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基于混合桥臂的海上风电汇集与高压直流输电枢纽站：支持启动的实现与运行
Hybrid-Arm-Based Offshore Station for Wind Power Collection and HVDC Transmission: Implementation and Operation Supporting Startup
Zhankui ZHANG · Baichuan TENG · Jianjun MA · Miao ZHU · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
启动问题是海上风电汇集与传输系统的关键挑战。本文提出一种具备非对称双向功率传输能力的新型海上换流站设计。通过在桥臂不同相中集成模块化多电平单元与二极管组件，采用特殊混合桥臂结构，减小了设备占地并降低了成本。正常运行时，该站实现电压提升及风电场至陆上站的功率输送；启动阶段则反向传输启动功率。文中提出了相应的控制策略，并通过仿真与硬件在环实验验证了其在典型工况下的运行性能。
解读: 该混合桥臂换流站技术对阳光电源的大功率变流产品线具有重要参考价值。其创新的非对称桥臂结构可启发ST系列储能变流器和SG系列集中式逆变器的拓扑优化,特别是在降低器件数量和系统成本方面。文中提出的启动控制策略对构建大型储能电站的黑启动能力具有借鉴意义。此外,该技术的双向功率传输特性也可应用于PowerT...
基于多能量协调控制的全直流风电系统陆上交流故障穿越策略
Multiple Energy Coordinated Control Based Onshore AC Fault Ride-Through Strategy for an All-DC Wind Power System
Bobo Zhang · Jinyu Wang · Chenyu Guo · Ziquan Wang · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
全直流海上风电场因无需大量无功补偿、消除同步稳定性问题且运行效率高，成为传统交流风电场的有力替代方案。然而，其交流故障穿越能力面临拓扑结构特殊、故障传播迅速等挑战，制约了实际应用。本文提出一种基于多能量协调控制（MECC）框架的新型交流故障穿越策略，协同整合高压直流输电系统的电容能量控制与直流风电机组的自适应功率削减控制，根据故障严重程度依次调控电容静电能、转子动能、耗能电阻热能及风能，快速消除功率盈余。该策略有效抑制直流过电压，提升能量利用率并延长连续运行时间。典型交流故障下的仿真结果验证了所...
解读: 该文提出的多能量协调控制(MECC)框架对阳光电源的储能与风电产品线具有重要借鉴价值。其电容能量与功率削减的协同控制思路可优化ST系列储能变流器的故障穿越性能,特别是在PowerTitan大型储能系统中实现更精准的能量管理。文中的自适应功率控制策略也可用于完善风电变流器的低电压穿越(LVRT)能力。...
分布式共享储能的灵活性聚合与功率分解协调虚拟电厂参与调频市场
Flexibility Aggregation and Power Disaggregation of Distributed Shared Energy Storage for Coordinating Virtual Power Plant in Regulation Market
Hongfei Yu · Shunjiang Yu · Fucong Xu · Yuge Chen 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月
为提升虚拟电厂（VPP）在调频市场中的短期灵活性，本文提出一种由储能聚合商（ESA）整合分布式共享储能（DSES）单元的灵活性聚合与功率分解协同框架。设计了DSES与VPP通过ESA的协调机制，建立了基于荷电状态（SoC）一致性的灵活性聚合模型，以简化ESA与VPP间的交互并确定储能集群的可行运行区域；进而提出基于几何注水算法的SoC一致性功率分解方法，实现对DSES单元调度跟踪的精确控制。算例验证表明，所提方法显著提升了VPP运行效率与经济收益，且在正常与紧急工况下均能准确跟踪实时调度指令。
解读: 该分布式共享储能灵活性聚合技术对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。文章提出的基于SoC一致性的聚合模型可直接应用于阳光电源多站点储能集群管理，通过ESA架构实现分布式储能资源的统一调度，提升调频市场响应能力。几何注水算法的功率分解方法可优化ST变流器的实时控制...
多电压等级双极性直流配电系统的综合电压调节方法
Comprehensive Voltage Regulation for Multi-Voltage Bipolar DC Distribution Systems
Xiaodong Yang · Chengjia Zhang · Lijian Ding · Jie Yang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月
光伏接入不对称及直流源荷的时变特性导致多电压等级双极性直流（MBDC）配电系统出现极间不平衡、越限和不稳定等多重电压问题。本文基于多电压层级双极潮流，提出一种综合电压调节方法以提升系统整体电压性能。首先构建适用于多子系统优化的双极直流潮流模型，结合双极配电系统与双极直流变压器（DCT）建模；进而分析不同电压层级下电压问题成因，确定电力电子设备的调控策略。针对传统方法仅能处理单一电压层级单一问题的局限，本文通过协调跨电压层级的异构资源，实现多层级协同调控，增强电能质量改善能力并避免设备过度使用。在...
解读: 该多电压等级双极性直流配电系统综合电压调节技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。研究提出的双极直流潮流模型和多层级协同调控策略，可直接应用于阳光电源直流侧储能系统的电压管理优化，解决光伏接入不对称导致的极间不平衡问题。特别是跨电压层级异构资源协调控制方法...
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...
一种端到端集成学习方法以提升风电功率预测
An End-to-End Ensemble Learning Approach for Enhancing Wind Power Forecasting
Yun Wang · Houhua Xu · Yaohui Huang · Fan Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月
精确的风电功率预测对电网稳定性和可靠高效的电力供应至关重要。针对现有集成模型多阶段建模易导致误差累积、训练低效及基学习器数量有限造成预测多样性不足的问题，本文提出MG-DS模型。该模型基于Dempster-Shafer证据理论，将基模型学习与集成学习统一于端到端框架中，包含全MLP非线性特征提取、GRU与交叉注意力基预测生成，以及基于DS理论的自集成模块，并引入“放大镜”机制增强预测多样性。此外，提出DS自集成（DSSE）插件以融合RNN与非RNN基预测器。在五个风电数据集上的实验验证了MG-D...
解读: 该端到端集成学习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。MG-DS模型的高精度功率预测可直接应用于ST系列储能变流器的调度优化和PowerTitan储能系统的容量规划。其'放大镜'机制和DS自集成技术可提升iSolarCloud平台对风电场功率预测的准确性,有助于优化储能调度策略。该技术...
基于深度强化学习的移动式风力发电机分配以增强配电系统韧性
Deep Reinforcement Learning-Based Allocation of Mobile Wind Turbines for Enhancing Resilience in Power Distribution Systems
Ruotan Zhang · Jinshun Su · Payman Dehghanian · Mohannad Alhazmi 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月
风能资源的广泛应用在应对气候变化中展现出显著优势。移动式风力发电机（MWT）可通过运输系统灵活部署，作为应急电源参与配电系统（PDS）灾后恢复，提升系统韧性。本文提出一种基于多智能体深度强化学习（MADRL）的MWT调度框架，采用深度Q网络（DQL）与双深度Q网络（DDQL）进行训练与对比，并引入动作限制机制以抑制风电波动影响。在锡乌福尔斯交通系统与四个IEEE 33节点配电系统耦合的案例中验证了该方法在提升灾后服务恢复能力方面的有效性。
解读: 该研究的MWT调度与深度强化学习方法对阳光电源储能产品线具有重要参考价值。首先，MADRL框架可优化ST系列储能变流器的调度策略，提升PowerTitan系统在极端天气下的应急响应能力。其次，动作限制机制的设计思路可用于改进储能PCS的功率波动抑制算法。研究中的分布式协同控制方案也可集成到iSola...
异构需求侧储能的分层灵活性聚合用于二次频率调节
Hierarchical Flexibility Aggregation of Heterogeneous Demand-side Energy Storages for Secondary Frequency Regulation
Peixuan Wu · Di Liu · Songyan Zhang · Chao Lu 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月
家庭电池和电动汽车等需求侧储能（DESs）在提供快速频率调节服务方面具有巨大潜力。本文提出一种三层分层灵活性聚合框架，以全面评估并可靠实现异构DESs在二次频率调节（SFR）中的聚合灵活性。设备层将单个DES的调节能力建模为考虑实时荷电状态约束与调节信号统计特征的二维可行域，并据此对DES进行聚类。集群层采用基于原型的最大内逼近法（MIA）高效聚合各集群的调节容量、动态响应模型及成本。聚合层通过凸优化在每个可行运行点建立多集群协同SFR灵活性的解析表达式，为聚合商经济参与SFR提供综合模型。仿真...
解读: 该分层灵活性聚合技术对阳光电源储能与充电业务具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，可借鉴其三层聚合架构实现异构储能单元（电池簇、PCS模组）的协同调频控制，通过二维可行域建模优化ST系列储能变流器的AGC响应策略。对于户用光伏储能场景，该方法可集成至iSolarCloud平台，实现...
通过同宿分岔消除构网型变流器的同步失稳
Eliminating Synchronization Instability of Grid-Forming Converters by Removing the Periodic Orbit via Homoclinic Bifurcation
Yuqian Zhang · Qinglai Guo · Hongbin Sun · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月
构网型变流器可为电力系统提供频率和电压支撑，是高比例电力电子与可再生能源接入系统中的关键设备。然而，在大扰动后可能发生同步失稳，其本质为系统状态被周期轨道捕获。本文提出一种通过同宿分岔消除该周期轨道以根除同步失稳的新方法。首先引入振荡指数估计系统接近同宿分岔的程度，并推导周期轨道灵敏度以评估控制参数对振荡指数的影响；进而利用该指数及其灵敏度估算触发同宿分岔所需的参数调整量。提出方法的应用框架亦被给出，并通过仿真与实验验证了其有效性。
解读: 该同宿分岔稳定性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，该方法可从根本上消除大扰动后的同步失稳风险，显著提升GFM控制模式下的暂态稳定性。所提出的振荡指数和周期轨道灵敏度分析方法，可集成到阳光电源现有VSG控制算法中，实现参数自适应优化...
考虑跨季节钻孔热能储存的混合可再生能源-CCHP系统容量优化规划
Optimal Capacity Planning of Hybrid Renewable Energy - CCHP System Considering Inter Seasonal Borehole Thermal Energy Storage
Yuan Du · Yixun Xue · Lei Chen · Mohammad Shahidehpour 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年5月
冷热电三联供（CCHP）系统能源利用效率高，通常超过80%。然而，传统CCHP依赖微型燃气轮机，导致碳排放问题。本文设计了一种混合可再生能源-CCHP系统，电力负荷由光伏与风电提供，冷热负荷通过热泵电转热满足。针对可再生能源的季节性波动，引入钻孔热能储存（BTES），将夏季多余能量储于地下供冬季使用。构建了基于决策相关不确定性的两阶段鲁棒优化模型，并采用改进的Benders分解算法求解。通过中国鄂尔多斯实际案例验证方法有效性，分析了BTES集成、不确定性预算及可再生能源比例的影响。
解读: 该混合可再生能源-CCHP系统与阳光电源多产品线深度契合。钻孔热能储存（BTES）的跨季节储能理念可启发ST系列储能系统开发长周期储能解决方案，突破现有电化学储能的时长限制。两阶段鲁棒优化模型可直接应用于PowerTitan大型储能系统的容量配置优化，提升光伏-风电-储能混合系统的经济性。热泵电转热...
无功功率的最优分配与两级控制：实现可再生能源电站电压与功率因数平衡
Optimal Allocation and Two-Level Control of Reactive Power for Balancing Voltage and Power Factor of Renewable Energy Stations
Xinhao Zhang · Hongyu Zhou · Wei Yao · Yongxin Xiong 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月
可再生能源电站需满足电压安全与功率因数要求以确保安全高效运行，但二者常存在冲突。本文首先分析约束条件，界定功率因数约束下电站的电压调节能力边界，并提出一种无功功率最优分配与两级控制方法，兼顾电压调节与功率因数平衡。在配置层面，提出无功补偿装置优化方法，最大化不同有功出力下的可行电压范围；在控制层面，设计包含站级与单元级的两级控制架构，实现无功资源协调控制。基于新疆巴州实际项目的仿真验证表明，该方法有效提升系统电压安全性与经济性。
解读: 该无功功率两级控制技术对阳光电源大型光伏/储能电站系统具有重要应用价值。研究提出的站级-单元级协调控制架构可直接应用于SG系列光伏逆变器与ST储能变流器的协同无功管理，解决PowerTitan等大型储能系统并网时电压调节与功率因数要求的矛盾。其无功补偿装置优化配置方法可指导SVG等无功设备与逆变器的...
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...
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...
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...
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...
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，...
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