找到 3 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
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...
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...
考虑多电解槽均衡利用与寿命延长的可再生能源制氢系统协同运行
Collaborative Operation of Renewable Energy Hydrogen Production Systems Considering Balanced Utilization and Extended Lifespan of Multi-Electrolyzers
Shibo Wang · Lingguo Kong · Chao Liu · Chuang Liu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月
针对可再生能源耦合碱性水电解(AWE)系统效率低、经济性差及适应性不足的问题,提出基于两阶段优化框架的功率-状态滚动优化策略(PSROS)。通过模块化分解大规模AWE系统,构建简化的模块级最优效率模型,并在模块与单元层级建立综合考虑产氢量、寿命损耗及利用均衡性的多目标优化模型,结合有限时域滚动机制提升调度连续性与合理性。年仿真结果表明,在无电池场景下,PSROS相较简单启停、阵列轮换和滚动策略,系统效率分别提升9.92%、11.12%、3.81%,平准化氢成本降低4.14、5.43、2.35元/...
解读: 该多电解槽协同优化技术对阳光电源光储制氢系统具有重要应用价值。PSROS策略的两阶段优化框架可直接应用于SG系列光伏逆变器与ST储能变流器协同的制氢场景,通过模块化功率分配算法提升系统效率9.92%,降低平准化氢成本4.14元/kg。其有限时域滚动优化机制与阳光iSolarCloud平台的预测性维护...