找到 254 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
计及频率安全约束的输配一体化系统两阶段鲁棒机组组合
Incorporating Frequency Security Constraints in Two-Stage Robust Unit Commitment of Integrated Transmission and Distribution System
Rufeng Zhang · Yanjing Chen · Kefei Yan · Zhengmao Li 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
随着高比例可再生能源的接入，输电与配电系统独立运行难以实现优化调度并保障频率安全。为此，本文提出一种计及频率约束的两阶段鲁棒机组组合（TRO-FCUC）模型。考虑分布式能源（DERs）在惯性响应和一次频率响应中的调节能力，构建了基于热电机组、风电场与DERs协同作用的动态频率约束。基于不确定性集合，建立TRO-FCUC模型，并采用列与约束生成（C&CG）算法结合强对偶理论，将其转化为混合整数二阶锥规划（MISOCP）模型进行迭代求解。算例分析表明，输配系统协同运行可充分挖掘DERs的调频潜力，在...
解读: 该输配一体化频率安全约束技术对阳光电源ST系列储能系统和SG光伏逆变器产品线具有重要应用价值。研究提出的DERs惯性响应与一次调频协同控制策略，可直接应用于PowerTitan储能系统的频率支撑功能优化，通过虚拟同步机VSG技术实现快速惯性响应。两阶段鲁棒优化方法为iSolarCloud平台的输配协...
基于解耦表示学习的配电网分布鲁棒联合机会约束电压控制
Disentangled Representation Learning Based Distributionally Robust Joint Chance Constrained Voltage Control for Distribution Networks
Yufeng Wu · Dong Liu · Jinyu Chai · Tianyuan Liu 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
本文提出一种数据驱动的分层框架，用于配电网中分布鲁棒的联合机会约束电压控制。采用解耦表示学习技术对给定预测下各节点光伏出力的概率分布进行建模，有效捕捉历史数据中预测误差与预测值之间以及不同节点间光伏出力的关联性。通过解耦条件解码器构建KL度量模糊集，并在此基础上引入分布鲁棒联合机会约束。为实现约束的可计算转化，提出基于KL散度的重构求解方法，并设计支持约束的加速选取技术以降低计算耗时，同时保证控制性能。所提方法在不同规模配电网中得到验证。
解读: 该分布鲁棒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。解耦表示学习方法可有效建模多节点光伏出力的预测误差关联性，为PowerTitan大型储能系统的功率调度提供更精准的不确定性量化。联合机会约束优化框架可直接集成到iSolarCloud云平台的智能调度模块...
基于最优动态下垂系数的分布式光伏快速有功功率调节
Rapid Active Power Regulation of Distributed Photovoltaics based on Optimal Dynamic Droop Coefficients
Ting Yan · Chunxia Dou · Dong Yue · Ziwei He 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
为实现大规模分布式光伏（DPV）对快速有功功率调节的主动响应，本文提出一种融合聚类与优化的双层架构，用于协调设计DPV的动态下垂系数。底层根据调节需求选取可调容量和响应时间作为聚类特征，采用U-k-means算法实现DPV聚类；上层构建计及调节性能与网损的频率偏差-最优下垂系数模型，并从潮流影响角度进行优化。通过图注意力网络（GAT）预先求解不同频率波动下的下垂系数调节策略。在改进的IEEE 33节点系统上的仿真结果表明，所提GAT模型优于现有神经网络模型，且所提最优下垂系数调节策略具有有效性与...
解读: 该动态下垂系数优化技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。研究提出的双层架构可直接应用于iSolarCloud平台的分布式光伏集群控制：底层U-k-means聚类算法可根据各逆变器可调容量和响应时间实现智能分组，上层GAT神经网络模型可实时预测最优下垂系数，实...
满足多目标约束的构网型变流器低电压穿越策略
Fault Ride-Through Strategy for Grid-Forming Converters Satisfying Multi-Objective Constraints
Mingkun Gao · Yandong Chen · Cong Luo · Zhiwei Xie 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
暂态同步稳定性（TSS）、电流限幅与无功功率支撑（RPS）是构网型变流器（GFMC）故障穿越（FRT）需满足的关键目标。然而，三者间复杂的耦合关系及GFMC作为电压源无法直接控制电流的特性，给FRT带来显著挑战。本文首先分析三目标间的耦合关系，揭示相电流、无功电流与故障涌流的形成机理与控制机制；据此提出一种自适应FRT策略，通过协同调节有功功率、电压参考值及虚拟电阻，实现多目标约束下的可靠穿越，即使电压跌落至零亦可有效运行，且易于实现。仿真与实验验证了该策略在TSS与RPS性能上的优越性。
解读: 该多目标约束FRT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。当前构网型控制面临暂态稳定、电流限幅与无功支撑三重约束的耦合难题，该研究提出的自适应协同调节方案（有功功率-电压参考-虚拟电阻）可直接应用于ST储能变流器的GFM控制算法优化，提升零电压穿越能力。特...
基于Transformer扩散模型的风速时空概率预测
Spatio-Temporal Probabilistic Forecasting of Wind Speed Using Transformer-Based Diffusion Models
Hao Liu · Junqi Liu · Tianyu Hu · Huimin Ma · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
时空风速预测对提升能源转换效率与优化资源配置具有重要意义。现有方法在捕捉复杂的时空依赖关系及适应风速动态变化方面存在不足。为此，本文提出概率时空扩散Transformer（PSTDT）模型，结合去噪扩散生成模型与Transformer的时空建模优势。该模型引入双空间注意力模块以捕获静态位置关系与动态空间依赖，并设计双阶段时间模块建模周期间依赖与自回归特征，辅以时间自适应层归一化机制提升预测稳定性与精度。实验表明，PSTDT在多个数据集上显著优于现有方法，连续排序概率分数降低8%–20%，平均绝对...
解读: 该时空风速概率预测技术对阳光电源储能系统与智能运维平台具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，精准的风速预测可优化风储协同控制策略，提升ST系列储能变流器的充放电调度精度，降低8%-20%的预测误差可显著改善储能系统的能量管理效率。该Transformer扩散模型的时空建模能力可集成...
一种具有动态不确定性集合的可再生能源电力系统定量消纳保障鲁棒调度方法
A Quantitative Accommodation Guaranteed Robust Scheduling Method for Renewable Power System with Dynamic Uncertainty Set
Lianyong Zuo · Shengshi Wang · Jiakun Fang · Yong Sun 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
为降低碳排放，风电在电力系统中的渗透率不断提高，但其波动性和随机性给系统可靠运行与有效消纳带来挑战。本文提出一种面向风电接入电力系统的定量消纳保障鲁棒调度方法。首先构建风电出力的动态不确定性集，并据此提出可量化系统可实现消纳水平的随机消纳率指标；在此基础上，采用隐式仿射策略保证调度策略的非预见性，并结合系统最大与最小消纳率评估结果构建随机消纳率约束，将其嵌入调度模型以提供定量消纳保障。基于改进的6节点、14节点和118节点系统的仿真验证了所提方法的有效性与优越性。
解读: 该研究提出的定量消纳保障鲁棒调度方法对阳光电源储能产品线具有重要应用价值。可直接应用于PowerTitan大型储能系统的EMS能量管理算法中,通过动态不确定性集和随机消纳率指标,优化储能系统对风电波动的平抑效果。该方法也可集成到iSolarCloud平台,提升储能调度的智能化水平。对ST系列储能变流...
双馈风电系统中电流控制与直流电容动态交互的跨时间尺度研究
Current Control and DC Capacitor Dynamic Interaction in a Cross-Timescale Manner in DFIG-WT Dominated Power Systems
Wei Wang · Yingbiao Li · Jiabing Hu · Jianbo Guo · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
基于双馈感应发电机（DFIG）的风力发电机组包含多时间尺度运行的控制环路与储能元件，易引发跨时间尺度的动态交互。现有研究多关注单一时间尺度或控制环路间的耦合，较少涉及控制与储能元件间的跨尺度影响。本文揭示交流电流控制时间尺度上的电流控制对直流电压控制时间尺度下直流电容动态特性的跨尺度影响机制。通过模态分析识别该影响现象与规律，构建等效电路模型解析其作用机理，并在四机两区系统及中国西北电网中进行仿真验证。
解读: 该研究对阳光电源的储能变流器和风电变流器产品具有重要参考价值。研究揭示的电流控制与直流电容动态交互机制，可直接应用于ST系列储能变流器和风电变流器的控制系统优化，特别是在大容量储能系统PowerTitan的多时间尺度控制设计中。通过跨时间尺度分析方法，可提升产品在弱电网条件下的并网稳定性，优化直流母...
基于学习增强型模型预测控制的混合储能系统实时能量管理策略及其在波浪能转换器中的应用
Real-Time Energy Management of Hybrid Energy Storage System with Application to Wave Energy Converters: A Learning-Augmented MPC Strategy
Xuanyi Zhu · Zechuan Lin · Xuanrui Huang · Kemeng Chen 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
将混合储能系统（HESS）集成到波浪能转换器（WEC）中可有效抑制多时间尺度下的功率波动，但需依赖高效的能量管理策略（EMS）。模型预测控制（MPC）虽能逼近全局最优并满足约束，但非线性优化问题带来高计算负担，且多目标权衡下的代价函数权重因子（WF）整定困难。为此，本文提出一种学习增强型MPC策略。该方法结合模糊逻辑非对称动作裁剪技术以降低计算耗时，并引入高效暖启动Q学习框架实现WF的在线自整定。为缩小仿真与实际间的差距，设计了基于神经网络的电流预测器以感知功率转换中的非线性损耗。仿真与实验结果...
解读: 该学习增强型MPC策略对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。其模糊逻辑动作裁剪技术可显著降低MPC实时计算负担，适配储能变流器DSP/FPGA控制平台；Q学习框架实现的权重因子在线自整定能优化多目标权衡（功率平滑、电池寿命、效率），提升ESS集成方案的全生命...
考虑多样化通信速率需求的含基站虚拟电厂机会约束优化
Chance-Constrained Optimization for VPPs With Base Stations Considering Diverse Communication Rate Requirements
Chao Guo · Chengjin Ye · Yi Ding · Jing Li 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
5G基站耗电量大且需依赖绿色电力，导致用电成本高。将5G基站与分布式可再生能源聚合为虚拟电厂参与市场交易成为趋势。本文针对可再生能源出力不确定性及基站调控机制不明确的问题，提出一种考虑基站可调度性与内部新能源不确定性的虚拟电厂优化调度模型。通过建模基站收发单元数量与备用储能的动态特性，结合用户移动性与覆盖重叠对通信速率的影响，构建兼顾用户体验的时变模型，并引入机会约束控制新能源不确定性风险。采用基于泰勒展开的算法求解，仿真结果表明该方法使内部可再生能源消纳比例提升5.4%，经济效益提高18.72...
解读: 该虚拟电厂优化调度技术对阳光电源ST系列储能系统与PowerTitan大型储能方案具有重要应用价值。文章提出的机会约束优化方法可直接应用于储能变流器的调度策略，通过建模5G基站备用储能的动态特性，为阳光电源储能系统在通信基站场景的应用提供优化算法支撑。其时变模型与泰勒展开求解算法可集成至iSolar...
通过集成超级电容器储能系统与风力发电机组实现低惯量电网中的快速频率响应
Fast Frequency Response in Low Inertia Grids via Integrated Supercapacitor Energy Storage Systems and Wind Turbine Generators
Amirabbas Hadizade · Mehrdad Moallem · Mitchell Miller · Jiacheng Wang · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
现代电力系统中逆变型电源渗透率上升导致系统惯量显著降低，给频率稳定带来挑战。为此，一种名为“快速频率响应（FFR）”的新型辅助服务应运而生，要求风电等可再生能源在扰动后数秒内迅速提供功率支持以抑制频率跌落。本文提出一种结合超级电容器储能系统与风力发电机组的协同控制方法，提升风电系统的FFR能力。该方法确保超级电容器在不同风况下均具备快速响应能力，同时优化风电机组在宽风速范围内的FFR参与度并维持系统稳定运行。结果表明，在保持与纯超级电容配置相当投资成本的前提下，风电系统可显著增强FFR贡献，有效...
解读: 该超级电容-风电协同FFR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。研究提出的快速频率响应策略可直接应用于阳光电源构网型GFM控制技术优化，通过超级电容与储能系统的功率分层控制，实现毫秒级频率支撑响应。建议在ST2236UX等高功率储能变流器中集成超级电容模...
可解释性增强模糊集用于配电鲁棒最优调度中区域风电不确定性量化
Interpretable Augmented Ambiguity Set for Quantifying Regional Wind Power Uncertainty in Distributionally Robust Optimal Dispatch
Zhuo Li · Lin Ye · Ming Pei · Xuri Song 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
大规模风电并网给电力系统运行带来严峻的不确定性挑战。本文提出一种基于深度学习的可解释增强模糊集，用于分布鲁棒优化框架下的两阶段经济调度，以精确刻画区域风电不确定性。该模糊集融合各风电场细粒度误差模型及站点间交互依赖关系。首次提出多教师知识蒸馏-时间生成对抗网络（MKD-time GAN），通过级联学习机制构建单风电场预测误差的球形模糊集；进一步结合Nataf变换将多个模糊集映射为表征区域联合误差分布的增强模糊集，并推导出可 tractable 的两阶段调度求解算法。IEEE 118节点系统验证了...
解读: 该研究提出的深度学习增强模糊集方法对阳光电源的储能和风电产品线具有重要应用价值。具体而言：1) 可应用于ST系列储能变流器的调度优化,提升大规模风储联合系统的经济性和可靠性；2) 其多教师知识蒸馏框架可优化PowerTitan储能系统的功率预测算法,提高调度精度；3) 研究的区域联合误差建模方法可用...
考虑尾流延迟特性的海上风电场LPV模型预测控制
LPV Model Predictive Control for Offshore Wind Farms Considering Wake Delay Characteristics
Yang Liu · Jiahao Lin · Ling-ling Huang · Cheng Hua 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
大规模海上风电场中显著的尾流效应要求充分考虑其延迟特性，而该特性在控制中常被忽视。针对尾流动态演化与风机控制模型参数变化之间的耦合问题，本文提出一种考虑尾流延迟特性的线性参数可变（LPV）模型预测控制方法。通过构建准稳态尾流模型，将尾流延迟特性融入风电场LPV模型，并结合两阶段降维策略简化计算，协同优化疲劳损伤均衡与发电量提升。16台风机的仿真结果表明，所建模型能准确描述尾流延迟的空间分布，所提控制方法在风速风向动态变化下有效捕捉机组间风速延迟与波动特性，显著提高发电量并降低疲劳应力，且相比静态...
解读: 该研究的尾流延迟LPV模型预测控制技术对阳光电源的储能和风电产品具有重要参考价值。首先，其动态建模方法可优化ST系列储能变流器的功率预测算法，提升大型储能电站的调度效率。其次，文中的疲劳损伤均衡策略可应用于PowerTitan系统的电池管理，延长储能设备寿命。此外，该控制方法在处理多设备耦合方面的创...
基于过渡天气识别与气象预测误差传播的两阶段超短期风电功率预测方法
A Two-Stage Ultra-Short-Term Wind Power Forecasting Method Based on Transitional Weather Identification and Meteorological Prediction Error Propagation
Wei Zhang · Hang Sun · Jiyuan Gao · Gangui Yan 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
精确的风电功率预测对电力系统安全经济运行至关重要。然而，在过渡天气条件下，风速等气象变量的预测误差增大，导致输入噪声增加，降低预测模型可靠性。本文分析气象输入变量的误差传播机制，提出一种提升过渡天气下短期风电预测精度的策略。首先通过多维气象变量波动特征识别过渡天气时段，进而构建稀疏变分高斯过程（SVGP）与含噪输入高斯过程（NIGP）相结合的两阶段模型，将含噪输入分解为真实数据与噪声并独立建模。通过考虑输入噪声在风电预测中的传播过程并进行修正，SVGP-NIGP模型显著提高了确定性预测精度与区间...
解读: 该风电预测方法对阳光电源储能与风电产品线具有重要应用价值。特别是在ST系列储能变流器和风电变流器中,可将SVGP-NIGP预测模型集成到控制算法中,提升系统在过渡天气下的调度精度。通过对气象预测误差的量化与修正,可优化PowerTitan储能系统的充放电策略,提高新能源-储能联合运行效率。该技术还可...
基于虚拟功率角分析的跟网型可再生能源重复与连续电流饱和动态演化及稳定性研究
Dynamic Evolution and Stability Analysis of GFM-Based Renewable Energy Resources Considering Repeated & Continuous Current Saturation
Ruiyuan Zeng · Ruisheng Diao · Fangyuan Sun · Baorong Zhou 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
跟网型可再生能源（GFM-RES）的电流饱和（CS）策略用于防止过流损坏，但控制模式切换可能引发新的稳定性问题。研究表明，当系统运行至特定虚拟功率角区域时，由于切换条件固有不一致性，将出现重复电流饱和（R-CS）与连续电流饱和（C-CS）。R-CS下GFM-RES表现为异常电流源，激发高频振荡；C-CS则导致持续过压且无法恢复稳态。本文基于混杂系统理论推导饱和/去饱和的充要条件，提出R&C-CS判据与通用去饱和区（DRB）原理，并设计解耦切换条件与动态特性的S&D-DC控制策略。单机与多机系统的...
解读: 该研究对阳光电源构网型储能系统（PowerTitan/ST系列）具有重要应用价值。针对GFM控制模式下电流饱和切换引发的重复饱和振荡和连续饱和过压问题，文章提出的S&D-DC解耦控制策略可直接应用于ST系列储能变流器的过流保护优化。基于虚拟功率角的R&C-CS判据和去饱和区（DRB）设计，能够改进现...
面向台风不确定性的沿海电-气综合系统三层分布式调度
Tri-layer Distributed Scheduling for Coastal Integrated Transmission-Distribution-Gas System with Uncertain Typhoons-affected Offshore Wind Power
Zehao Cao · Zhengshuo Li · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
针对台风不确定性下沿海 offshore 风电调度难题，提出一种新型三层机会约束协同调度模型。该模型通过场景随机规划处理台风引发的风电波动及风机损毁风险，并实现输电网、配电网与天然气网多类灵活资源的分布式协调，构建更复杂的三层调度架构。为求解该模型，采用混合样本平均近似法将其转化为线性可解形式，并设计高效的分布式算法应对嵌套交互结构。算例验证了模型在经济性与可靠性上的优势，平均成本降低20.2%，不平衡功率减少逾90%，且所提算法显著缩短求解时间。
解读: 该研究对阳光电源的储能与风电产品线具有重要参考价值。首先，文中提出的三层分布式调度模型可优化ST系列储能变流器的协调控制策略，提升PowerTitan大型储能系统在沿海风电场景的调度效率。其次，场景随机规划方法可集成到iSolarCloud平台，增强对台风天气下储能-风电联合系统的智能调度与风险预警...
考虑预测不确定性的电池储能系统最优管理以实现削峰和电池健康
Optimal BESS Management for Peak Load Shaving and Battery Health Under Prediction Uncertainty
Lixin Li · Tim Kappler · Bernhard Schwarz · Nina Munzke 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
在现代电力系统中，为缓解可再生能源出力波动，部署电池储能系统（BESS）日益重要。然而，可再生能源与负荷预测的不确定性给BESS运行优化带来挑战。本文提出一种新颖的随机模型预测控制（SMPC）框架，兼顾削峰负荷与电池健康，并有效应对预测不确定性。该框架采用长短期记忆（LSTM）神经网络进行预测，并结合约束收紧技术构建滚动时域随机优化问题。基于德国某企业负荷数据的仿真结果表明，相比传统模型预测控制（MPC），该方法额外降低峰值取电功率99 kW（5.8%），验证了其处理不确定性的优势。
解读: 该SMPC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LSTM预测结合约束收紧技术可直接集成到iSolarCloud云平台的智能调度模块，提升储能系统在工商业削峰场景下的经济性。相比传统MPC额外降低5.8%峰值功率的效果，可优化ST2236/250...
基于期望实现的深度学习的风电功率与爬坡率确定性及概率预测
Deterministic and Probabilistic Forecasting of Wind Power Generation and Ramp Rate With Expectation-Implemented Deep Learning
Min-Seung Ko · Hao Zhu · Kyeon Hur · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
准确的日前风电功率确定性与概率预测对电力系统可靠高效运行至关重要，尤其在以可再生能源为主导的系统中。同时，风电固有的波动性要求对爬坡率进行日前预测以保障能量平衡。为此，本文提出一种小时级日前预测框架，可同时预测风电出力与爬坡率。该框架采用基于定制损失函数的期望实现深度学习模型，结合特征构造与前馈误差学习策略，在多任务间保持平衡并提升性能。框架进一步融合异构模型输出，生成发电量与爬坡率的概率预测。基于真实数据的实验验证了各模块的有效性，结果表明所提方法能有效识别风电内在波动特性，充分挖掘其应用潜力...
解读: 该风电功率与爬坡率预测技术对阳光电源储能产品线具有重要应用价值。可直接应用于PowerTitan大型储能系统的调度优化,通过深度学习模型预测风电波动特性,提前部署储能容量与功率配置。对ST系列储能变流器的GFM控制策略也有重要参考意义,可基于预测结果优化VSG参数设置,提升系统稳定性。此外,该技术可...
一种用于风力发电机组构网控制的新型优化参数整定算法以抑制功率振荡
A Novel Optimized Parameter Tuning Algorithm for Wind Turbine Grid-Forming Control to Mitigate Power Oscillations
Duc-Tung Trinh · Yuan-Kang Wu · Manh-Hai Pham · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
随着同步发电机向可再生能源的转型加速，构网型风电机组在维持电力系统稳定性方面的作用日益突出。然而，若未充分考虑内外环控制间的交互影响，可能引发功率振荡。本文基于线性化状态空间模型，对控制参数在构网型风电系统中引发功率振荡的影响进行系统性灵敏度分析，并结合小信号模型提出一种优化控制算法，综合考虑特征值阻尼比与控制带宽等约束，实现内外环参数的自动整定。通过WSCC 9节点和新英格兰39节点系统的仿真验证，所提方法能有效抑制风电机组输出功率振荡，进而降低同步机侧的功率波动。
解读: 该研究对阳光电源的储能和风电产品线具有重要参考价值。文中提出的基于状态空间模型的参数优化方法，可直接应用于ST系列储能变流器和风电变流器的GFM控制系统，有助于提升系统稳定性。特别是在大规模新能源并网场景下，该算法可优化PowerTitan储能系统的内外环控制参数配置，有效抑制功率振荡。这一方法也可...
一种评估多样化可再生能源发电单元频率支撑能力的统一方法
A Unified Method for Assessing Frequency Support Capability of Diverse Renewable Power Generation Units
Guang Hu · Yongheng Yang · Huanhai Xin · Linbin Huang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
可再生能源发电单元（RGUs）的广泛接入削弱了系统的物理惯性，使得机组级频率支撑能力（FSC）与系统级频率稳定性的评估愈发重要。然而，现有方法缺乏统一的FSC评估框架，且制造商对RGU信息的保密加剧了该问题。为此，本文提出一种基于阻抗测量的统一传递函数结构（UTFS）模型及其参数求解方法，可实现机组级FSC与系统级频率稳定性的统一评估。通过频域方法（如xy阻抗测量）获取机组级UTFS，并通过简单聚合得到系统级UTFS。所提框架无需详细模型或事件后数据，利用有效惯性、阻尼和一次调频三个关键指标统一...
解读: 该统一频率支撑能力评估方法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PowerTitan系统，可基于阻抗测量技术建立标准化FSC评估体系，通过有效惯性、阻尼和一次调频三指标量化虚拟同步机VSG控制效果，优化构网型GFM控制参数整定。对SG系列光伏逆变器，该方法可在不暴露详细控...
基于灰色关联分析与Transformer-GCAN模型的县域分布式光伏日前功率预测
County-level Distributed PV Day-ahead Power Prediction based on Grey Correlation Analysis and Transformer-GCAN Model
Pei Zhang · Bin Zhang · Jinliang Yin · Jie Shi · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
县域内分布式光伏电站具有显著的时空相关性，仅考虑时间相关性难以满足日前调度需求。本文提出一种基于灰色关联分析和Transformer-图卷积注意力网络（Transformer-GCAN）的县域日前功率预测方法。首先通过灰色关联度确定光伏电站间的关联关系并构建站间图结构；其次利用Transformer提取各节点时间特征，并结合图卷积网络引入图注意力机制动态捕捉空间特征；最后通过全连接网络融合时空特征实现县域总功率预测。算例结果表明，相较于Transformer-GCN模型，该方法在晴天、多云和雨天...
解读: 该县域分布式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。通过灰色关联分析构建站间拓扑结构，结合Transformer-GCAN模型捕捉时空特征，可显著提升日前功率预测精度（不同天气条件下RMSE降低11.90%-19.61%）。该方法可直接集成到iSolarClou...
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