找到 119 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
基于被动法的电网基波阻抗估计：包含模型与现场验证
Passive Method for Estimating Fundamental Frequency Grid Impedance: Including Model and Field Verification
Gabriel Miguel Gomes Guerreiro · Ranjan Sharma · Frank Martin · Nikolaus Goldenbaum 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
本文提出一种经现场验证的被动式方法，用于估计等效电网基波阻抗。该方法以无功功率、有功功率和电压有效值测量值为输入，数学推导不依赖相角与频率估计。通过电磁暂态仿真（含实际风机控制代码）、现场风机实测数据及运行中风电场的实测进行了全面验证，且输电系统运营商配合调整电网结构以测试两种电网场景。结果表明，该方法的估计值与预期值具有良好一致性。
解读: 该被动式电网阻抗估计方法对阳光电源的储能和光伏产品线具有重要应用价值。特别适用于ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的并网控制优化。通过仅需测量无功功率、有功功率和电压有效值,无需复杂的相角测量,可实现对电网阻抗的准确估计。这一特性有助于提升产品在弱电网条件下的并网稳定性,优化GFL/GFM控制策...
基于矩阵自适应校正的动态降维方法用于高风电渗透率下大规模电力系统电压相关暂态安全约束最优潮流
Matrix Adaptive Correction-Based Dynamic Dimensionality Reduction Method for Voltage-Related TSCOPF in Bulk Power Systems With High Wind Power Penetration
Lin Xue · Tao Niu · Nan Feng · Sidun Fang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
暂态安全约束最优潮流（TSCOPF）是电力系统运行中的关键问题，但在大规模电网中面临模型阶数高、电压动态复杂等挑战。本文提出动态降维矩阵自适应校正（DDR-MAC）算法，通过在节点与设备层面进行降维处理，提取主导模式并建立降维误差评估模型，确保精度。将原问题分解为混合整数线性优化模型与系数校正模型，并引入割线/切线灵敏度自适应校正方法以加速计算。在多规模IEEE及Nordic测试系统上的验证表明，该方法较传统方法计算效率提升49.07%，且精度更高。
解读: 该动态降维算法对阳光电源的储能与风电产品线具有重要应用价值。特别适用于ST系列储能变流器和大型储能系统的电压稳定控制,可提升系统在高风电渗透率场景下的运行效率。通过矩阵自适应校正方法,能够优化PowerTitan储能系统的电压暂态响应特性,提高GFM/GFL控制的动态性能。该技术可集成到iSolar...
基于增强多分位数损失的扩张因果卷积风速确定性预测与预测区间
Deterministic Forecasts and Prediction Intervals for Wind Speed Using Enhanced Multi-Quantile Loss Based Dilated Causal Convolutions
Adnan Saeed · Chaoshun Li · Qiannan Zhu · Belal Ahmad · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
随着风电渗透率的提高，获取包含不确定性的风速预测对电力系统的规划与调度至关重要。本文提出一种改进的多分位数回归损失函数，可同时生成确定性预测及相应的预测区间。为提升模型效率，设计了一种基于多尺度扩张因果卷积的网络架构，并采用粒子群优化融合多尺度预测以获得最优结果。模型在NREL模拟数据及中国国家电网三个地点的实际运行数据上进行训练与验证，实验表明所提方法在模拟与真实场景下均具有优异的预测性能。
解读: 该风速预测技术对阳光电源储能和风电产品线具有重要应用价值。基于扩张因果卷积的预测方法可集成到ST系列储能变流器和PowerTitan系统的能量管理算法中，提升风储联合运行效率。其多分位数预测区间可优化储能调度策略，为风电波动性补偿提供更精确的容量预留。该方法也可应用于iSolarCloud平台，通过...
风电机组齿轮箱载荷降低的风电场最优功率控制
Optimal Power Control in Wind Farms for Gearbox Load Reduction
Juan Wei · Yuxiang Li · Hanzhi Peng · Sheng Huang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
时变工况下快速的功率与转矩波动会加剧风电机组齿轮箱的疲劳载荷并提高故障率。本文提出一种面向风电场的最优功率控制方法，在跟踪输电系统运营商功率调度指令的同时，优化功率分配以抑制齿轮箱内部振动位移波动，降低疲劳载荷。通过分析行星架、行星轮、太阳轮和直齿轮等关键部件的传动机制，构建了描述齿轮箱内部振动与机械转矩及输出功率关系的动态模型。基于模型预测控制框架建立最优控制问题，并构建基于齿轮箱实时振动状态的疲劳评估系统，用于表征机组运行品质并指导风电场发电调度，为风电场优化调度提供安全边界，有效抑制潜在故...
解读: 该风电场最优功率控制技术对阳光电源储能和光伏产品线具有重要借鉴价值。其基于模型预测控制的功率分配优化思路可应用于ST系列储能变流器的多机组协调控制,有助于降低储能系统的机械应力和疲劳载荷。文中的振动状态实时监测和疲劳评估方法也可集成到iSolarCloud平台,用于SG系列逆变器的预测性维护。特别是...
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...
基于扰动观测器与漏斗控制的VSC-MTDC并网海上风电场暂态频率-电压支撑策略
Transient Frequency-Voltage Support Strategy for VSC-MTDC Integrated Offshore Wind Farms Based on Perturbation Observer and Funnel Control
Wen Gao · Kaishun Xiahou · Yang Liu · Zhigang Li 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
针对基于电压源换流器的多端直流系统（VSC-MTDC）并网的低惯量海上风电场（OWFs）所面临的暂态频率与电压稳定性问题，提出一种基于非线性扰动观测器与漏斗控制的暂态频率-电压支撑（PFTFVS）策略。该策略通过改进观测器的扰动估计能力与漏斗控制器的自适应特性，提升系统的暂态支撑能力及抗干扰性能。方案包含三部分：风电机组的自适应暂态频率与转速控制、利用直流电容储能特性的换流站频率支撑控制，以及基于快速功率调节能力的换流站电压支撑控制。仿真验证了所提策略的有效性与鲁棒性。
解读: 该暂态频率-电压支撑策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。文章提出的扰动观测器与漏斗控制方法可直接应用于构网型GFM控制技术优化，提升储能系统在弱电网下的暂态支撑能力。其直流电容储能特性的频率支撑控制思路可借鉴至SG系列光伏逆变器的直流侧能量管理，增强光...
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...
基于电流源串联型风力发电机组的风电场输出功率研究
Study on Output Power of Wind Farm Composed of Current-Source Series-Connected Wind Turbines
Shoji Nishikata · Fujio Tatsuta · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
针对无需海上变电站、采用晶闸管整流电路的电流源串联型风力发电机组构成的风电场，研究其输出功率特性。首先分析IEA 15MW海上基准风力机单机的稳态运行特性，继而对单台风电机组及由36台机组组成的风电场在8.65 m/s平均风速和海上风速湍流条件下的动态性能进行仿真。结果表明，单机输出功率波动标准差与平均输出之比为39.38%，而风电场该比值降至6.24%，验证了风电场具有显著的功率平滑效应。
解读: 该研究的电流源串联型风电场方案对阳光电源的大功率储能变流器和海上风电并网产品具有重要参考价值。其中电流源串联拓扑可应用于PowerTitan储能系统的高压直流母线设计,有助于简化系统结构、提高可靠性。风电场功率平滑效应的研究结论,对ST系列储能变流器的功率控制策略优化具有启发,可用于改进储能系统的功...
基于OWT-STGradRAM的超短期时空风速预测
Ultra-Short-Term Spatio-Temporal Wind Speed Prediction Based on OWT-STGradRAM
Feihu Hu · Xuan Feng · Huaiwen Xu · Xinhao Liang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
考虑风电场中风机站点的方向与距离特征有助于提升风电功率预测精度。本文提出一种基于正交风向变换时空梯度回归激活映射（OWT-STGrad-RAM）的深度学习时空预测方法。该模型将风电场编码为图像，各风机作为图像中的点，通过时空融合卷积网络集成风速、温度和气压等多源数据进行特征融合与预训练，构建特征数据集。利用OWT消除不同主导风向的影响，结合STGrad-RAM刻画风机节点间的方位与距离关系，增强空间特征的可解释性，并用于风速预测。实验结果表明，所提方法在预测精度上显著优于对比模型。
解读: 该风速预测技术对阳光电源的储能和风电产品具有重要应用价值。OWT-STGradRAM模型通过深度学习实现的高精度风速预测，可优化ST系列储能变流器的调度策略和PowerTitan储能系统的容量配置。在风电场应用中，该技术可提升风电并网点功率预测精度，有助于改进储能系统的功率平滑控制和调频调峰性能。模...
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...
预算约束下的协作式可再生能源预测市场
Budget-Constrained Collaborative Renewable Energy Forecasting Market
Carla Gonçalves · Ricardo J. Bessa · Tiago Teixeira · João Vinagre · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
准确的可再生能源发电功率预测对提升电力系统中可再生能源容量及实现可持续发展目标至关重要。本文强调将去中心化的时空数据融入预测模型的重要性，并针对数据分散所有权带来的挑战，提出促进数据共享的激励机制。主要贡献包括：a）通过比较分析推荐高效且可解释的样条LASSO回归模型；b）设计数据与分析市场中的 bidding 机制，确保数据提供者获得公平补偿，并支持买卖双方表达价格诉求。此外，提出一种结合价格约束、避免冗余特征分配的时间序列预测激励机制。实验结果表明，所提方法显著提升了预测精度，风力发电数据的...
解读: 该研究的可再生能源预测市场机制对阳光电源的储能和光伏产品线具有重要应用价值。首先，高精度的时空预测模型可直接应用于PowerTitan储能系统的调度优化，提升储充策略的经济性。其次，样条LASSO回归方法可集成到iSolarCloud平台，为分布式光伏电站和储能系统提供更准确的发电/负荷预测。通过数...
基于数据驱动灵敏度的风电场分散式需求功率跟踪与电压控制方法
A Decentralized Demanded Power Tracking and Voltage Control Method for Wind Farms Based on Data-Driven Sensitivities
Chang Yan · Sheng Huang · Yinpeng Qu · Xueping Li 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
风电场高效功率调度依赖于精确的需求功率跟踪。本文提出一种基于数据驱动灵敏度（DDS）的分散式风电场功率跟踪与电压控制方法，仅利用本地运行变量实现模型预测控制（MPC），获得近似全局最优解。通过反向传播算法设计新的灵敏度计算方法，由全局映射模型（GMM）梯度得到DDS。电压DDS可替代传统MPC中的电压灵敏度，功率DDS建立不同风电机组出力间的线性关系，简化状态空间方程，降低二次规划维度。所设计的三种控制模式无需线路参数、降低计算复杂度或兼具两者优势。变量间距约束线性化方法将非线性约束转为线性，解...
解读: 该文提出的数据驱动灵敏度控制方法对阳光电源的储能和风电产品线具有重要参考价值。特别是其分散式控制架构可应用于ST系列储能变流器集群和PowerTitan大型储能系统的协调控制,通过本地数据实现近似全局最优的功率调度。文中的电压DDS方法可优化储能变流器的电压控制性能,功率DDS的线性化处理思路可用于...
近似自适应分布鲁棒优化在能量与备用调度中的应用
Approximately Adaptive Distributionally Robust Optimization for Energy and Reserve Dispatch
Kaiping Qu · Yue Chen · Changhong Zhao · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
本文提出两种用于含风电不确定性能量与备用调度的近似自适应分布鲁棒优化（AADRO）新范式。基于分段线性策略的AADRO（PLP-AADRO）将自适应优化的补偿决策近似为分段仿射调整，而基于分段价值函数的AADRO（PVF-AADRO）将二次补偿问题转化为多个分段线性问题。通过等概率原则实现对风电模糊集的高质量分段，使分布鲁棒二次成本约束可分解为解耦的分段约束，从而构建低迭代或非迭代模型。利用对偶理论和S-引理，将两阶段AADRO精确转化为含半定约束的可处理形式；PVF-AADRO中的分布鲁棒成本...
解读: 该研究提出的近似自适应分布鲁棒优化方法对阳光电源储能系统的调度优化具有重要应用价值。特别是对PowerTitan大型储能系统和ST系列储能变流器的能量管理系统(EMS)，可通过PLP-AADRO方法优化储能与风电联合调度策略，提升系统经济性。该方法能够有效处理风电出力不确定性，通过分段线性策略实现储...
大型海上风电场在严重交流故障下的广义同步稳定控制
Generalized Synchronous Stabilization Control for Large-Scale Offshore Wind Power Plants During Severe AC Faults
Haihan Ye · Wu Chen · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
本文提出一种适用于海上风电输电系统的广义同步稳定控制方法，可在严重交流故障下维持系统同步。该方法将锁相环动态引入有功电流环路，从而在功率电路阶段触发有功电流与功角之间的负反馈，有效稳定复杂工况下的风电场相位跟踪，包括多风电场间的动态耦合及低电压穿越规范中规定的电压相关电流注入特性。相比经典李雅普诺夫法与等面积法，该方法无需全系统精确解析模型、实时故障检测或高速通信，为分布式同步稳定控制提供了新思路。Matlab/Simulink仿真结果验证了其可行性。
解读: 该广义同步稳定控制技术对阳光电源的储能和光伏产品线具有重要应用价值。首先，其锁相环动态反馈机制可优化ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的低电压穿越性能，提升大型新能源电站的电网适应性。其次，该方法无需复杂通信架构，适合PowerTitan等大型储能系统的分布式协同控制。技术创新点在于将同步稳定控...
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...
基于风电参与的含能量备用与虚拟惯量的频率约束调度
Frequency Constrained Dispatch With Energy Reserve and Virtual Inertia From Wind Turbines
Boyou Jiang · Chuangxin Guo · Zhe Chen · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
随着风电渗透率提高和常规机组逐步退役，风电机组（WTs）在提供稳态能量备用（ER）和频率支撑方面潜力显著。本文提出一种计及风电能量备用与虚拟惯量的频率约束调度新框架。建立了WT的ER与虚拟惯量模型，分别利用减载运行和转子动能作为能量来源；推导了考虑WT在频率谷值退出惯量响应的系统频率响应与机组功率动态；构建了以WT调频参数和转子转速为决策变量的随机优化频率约束调度模型，充分反映机械-电气耦合及暂态-稳态过程交互；采用凸包松弛、近似及深度神经网络将非线性模型转化为混合整数二阶锥规划模型。IEEE ...
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频率调节策略具有重要参考价值。文中提出的风电虚拟惯量与能量备用协调控制框架,可迁移应用于储能系统的GFM控制,优化PowerTitan等大型储能产品的一次调频性能。特别是文中基于深度神经网络的非线性模型简化方法,有助于提升储能VSG控制的实时性能。研...
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...
第 4 / 6 页