在特征层和拓扑层引入数据增强，并设计了时序与空间双重视角的对比学习辅助任务。此外，通过融合静态图与可学习参数矩阵构建自适应图以捕获更全面的空间关联。在两个真实数据...
解读: 该风电功率预测技术对阳光电源储能和智能运维产品线具有重要应用价值。首先可集成至ST系列储能变流器和PowerTitan系统的能量管理系统(EMS)中,提升风储联合运行的调度精度。其次,该技术的时空图对比学习方法可优化iSolarCloud平台的预测算法,提高新能源电站群的发电预测准确性。特别是其抗噪...
基于气泡熵融合与SCAD正则化的鲁棒模糊认知图在光伏发电预测中的应用
Learning a Robust Fuzzy Cognitive Map Based on Bubble Entropy Fusion With SCAD Regularization for Solar Power Generation
Shoujiang Li · Jianzhou Wang · Hui Zhang · Yong Liang · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
精确可靠的光伏功率预测对智能电网的经济调度与稳定运行至关重要。针对太阳能固有的间歇性、非平稳性和随机性导致现有方法难以满足高精度预测需求的问题，本文提出一种结合气泡熵与平滑截断绝对偏差（SCAD）正则化的模糊认知图（FCM）预测方法（BesFCM）。该方法利用气泡熵融合两种模态分解技术以增强光伏数据特征的稳定性与判别性，构建融合模糊逻辑、神经网络与专家系统的FCM模型，并引入高阶SCAD正则化学习机制抑制过拟合，提升模型鲁棒性与泛化能力。实验结果表明，该方法在比利时多区域、多采样间隔的光伏数据集...
解读: 该鲁棒模糊认知图预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。其气泡熵融合与SCAD正则化方法可显著提升光伏功率预测精度，直接优化SG系列逆变器的MPPT算法和功率预测模块。在储能侧，精准的发电预测能改进ST系列储能变流器的充放电策略，降低备用容...
一种不对称故障下两级式光伏并网系统的多目标双层LVRT控制策略
A Multi-Objective Bi-Level LVRT Control Strategy for Two-Stage PV Grid-Connected System Under Asymmetrical Faults
Yiqian Wang · Qi Zhao · Wen Zhang · Tingting Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
随着光伏系统在电力系统中的渗透率不断提高，光伏并网系统的低电压穿越（LVRT）控制受到广泛关注。本文提出一种适用于两级式光伏并网系统的多目标双层LVRT控制策略，在不对称故障下兼顾正负序电压支撑能力与系统安全运行。交流层控制网侧逆变器，直流层调节升压变换器。交流层实施电网电压支撑策略，提升公共耦合点的正负序电压；通过自适应调节电流参考值，在实现最大电压支撑的同时抑制逆变器过流与直流链路电压振荡。直流层根据交流层提供的功率参考，利用补偿电流快速稳定直流电压。仿真与实验结果验证了该策略在不同工况下的...
解读: 该多目标双层LVRT控制策略对阳光电源SG系列光伏逆变器及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。其双层协同控制架构可直接应用于两级式拓扑产品：网侧逆变器实现电网电压支撑与过流抑制，DC/DC变换器快速稳定直流母线电压。该策略的自适应电流参考调节机制可增强阳光电源产品在不对称故障下的正负序电压...
一种用于含多个风电场电力系统频率调节的协调自适应滑模控制方法
A Coordinated Adaptive SMC Method for Frequency Regulation Control in Power Systems With Multiple Wind Farms
Nan Zhang · Zheren Zhang · Zheng Xu · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
可再生能源的大规模接入导致电力系统复杂性和不确定性增加，频率失稳问题日益突出。本文提出一种基于径向基函数神经网络（RBFNN）的协调自适应滑模控制（CAR-SMC）方法，用于抑制含多个风电场的不确定电力系统的频率偏差与振荡。通过滑模控制构建上层频率调节控制律，利用RBFNN逼近系统不确定性，并设计自适应律实现不确定性在线快速估计与滑模抖振抑制。针对传统滑模控制仅适用于单输入系统的局限，引入基于动量的功率分配策略，实现多输入自适应滑模控制，并协调风电机组与储能系统的调频能力。在改进的IEEE 39...
解读: 该协调自适应滑模控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统的调频功能具有重要应用价值。文中提出的基于RBFNN的不确定性在线估计与抖振抑制方法，可直接应用于储能系统的频率响应控制，提升PowerTitan在电网一次调频中的响应速度和稳定性。基于动量的功率分配策略为多储能单元协...
一种考虑飓风影响的风电并网系统鲁棒储能规划新方法
A Novel Robust Energy Storage Planning Method for Grids With Wind Power Integration Considering the Impact of Hurricanes
Huaizhi Yang · Cong Zhang · Jiayong Li · Lipeng Zhu 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
本文提出了一种新型储能系统（ESS）规划方法，旨在提升飓风期间ESS的应急能力，同时增强正常天气下可再生能源的消纳水平。所提出的鲁棒储能规划（NREP）模型综合考虑了飓风期间风电出力与输电线路故障的不确定性及其相关性，有效降低了负荷损失和弃风量。通过信息融合构建了与飓风强度相关的时空不确定性集合，提高了线路故障建模精度与求解效率。进一步设计了包含非预期性约束的改进列约束生成（ICCG）算法，能够关联场景并识别发电依赖的最恶劣场景，提升了多时段发电决策在非预期性不确定性下的可行性，并减少了各类场景...
解读: 该鲁棒储能规划方法对阳光电源PowerTitan大型储能系统和ST系列储能变流器在极端气候场景下的应用具有重要价值。文章提出的时空不确定性建模和改进列约束生成算法，可直接应用于阳光电源储能系统的能量管理策略（EMS）优化，特别是在台风、飓风等极端天气下提升系统应急响应能力。该方法考虑风电出力与线路故...
一种用于低风力发电预测的自监督预学习方法
A Self-Supervised Pre-Learning Method for Low Wind Power Forecasting
Weiye Song · Jie Yan · Shuang Han · Ning Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
随着风电在电力系统中占比提升，其出力间歇性导致的低功率风险日益突出，准确预测低风力发电对缓解电力短缺至关重要。然而，由于低风速事件稀少，传统方法面临样本不足难题，制约了预测精度提升。为此，本文提出一种自监督预学习方法，通过挖掘低出力样本间的相似性与差异性，分别预测低风力发电事件（LWPE）的发生时段和低风力发电过程（LWPP）的功率序列。针对LWPE预测，设计基于对比学习的孪生残差收缩网络，利用样本对进行特征预学习以缓解样本不平衡；对于LWPP预测，构建基于模式识别的嵌入式预测框架，将典型波动模...
解读: 该自监督预学习方法对阳光电源储能与风电产品线具有重要应用价值。可将其集成至ST系列储能变流器的EMS能量管理系统，提升风储联合运行策略的精准度；应用于PowerTitan大型储能系统的调度优化，实现对低风力时段的精准响应。该技术可优化iSolarCloud平台的预测算法，提高风电场群的运维效率。特别...
基于动态灵活性聚合的分布式光伏集群二次调频控制
Secondary Frequency Regulation From Aggregated Distributed Photovoltaics: A Dynamic Flexibility Aggregation Approach
Songyan Zhang · Peixuan Wu · Chao Lu · Huanhuan Yang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
为充分挖掘大规模小型分布式光伏（DPV）参与二次频率调节（SFR）的潜力，本文提出一种分层协调框架，引入DPV对自动发电控制（AGC）信号的动态响应特性（DRC），以表征聚合分布式光伏（ADPV）的动态灵活性。首先，考虑光伏发电不确定性及减载运行约束，确定功率备用控制（PRC）的可行调度范围；其次，构建计及PRC影响的两阶段多簇DRC聚合方法，描述ADPV的等效动态响应特性；进而建立综合成本函数（ICF），揭示SFR能力、等效DRC与调节成本间的耦合关系，实现SFR指标与PRC方案的解耦调度，并...
解读: 该动态灵活性聚合技术对阳光电源SG系列分布式光伏逆变器及iSolarCloud平台具有重要应用价值。研究提出的两阶段多簇DRC聚合方法可直接应用于SG系列逆变器的AGC响应优化，通过功率备用控制（PRC）实现减载运行，使分布式光伏具备二次调频能力。事件触发的占空比重分配机制可集成至iSolarClo...
基于深度强化学习的风光水储混合能源系统长短周期协调调度
Long-Term and Short-Term Coordinated Scheduling for Wind-PV-Hydro-Storage Hybrid Energy System Based on Deep Reinforcement Learning
Huaiyuan Zhang · Kai Liao · Jianwei Yang · Zhe Yin 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
针对多时间尺度调度复杂的风光水储混合能源系统，传统长期调度策略常削弱短期调节能力，导致资源浪费与电力短缺。本文提出一种将短期运行特性嵌入长期调度规则的协同框架，将长期调度建模为马尔可夫决策过程，并在每一步耦合基于优化模型生成的短期发电计划。通过融合数据驱动与模型驱动方法，利用深度强化学习简化长期决策，结合混合整数线性规划确保短期约束满足。实证表明，该方法使弃电率由11.67%降至0.63%，切负荷率从3.3%降至0.69%，显著优于传统方法。
解读: 该深度强化学习协调调度技术对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud云平台具有重要应用价值。研究提出的长短周期协同框架可直接集成到ST系列储能变流器的能量管理系统中，通过MDP建模和DRL算法优化多时间尺度调度决策，显著降低弃电率（11.67%→0.63%）和切负荷率（3.3%→...
基于混合惩罚函数增强型D3QN算法的微网低碳经济能量管理方法
Low Carbon Economic Energy Management Method in a Microgrid Based on Enhanced D3QN Algorithm With Mixed Penalty Function
Chanjuan Zhao · Yunlong Li · Qian Zhang · Lina Ren · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
本文提出一种融合混合惩罚函数的增强型 Dueling Double Deep Q Network 算法（EN-D3QN-MPF），用于微网能量管理。构建包含光伏、风力发电、储能系统、电动汽车充电站、温控负荷及价格响应负荷的新型微网模型。通过结合混合惩罚函数与D3QN强化学习，动态平衡奖励权重，实现微网低碳经济运行与用户充电满意度的协同优化。基于中国东部2019年实测数据的仿真结果表明，所提方法在能量管理性能上优于遗传算法、粒子群算法、Dueling DQN、DDQN及D3QN。
解读: 该EN-D3QN-MPF算法对阳光电源微网能量管理系统具有重要应用价值。可直接应用于PowerTitan储能系统的智能调度模块，结合ST系列储能变流器实现多时间尺度的功率优化。算法融合的混合惩罚函数机制可嵌入iSolarCloud平台，协同优化SG系列光伏逆变器出力、储能充放电策略与充电桩负荷管理，...
事件触发H∞俯仰控制在浮式海上风力机中的应用
Event-Triggered H-Infinity Pitch Control for Floating Offshore Wind Turbines
Ya Zhao · Xiyun Yang · Yanfeng Zhang · Qiliang Zhang · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
复杂的风浪环境会加剧浮式海上风力机的外部扰动与功率波动，影响其稳定运行。为此，本文提出一种事件触发的H∞俯仰控制策略。首先建立考虑风浪复合扰动的线性变参数模型，融合系统各子系统的动态特性；进而将事件触发机制引入H∞控制框架，推导系统渐近稳定且H∞性能范数有界的判据，并给出反馈增益矩阵的设计算法，有效降低控制器更新频率。最后基于IEA 15 MW参考风力机，结合OpenFAST与MATLAB/Simulink进行仿真，结果表明所提方法相较于连续时间控制策略具有更优的控制性能。
解读: 该事件触发H∞控制技术对阳光电源储能与风电产品线具有重要参考价值。首先，其提出的线性变参数建模方法可用于优化ST系列储能变流器的扰动抑制能力；其次，事件触发机制能降低PowerTitan储能系统的控制器计算负荷，提升系统响应效率。特别是在海上风电并网应用中，该控制策略可提升阳光电源风电变流器的功率平...
多并网变流器系统中脆弱节点的识别及控制参数灵敏度分析
Identification of Vulnerable Nodes and Sensitivity Analysis of Control Parameters for Multiple Grid-Connected Converter Systems
Zhenxiang Liu · Yanbo Chen · Zhi Zhang · Jiahao Ma 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年12月
高比例可再生能源接入电网引发的稳定性问题已成为制约其消纳并威胁电力系统安全运行的关键因素。针对系统静态工作点变化导致稳定裕度剧烈波动的场景，现有理论在判别与补偿方面仍显不足。本文基于小信号稳定性分析方法，提出一种考虑变流器动态响应特性与静态工作点偏移的多并网变流器系统脆弱节点定位方法。首先建立含无源母线的频域负反馈模型，进而推导主动节点控制参数的灵敏度函数及脆弱节点量化指标，最后提出面向主动节点与无源母线的综合补偿方案。算例分析表明，该方法对提升系统稳定性设计与运行规划具有显著价值。
解读: 该脆弱节点识别与参数灵敏度分析技术对阳光电源多机并联场景具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，多台ST系列变流器并网时，可通过该方法识别系统薄弱环节，优化控制参数配置，提升静态工作点变化时的稳定裕度。对于集中式光伏电站的SG系列逆变器集群并网，该技术可指导构网型GFM与跟网型GFL...
强对流天气下静动结合型电池储能系统的规划
Planning of Stationary-Mobile Integrated Battery Energy Storage Systems Under Severe Convective Weather
Qian Wang · Xueguang Zhang · Ying Xu · Zhongkai Yi 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年12月
在强对流天气等极端事件下，电力系统的适应性与供电恢复能力至关重要。为此，本文提出一种具备空间灵活性的静动结合型电池储能系统（SMI-BESS）规划新方法，该系统可在静态与移动模式间灵活切换，以应对正常运行与极端天气。考虑强对流天气带来的极端风速、雷击和冰雹等多重威胁，构建了配电网综合脆弱性模型，并采用两类模糊集刻画可再生能源出力与网络故障的不确定性。建立了两阶段自适应分布鲁棒优化（2S-ADRO）模型，实现SMI-BESS的精细化规划。基于中国部分地区气象与电网数据的算例验证了所提方法的有效性。
解读: 该静动结合型储能系统规划技术对阳光电源PowerTitan储能系统和移动储能产品具有重要应用价值。研究提出的两阶段自适应分布鲁棒优化方法可直接应用于ST系列储能变流器的智能调度策略，通过iSolarCloud云平台集成强对流天气预警数据，实现储能系统在固定式与移动式（如充电桩车载储能）间的灵活切换。...
基于测量-策略映射矩阵的主动配电网逆变型分布式电源自适应电压控制
Adaptive Voltage Control of Inverter-Based DG in Active Distribution Networks With Measurement-Strategy Mapping Matrix
Ziqi Zhang · Peng Li · Haoran Ji · Hao Yu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年12月
高渗透率分布式电源（DG）加剧了主动配电网（ADN）中的电压越限问题。灵敏度反映了节点功率注入与状态变化之间的关系，可用于制定DG控制策略。然而，由于系统非线性，灵敏度的精确描述与高效应用成为关键挑战。本文提出一种基于ADN灵敏度的DG自适应电压控制策略。首先，构建测量-策略映射矩阵，利用Koopman算子生成节点电压与无功功率灵敏度的离散矩阵元素，以刻画复杂的时变灵敏度特性；进而建立基于该矩阵的自适应电压控制模型，引入提升型线性决策规则（LLDR）将离散元素转化为连续约束，实现数据驱动下的高效...
解读: 该自适应电压控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的协同控制具有重要应用价值。基于Koopman算子的测量-策略映射矩阵可精准刻画高渗透率场景下的时变灵敏度特性，直接应用于PowerTitan大型储能系统的无功电压控制策略优化。该数据驱动方法可集成到iSolarCloud平台，实现...
系统强度约束下的构网型储能规划在可再生能源电力系统中的应用
System Strength Constrained Grid-Forming Energy Storage Planning in Renewable Power Systems
Yun Liu · Yue Chen · Huanhai Xin · Jingzhe Tu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年11月
随着基于逆变器的可再生能源逐步替代同步发电机，现代电力系统的系统强度显著下降，可能引发小信号稳定性问题。构网型换流器储能系统虽在提升系统强度方面具有灵活性和有效性，但其规划阶段的经济性与系统强度支撑能力协同优化仍缺乏研究。本文提出一种考虑系统强度约束的构网型储能优化规划方法，以实现期望的小信号稳定裕度。基于广义短路比框架，量化储能容量与位置对系统强度的影响，并构建含特征值约束的选址定容优化模型。考虑有无候选站点数量限制两种场景，设计基于二次支撑函数的迭代优化算法求解。在改进的IEEE 39节点和...
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的构网型GFM控制技术具有重要应用价值。文中提出的基于广义短路比的储能选址定容优化方法，可直接应用于阳光电源储能系统规划方案设计，通过量化储能容量与位置对系统强度的贡献，优化PowerTitan在弱电网场景下的配置策略。特征值约束的...
一种基于卫星图像与时间序列多模态学习的鲁棒光伏功率预测方法
A Robust Photovoltaic Power Forecasting Method Based on Multimodal Learning Using Satellite Images and Time Series
Kai Wang · Shuo Shan · Weijing Dou · Haikun Wei 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年11月
超短期光伏功率预测对提升电网稳定性具有重要意义。现有基于卫星图像的方法多依赖像素级预测，效率低且冗余，而深度学习模型难以建立大尺度云特征与光伏发电之间的关联。本文提出一种端到端的多模态学习模型，直接融合卫星图像与时间序列实现多步光伏功率预测。采用ConvLSTM-RICNN编码感兴趣区域内的云层动态特征，并提出DCCA-LF融合策略，将深度典型相关分析引入晚期融合以增强跨模态特征对齐，有效抑制噪声与缺失数据影响。基于澳大利亚Alice Springs地区BP Solar与Himawari-8卫星...
解读: 该多模态光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。其超短期预测能力可直接集成至SG系列光伏逆变器的智能诊断系统，通过卫星云图与历史数据融合实现15分钟至4小时功率预测，为MPPT算法提供前瞻性优化依据。对于PowerTitan储能系统，该技术可优化充放电策略制定，...
光伏-混合储能系统补偿水轮机水锤效应及协同调频技术研究
Research on Water Hammer Effect and Cooperative Frequency Regulation Technology of PV-HBESS Compensated Hydroturbine
Hongchun Shu · Yefu He · Guangxue Wang · Hanxin Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年10月
针对水轮机水锤效应及调速器PID参数设置不当可能导致水电机组对系统产生负阻尼、影响频率稳定的问题，提出一种光伏（PV）与混合电池储能系统（HBESS）协同补偿控制方法。建立了水能、光伏和混合储能模型，设计了基于功率输出与频率偏差变化的光伏变负荷减载调频策略，以及结合荷电状态、频率变化率和频率偏差的HBESS控制策略，其中超级电容器采用虚拟惯性控制，铅碳电池采用下垂控制。进一步提出基于鲸鱼优化算法（WOA）优化的模型预测控制（MPC-WOA）策略，快速整定水电机组最优PID参数，协调控制混合储能响...
解读: 该研究的光伏-混合储能协同调频技术对阳光电源PowerTitan储能系统和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。文中提出的超级电容虚拟惯性控制与铅碳电池下垂控制相结合的HBESS策略，可直接应用于ST系列储能变流器的多时间尺度协调控制算法优化，提升电网一次调频响应速度。MPC-WOA优化策略为阳光电源...
考虑ENSO事件的高比例可再生能源系统季节性储能容量优化配置
Optimal Capacity Allocation of Seasonal Energy Storage for High-Proportion Renewable Energy System Considering ENSO Events
Jiawei Zhang · Xiaoyan Bian · Yudan Gu · Qibin Zhou 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年10月
近年来，厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）引发的极端天气对高比例可再生能源电力系统造成显著影响，导致源荷间出现季节性电力失衡。为此，本文提出一种考虑ENSO事件的高比例可再生能源系统季节性储能（SES）容量优化配置模型。首先，构建考虑ENSO事件的源荷不匹配评估模型，采用Spearman相关系数分析ENSO指数与源荷数据的相关性，并基于三种共享社会经济路径（SSPs），利用改进的随机森林回归算法（RFRA）以ENSO指数和相关气象指标为输入建立预测模型，进而计算各SSP下的源荷不平衡量；其次，建立以...
解读: 该季节性储能容量优化配置技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统和ESS集成方案具有重要应用价值。研究提出的考虑ENSO极端气候事件的源荷不匹配评估模型，可直接应用于ST系列储能变流器的容量规划策略，通过Spearman相关性分析和改进随机森林算法预测长周期功率波动，为储能系统EMS能量管理提...
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