找到 29 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy

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风电变流技术 储能系统 深度学习 ★ 5.0

具有缺失数据容忍性的概率风力发电预测:一种端到端非参数方法

Probabilistic Wind Power Forecasting With Missing Data Tolerance: An End-to-End Nonparametric Approach

Zichao Meng · Ye Guo · Chenhao Zhao · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月

针对传感器故障、通信问题或测量中断导致的缺失数据问题,本文提出一种端到端非参数概率风力发电预测方法,集成缺失数据填补机制。该方法包含端到端训练与在线应用两个阶段:训练阶段通过迭代填补缺失数据并优化模型损失函数;应用阶段则持续填补实时观测数据以实现多步概率预测。相比现有方法,本方法无需假设分布类型,且通过联合优化提升填补质量与预测性能。实验表明,该方法在不同缺失率下均优于传统两阶段及参数化端到端方法,尤其在多步预测中表现更优。

解读: 该端到端非参数预测方法对阳光电源的储能和风电产品线具有重要应用价值。首先可应用于ST系列储能变流器的功率预测与调度优化,提升PowerTitan大型储能系统的调度效率。其次可集成到iSolarCloud平台,增强风电场发电量预测和运维预警能力。该方法的缺失数据容忍机制可显著提升阳光电源设备在恶劣环境...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

分时共享韧性策略用于配电系统

Time-Sharing Resilience Strategies for Power Distribution Systems

Bo Tu · Zhihua Qu · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月

极端天气事件日益威胁配电系统的韧性,而传统恢复方案对经济受限社区成本过高。本文提出一种分时共享韧性策略(TSRS),通过最少的分布式能源资源轮换供电于网络分区,并基于社会脆弱性指数(SoVI)实现公平恢复。该策略采用双层混合整数非线性规划框架:上层优化电池储能系统的容量与布点,以最小化成本并满足SoVI加权的供电时长;下层利用逆向广度优先搜索算法形成负载均衡分区,并配置旁路与分段开关以满足电压与无功功率约束。研究贡献包括:面向公平的高脆弱性社区延时供电分区方法、可扩展的双层优化模型及在合成奥科伊...

解读: 该分时共享韧性策略对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。研究提出的双层优化模型可直接应用于储能系统的容量配置与选址规划,通过负载均衡分区算法优化多个储能站点的轮换供电策略,降低系统投资成本。基于社会脆弱性指数的公平恢复机制为阳光电源iSolarCloud云平台提...

风电变流技术 储能系统 SiC器件 ★ 5.0

基于分层特征依赖Transformer的波动性海洋环境下短期海上风电功率预测

Short-Term Offshore Wind Power Forecasting in Volatile Marine Environments Based on a Hierarchical Feature-Dependency Transformer

Tianshuai Pei · Keqi Chen · Lina Yang · Xinzhang Wu 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月

在波动性强的海洋环境中,突发风暴、潮汐变化和剧烈波浪导致时空异质性,严重影响短期海上风电功率预测精度,威胁电网稳定并增加经济成本。现有方法多依赖静态相关性,难以捕捉复杂非线性特征交互。为此,本文提出Hieroformer,一种基于Transformer的新框架,通过动态特征依赖层次结构建模环境演化依赖关系;设计层次感知注意力机制,引入物理归纳偏置以克服传统注意力排列不变性的局限;结合频域滤波器分离有效周期信号与噪声;并在IEEE 118节点系统中验证其显著降低运行成本。实验表明,该模型在真实数据...

解读: 该研究的分层特征依赖Transformer模型对阳光电源的储能和风电产品线具有重要应用价值。特别是对ST系列储能变流器和风电变流器的功率预测与调度优化方面,可通过其层次感知注意力机制提升极端天气下的预测精度。该技术可优化iSolarCloud平台的智能运维算法,提高储能调度和风电并网的经济性。具体应...

储能系统技术 储能系统 SiC器件 微电网 ★ 5.0

基于信息物理跨空间认知与协同的多微网直流配电网络有功功率控制

Active Power Control for DC Distribution Network With Multiple Microgrids Based on Cyber-Physical Cross-Space Understanding and Cooperation

Bo Zhang · Dong Yue · Chunxia Dou · Dongmei Yuan 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月

在直流配电网络中,大量分布式资源以互联微网形式接入,以挖掘信息物理融合下的资源调节潜力。然而,物理不确定性(如出力波动)与信息不确定性(如通信拥塞)易叠加引发严重的有功功率波动。为此,分别从微网层和资源层研究基于信息物理跨空间认知与协同的有功功率控制方法。针对微网层,提出依赖潮流约束的集中式控制方法生成最优指令,并设计需求驱动的网络匹配机制保障通信可靠性;针对资源层,提出组合式容错控制策略以应对外部扰动,并设计双层优化策略支持即插即用场景下的多场景灵活调控。最后通过算例验证所提方法的有效性。

解读: 该信息物理跨空间协同控制技术对阳光电源多微网储能系统具有重要应用价值。针对PowerTitan大型储能系统的多站点协同场景,文章提出的集中式潮流约束优化方法可直接应用于ST系列储能变流器的功率分配策略,解决多储能站点间的有功功率波动问题。需求驱动的网络匹配机制可增强iSolarCloud云平台在通信...

风电变流技术 储能系统 深度学习 ★ 5.0

极端天气下的风电功率预测:一种新型少样本学习架构

Wind Power Forecasting Under Extreme Weather: a Novel Few-Shot Learning Architecture

Chuanyu Xu · Shichang Cui · Lishen Wei · Bangxian Zhu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月

针对极端天气下基于神经网络的风电功率预测面临的样本稀缺、常规与极端天气间领域偏移及跨极端条件泛化困难等问题,提出一种新型少样本学习架构。通过引入跨任务元训练的迁移学习策略,降低对样本量的需求并提升跨域泛化能力;设计轻量级参数层以平衡浅层与深层网络的欠拟合与过拟合问题,减少可训练参数并缓解分布偏移;构建跨域风险最小化损失函数,利用二阶梯度提升模型在多样极端条件下的鲁棒性与一致性。基于真实风电场数据的实验表明,该方法显著优于基准模型,在nRMSE和nMAE指标上分别降低2.05%–43.55%和0....

解读: 该少样本学习架构对阳光电源的储能和风电产品线具有重要应用价值。首先可应用于ST系列储能变流器的功率预测与调度优化,提升储能系统在极端天气下的调度效率。其次可集成到iSolarCloud平台,增强风储联合运行的智能预测能力。该技术的跨域迁移学习策略和轻量级参数设计,可优化阳光电源现有的电力预测算法,提...

储能系统技术 储能系统 IGBT DAB ★ 5.0

基于晶闸管和IGBT电解整流器在公用事业规模可再生能源制氢系统中的最优投资组合

Optimal Investment Portfolio of Thyristor- and IGBT-Based Electrolysis Rectifiers in Utility-Scale Renewable P2H Systems

Yangjun Zeng · Yiwei Qiu · Liuchao Xu · Chenjia Gu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月

可再生能源制氢(ReP2H)系统需通过整流器为电解槽(ELZs)供电。绝缘栅双极型晶体管整流器(IGBT-Rs)与晶闸管整流器(TRs)在成本、损耗及无功功率特性上存在显著差异。本文提出一种最优投资组合模型,综合考虑ELZs、整流器与无功补偿设备的投资决策,并协调可再生能源、储能、无功资源及多电解槽的启停与负载分配。基于加权信息间隙决策理论(W-IGDT)构建两阶段随机规划模型以应对风光出力与氢价不确定性,并采用逐步对冲算法加速求解。算例表明,相较于单一整流器配置或常规设计,最优配置最高可提升收...

解读: 该研究对阳光电源光储制氢一体化系统具有重要应用价值。针对公司ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器配套的电解制氢整流器选型,研究提出的TR与IGBT-R 3:1最优配置方案可直接指导产品组合设计,在降低系统投资的同时提升13.78%收益。基于W-IGDT的两阶段随机规划方法可集成至iSolarClo...

风电变流技术 GaN器件 深度学习 ★ 5.0

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...

储能系统技术 储能系统 强化学习 ★ 5.0

评估结合中间储能的电转X系统中基于网格惩罚的强化学习在可再生能源管理中的应用

Assessing Grid Penalized Reinforcement Learning for Renewable Energy Management of Power-to-X Integrated With Intermediate Storage

Jeongdong Kim · Jonggeol Na · Joseph Sang-Il Kwon · Seongbin Ga 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月

本研究通过详细案例与对比分析,探讨了在可再生能源与电价不确定性下,基于深度强化学习(DRL)的电转X(PtX)系统规划策略。提出一种融合混合储能系统的DRL小时级规划模型,采用网格惩罚奖励函数以抑制电网电力过度使用,并考虑可再生能源出力与电价的时间不确定性。利用法国国家实际数据,将该模型与规则基线模型在不同时空不确定性下进行比较。结果表明,DRL模型在全国范围内实现月利润提升1360.12%,尽管可再生能源渗透率略低,但通过提高电网惩罚强度可有效缩小渗透率差距并维持高盈利性。该研究首次量化揭示了...

解读: 该DRL驱动的可再生能源管理技术对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。研究提出的网格惩罚强化学习策略可直接应用于储能系统的能量管理系统(EMS),通过动态优化充放电策略,在电价波动和新能源出力不确定性下实现经济性最优。混合储能系统的小时级规划模型可集成至iSol...

储能系统技术 储能系统 强化学习 ★ 5.0

基于安全运行机制的主动配电网人机协同强化学习电压/无功控制方法

Human-in-the-loop Reinforcement Learning Method for Volt/Var Control in Active Distribution Network with Safe Operation Mechanism

Yuechuan Tao · Zhao Yang Dong · Jing Qiu · Shuying Lai 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月

针对分布式能源接入带来的主动配电网运行复杂性,传统调压方法难以应对。本文提出一种融合人类经验的人机协同深度强化学习(HITL-DRL)框架,并引入安全约束裁剪的近端策略优化(SC-PPO)算法以保障学习过程的安全性。通过人类示范、反馈与对抗设置三种干预策略,提升学习效率与可解释性。仿真表明,该方法在IEEE 33节点系统中相较传统DRL算法具有更快的收敛速度与更强的鲁棒性,电压越限率降低73.4%,决策时间小于1毫秒,接近最优解性能,具备实时应用潜力。

解读: 该人机协同强化学习电压/无功控制技术对阳光电源配电网侧储能系统具有重要应用价值。SC-PPO算法的安全约束机制可直接应用于PowerTitan储能系统的电压调节策略,保障分布式光伏并网场景下的安全运行。毫秒级决策响应能力契合ST系列储能变流器的实时控制需求,73.4%的电压越限率降低可显著提升含高比...

风电变流技术 ★ 5.0

近额定风速区大型风力机转子推力控制

Rotor Thrust Control for Large-Scale Wind Turbine in Near-Rated Wind Speed Region

Jiaqi Li · Siyuan Fan · Hua Geng · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年5月

为限制近额定风速区转子推力的最大值,本文提出一种适用于大型风力机的新型转子推力控制方案,包含推力辨识器、推力控制回路及前馈变桨控制器。基于叶素动量理论,通过简化叶片模型利用叶根面外弯矩实现转子推力在线辨识,并构建推力反馈控制环。进一步设计基于非线性动态逆的最小变桨饱和器(NDI-PS)作为前馈控制器,通过对推力系数曲线进行非线性动态逆实现变桨前馈补偿。仿真结果表明,所提方案在提升1%~1.5%发电功率的同时,叶根与塔底载荷降低约4%,性能优于NREL与金风现有控制器。

解读: 该研究的转子推力控制方案对阳光电源风电变流器产品线具有重要参考价值。其中推力辨识和非线性动态逆控制的思路可应用于我司SG系列风电变流器的控制算法优化,特别是在功率优化和载荷控制方面。通过引入类似的推力反馈控制环和前馈补偿机制,可提升风电变流器在近额定风速区的发电效率和可靠性。该技术还可与iSolar...

光伏发电技术 储能系统 模型预测控制MPC 强化学习 ★ 5.0

基于图元强化学习的高比例光伏接入智能配电网自主电压调节

Autonomous Voltage Regulation for Smart Distribution Network With High-Proportion PVs: A Graph Meta-Reinforcement Learning Approach

Leijiao Ge · Jingjing Li · Luyang Hou · Jingang Lai · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年5月

高比例分布式光伏接入的智能配电网常面临严峻的电压质量问题。深度强化学习(DRL)无需显式建模即可实现优化控制,但在应用于此类系统时易受环境不稳定和智能体学习不均衡等问题影响。本文将电压控制建模为部分可观测马尔可夫决策过程,提出一种基于图卷积网络的多智能体元强化学习算法,融合元学习以提升智能体对他人行为的预测能力,缓解环境非稳性;通过引入自关注机制与值分解方法改善学习不均衡。在IEEE 33、141和322节点系统上的实验验证了所提方法的有效性,并优于五种主流多智能体DRL及模型预测控制方法。

解读: 该图元强化学习电压调节技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能系统具有重要应用价值。可直接应用于分布式光伏并网场景的智能电压控制:1)通过多智能体协同优化,提升SG逆变器在高渗透率光伏配电网中的无功调节能力,解决传统MPC建模复杂、计算负荷高的问题;2)结合ST储能变流器的有功-无功协调控制,实现...

风电变流技术 储能系统 ★ 5.0

FDCA-DSTGCN:一种基于频域信息增益与动态趋势感知的风电场群功率日前预测模型

FDCA-DSTGCN: A Wind Farm Cluster Power Day-Ahead Prediction Model Based on Frequency Domain Information Gain and Dynamic Trend Sensing

Mao Yang · Jiajun Niu · Bo Wang · Dawei Huang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年5月

准确的风电场群功率预测对大规模风电接入的新一代电力系统至关重要。现有建模方法忽略风向及频域信息的作用,导致空间信息利用不足,预测精度提升受限。为此,本文提出一种融合频域信息增益与动态趋势感知的风电场群日前功率预测模型。首先,基于图论与多信息渐进融合进行集群划分并设置虚拟信息节点;其次,提出时间窗内主导风向识别方法,构建基于主导风向与风速的动态加权有向图结构;进而,设计引入频域增益通道注意力机制的动态时空图卷积网络(FDCA-DSTGCN)完成预测。在中国内蒙古某风电场群的实证结果表明,所提方法较...

解读: 该风电场群功率预测技术对阳光电源储能与电网侧产品具有重要应用价值。首先可应用于ST系列储能系统的调度优化,通过频域信息增益提升储能容量配置精度,优化充放电策略。其次可集成到iSolarCloud平台,为新能源电站群的智能运维提供更准确的功率预测支持。该模型的动态时空图卷积网络架构也可迁移应用于光伏电...

光伏发电技术 ★ 5.0

基于GPT的超短期分布式光伏发电功率预测方法

An Ultra-Short-Term Distributed Photovoltaic Power Forecasting Method Based on GPT

Hengqi Zhang · Jie Yang · Siyuan Fan · Hua Geng 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月

随着大量分布式光伏电站并网,提升发电功率预测精度对电力系统安全经济运行具有重要意义。针对现有方法在数据稀缺与随机波动方面的挑战,本文提出一种基于生成式预训练Transformer(GPT)的超短期分布式光伏功率预测方法。通过生成多空间分辨率的虚拟光伏功率数据,预训练Transformer模型,并利用少量实测数据进行微调。注意力机制通过预训练学习历史数据中的相关性,微调实现新电站的轻量化部署与高精度预测。实验结果表明,所提方法在仅1个月实测数据下,相比LSTM、线性模型和Transformer模型...

解读: 该基于GPT的超短期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。可直接集成至SG系列光伏逆变器的智能诊断系统,通过少量实测数据实现新建电站的快速部署与高精度预测,相比传统LSTM方法RMSE降低37.22%。该技术可优化PowerTitan储能系统的充放电策略,提升...

光伏发电技术 储能系统 ★ 5.0

基于分类的空间插值法的区域分布式光伏功率预测太阳辐照度插值

Categorical Spatial Interpolation of Solar Irradiance for Regional Distributed Photovoltaic Power Forecasting

Chenglong Ruan · Kangping Li · Zhenghui Li · Chunyi Huang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月

高空间分辨率太阳辐照度预报数据对区域分布式光伏发电预测至关重要。现有插值方法在云量变化等复杂天气下因局部辐照突变易产生较大误差。本文提出一种分类空间插值方法,通过自适应阈值将卫星短波辐射图像转化为二值辐照图,并训练3D U-net模型预测各网格未来辐照类别概率。概率图动态引导两个并行插值过程:分别利用晴空与多云区域站点数据,最终通过概率加权融合确定辐照值。真实数据案例验证了该方法的有效性与优越性。

解读: 该分类空间插值技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和区域级储能系统调度具有重要应用价值。通过3D U-net模型实现高精度区域辐照预测,可直接应用于:1)PowerTitan大型储能系统的多时间尺度功率预测与充放电策略优化,提升储能参与电网调度的经济性;2)SG系列逆变器集群的区域功率预...

光伏发电技术 储能系统 ★ 5.0

基于电磁暂态仿真分析含逆变型电源的扰动事件

Analysis of a Disturbance Event With Inverter-Based Resources Using EMT Simulations

Suman Debnath · Phani Marthi · Jongchan Choi · Sayan Samanta 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月

随着逆变型电源(IBR)渗透率的提高,亟需更先进的扰动分析与规划方法。传统的相量域暂态稳定分析难以准确刻画IBR在故障期间的动态特性。本文针对2018年安吉利斯森林扰动事件,采用高精度电磁暂态(EMT)仿真,构建了电网及受影响光伏电站的详细模型。文中阐述了从传统相量域数据和实测数据建立EMT模型的方法,并复现了光伏电站在故障期间的响应行为,开展了敏感性分析。通过改变光伏电站内部元件及电网参数,评估其对故障响应的影响,揭示了关键影响因素,为系统规划者在高比例IBR接入背景下保障电网可靠性提供了分析...

解读: 该EMT仿真分析方法对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能变流器的故障穿越能力优化具有重要价值。文中揭示的IBR故障响应特性可直接应用于:1)优化SG系列逆变器的LVRT/HVRT控制策略,提升电网扰动下的动态响应性能;2)改进ST储能系统的GFM/GFL控制算法,增强高IBR渗透率场景下的电网支撑...

风电变流技术 深度学习 ★ 5.0

基于Wasserstein距离的风电场异常风功率数据迭代清洗方法

An Iterative Cleaning Method for Abnormal Wind Power Data in Wind Farms Based on Wasserstein Distance

Yijun Shen · Bo Chen · Jianzheng Wang · Shichao Liu 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月

风电机组功率曲线是评估其发电性能的重要指标,对风电场运行和电力系统调度具有重要意义。然而,机组停机、传感器故障和限电等因素导致大量异常值,给状态监测与功率预测带来挑战。针对异常数据特点,本文提出一种基于Wasserstein距离的风电场迭代清洗方法,结合神经网络与单调性约束,利用Wasserstein距离建模风速-功率关系并同步剔除异常点,使拟合曲线逐步逼近真实功率曲线。在数值模拟和十二个实测风电机组数据集上的实验表明,该方法在存在大量异常数据的情况下仍能构建高精度功率曲线模型,性能显著优于现有...

解读: 该风电数据清洗方法对阳光电源的风电变流器和智能运维系统具有重要应用价值。基于Wasserstein距离的异常数据识别技术可集成到iSolarCloud平台,提升风电场运行数据的质量和可靠性。具体可应用于:(1)风电变流器的功率曲线优化与效率提升;(2)iSolarCloud平台的智能诊断与预测性维护...

风电变流技术 储能系统 模型预测控制MPC ★ 5.0

一种基于动态模型的碱性电解槽分钟级优化运行策略

A Dynamic Model-Based Minute-Level Optimal Operation Strategy for Alkaline Electrolyzers in Wind-Hydrogen Systems

Aobo Guan · Suyang Zhou · Wei Gu · Zhi Wu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月

为保障风电-氢能系统外送功率稳定,需应对碱性电解槽(AWE)调度周期长与风电短期波动不匹配的挑战。本文提出一种分钟级AWE优化运行策略,综合考虑其稳态电化学特性及温度、氢氧比的三阶动态模型,构建了以每分钟调节碱液流量、冷却流量和压力等细粒度变量实现电解功率快速跟踪风电波动的优化框架。通过改进模型预测控制(MPC)方法,结合模型简化与优化-仿真迭代流程,在保证计算效率的同时确保运行可行性。算例表明,该策略使AWE负荷范围扩展13.8%,弃风率降低15.06%,并兼顾系统效率、稳定性与安全性。

解读: 该研究的分钟级AWE优化运行策略对阳光电源储能产品线具有重要参考价值。其动态模型与MPC控制方法可直接应用于ST系列储能变流器的功率调节算法优化,特别是在风电配套储能场景中。通过引入类似的多变量优化框架,可提升PowerTitan系统在大规模风电消纳中的调节性能,扩大储能系统的实际负荷范围。该技术还...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

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...

储能系统技术 储能系统 构网型GFM 下垂控制 ★ 5.0

基于构网型海底抽水蓄能的先进系统以实现100%可再生能源海上油田供电

Advanced Grid-Forming Undersea Pumped Storage to Enable 100% Renewable Offshore Oilfield Power Systems

Kaiyuan Su · Xi Wang · Xiaorong Xie · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月

为推进海上油田电力系统(OOPS)的碳减排,构网型海底抽水蓄能系统(GFM-UPSS)成为一种有前景的解决方案。本文提出一种基于GFM-UPSS的100%可再生能源OOPS新框架,涵盖其控制策略、稳态与暂态建模及优化配置方法。控制策略通过网侧变流器、机侧变流器和可逆泵水轮机构成,实现频率与电压调节。建立了包含水头、功率与球壳容积的稳态模型,并推导了变流器参数对暂态性能影响的闭式解。基于稳态模型提出最优容量配置方法,分析了海洋环境下经济性优势。电磁暂态(EMT)仿真验证了GFM-UPSS在频率与电...

解读: 该GFM-UPSS技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。研究提出的构网型控制策略与阳光电源GFM技术路线高度契合,其频率/电压双环控制、虚拟阻抗优化和直流下垂系数设计可直接应用于ST储能变流器的控制算法升级。海上油田100%可再生能源供电场景为阳光电源拓展海洋能...

风电变流技术 储能系统 SiC器件 黑启动 ★ 5.0

一种具有自黑启动和故障穿越能力的新型经济型高压直流系统

A Novel Cost-Effective HVDC System With Self Black-Start and Fault Ride-Through Capability

Haihan Ye · Wu Chen · Tao Li · Xingyu Liu 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年12月

本文提出了一种具备黑启动、主动建压、谐波抑制及交直流故障穿越能力的经济型高压直流输电系统。通过充分利用电流源换流器的直流电压反向特性,并将其引入海上整流站,设计了特殊的负反馈机制,可在无控制与保护介入时主动抑制直流故障短路电流。相比传统系统,该方案继承了二极管整流式HVDC的低成本优势,同时省去了启动电缆和无源滤波器,显著提升了系统在交直流故障下的运行性能。仿真结果验证了所提方案的可行性。

解读: 该研究提出的黑启动和故障穿越技术对阳光电源储能与光伏产品线具有重要参考价值。特别是其负反馈抑制直流故障的设计思路,可应用于ST系列储能变流器和PowerTitan系统的故障保护优化。文中提出的无需启动电缆和无源滤波器的方案,有助于降低SG系列光伏逆变器的系统成本。该技术可提升阳光电源产品在以下方面的...

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