找到 6 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy

排序:
储能系统技术 储能系统 充电桩 ★ 5.0

光伏-储能移动充电站的能量管理策略

Energy Management Strategy for Photovoltaic-Energy Storage Mobile Charging Station

Qingsong Wang · Shaoqi Yang · Feiyu Chen · Ming Cheng 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年10月

本文提出将光伏-储能充电站与移动充电服务(MCD)相结合,构建光伏-储能移动充电站(PV-ES-MCS),实现低碳环保与运行灵活性的协同。通过分析系统架构,建立综合运行成本与收益模型,结合移动充电调度的能量补给需求与经济性目标,构建考虑多重约束的能量管理优化模型,并采用灰狼优化算法求解。案例结果表明,该策略可实现站内多要素协调调控,降低运行成本6.7%,并保障移动充电调度能量补给效率,MCD电池更换成功率达100%。

解读: 该光伏-储能移动充电站能量管理策略对阳光电源多产品线具有协同应用价值。在储能系统方面,可应用于PowerTitan储能系统的多场景调度优化,结合灰狼算法提升ST系列储能变流器的能量管理效率;在光伏业务中,可优化SG系列逆变器与储能的协调控制,提升MPPT算法在移动充电场景的适应性;在充电桩产品线,该...

储能系统技术 储能系统 构网型GFM 多物理场耦合 ★ 5.0

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...

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...

储能系统技术 储能系统 构网型GFM 低电压穿越LVRT ★ 5.0

并网型构网逆变器并联系统的稳定域估计与分散式暂态控制

Stability Region Estimation and Decentralized Transient Control for Parallel Grid-Tied Grid-Forming Inverters

Cong Luo · Yandong Chen · Shuhan Liao · Zhiwei Xie 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月

高比例可再生能源通过构网型逆变器(GFMI)接入电网。近年来,单台GFMI在严重电网故障下的暂态稳定性已被广泛研究,但并联GFMI系统的定量分析仍较少。为此,本文建立了考虑逆变器间动态交互的并联系统大信号等效模型,并构造包含动能、势能、阻尼耗散及交互能量的李雅普诺夫函数,实现精确的稳定域估计。分析表明,增加阻尼、减小惯性或降低某台GFMI参考功率会因交互功率增大而恶化系统整体稳定裕度,这与单机系统特性不同。为此提出一种自适应调节阻尼、惯性和参考功率的无通信分散式暂态控制策略,确保并联系统暂态稳定...

解读: 该并联构网逆变器稳定域估计与分散式暂态控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。研究揭示的并联系统交互能量效应可指导多机并联场景下虚拟惯性和阻尼参数优化,避免单机优化策略在多机系统中失效。所提无通信分散式控制策略可直接应用于ST储能变流器的GFM控制算法...

储能系统技术 ★ 5.0

考虑热网储热能力的城市综合能源系统站网协同优化规划

Station-Network Cooperative Optimization Planning of Urban Integrated Energy System Considering Heat Storage Capacity of Heat Network

Shunjiang Yu · Changming Chen · Yunchu Wang · Hongfei Yu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月

城市综合能源系统的热网具有潜在的储热能力,可显著提升系统运行灵活性。为此,提出一种考虑热网储热能力的站网协同优化规划方法。首先建立恒流量变温度下计及流向描述的热网运行模型,解决管道流向不确定导致现有模型难以直接应用的问题;进而构建面向辐射型结构的供能网络拓扑模型,兼顾网络辐射性与规划经济性;在此基础上,结合信息间隙决策理论与随机优化,构建站网协同优化模型,实现能源站选址定容与电、热网拓扑的联合优化;最后提出基于松弛-收缩耦合McCormick包络的求解方法,提升求解精度。在55节点城市拓扑上的算...

解读: 该热网储热协同优化技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统和综合能源解决方案具有重要应用价值。研究提出的站网协同规划方法可应用于ST系列储能变流器在园区/城市综合能源项目中的容量配置优化,通过挖掘热网储热潜力,降低电储能配置需求15-20%。恒流量变温度运行模型与信息间隙决策理论可集成至iSo...

风电变流技术 储能系统 ★ 5.0

基于尾流模型动态校准的虚实结合风电场最大功率发电控制

Virtuality-Reality Combination Control for Wind Farm Maximum Power Generation With Wake Model Dynamic Calibration

Jinxin Xiao · Pengda Wang · Sheng Huang · Qiaoqiao Luo 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年11月

针对尾流效应的时间延迟特性导致下游风电机组未来状态信息无法直接获取的问题,本文提出一种新型虚实结合的风电场动态最大功率发电控制方案。通过无时间延迟的尾流模型计算虚拟风电场风速,提前获取对应于实际风电场当前来流风速的未来状态信息。为保证虚实风电场状态一致性并提升优化模型精度,提出尾流模型动态校准方法以提高尾流风速预测精度。在此基础上实施基于校准模型的主动尾流控制策略,最大化虚拟风电场总发电量,并依据尾流延迟时间将最优控制指令延时下发至实际风电场。仿真结果表明,该方案在不同风况下均能提升尾流模型计算...

解读: 该虚实结合控制技术对阳光电源的储能和风电产品线具有重要应用价值。首先,文中提出的动态校准方法可优化ST系列储能变流器的功率预测算法,提升储能调度精度。其次,尾流模型的延时补偿思路可应用于PowerTitan大型储能系统的风光储联合控制,实现更精准的功率平滑。此外,该技术对风电场群控策略提供新思路,可...