找到 3 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
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...
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...
多逆变器微电网暂态稳定性提升
Transient Stability Enhancement of Multi-Inverter Microgrids
Jingxi Yang · Chi K. Tse · Meng Huang · Dong Liu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
大规模分布式可再生能源通过构网型和跟网型逆变器接入电力系统，可聚合成孤岛微电网以优化能源利用。然而，短时短路故障可能导致微电网失步。研究表明，当跟网型逆变器注入足够无功功率或构网型逆变器采用较高低通滤波截止频率时，临界故障清除时间得以延长。该现象与一种隐匿周期轨道及稳定平衡点吸引域的相对范围相关。该隐匿轨道使锁相环在故障期间保持正常运行，从而保障故障后系统的同步稳定性；而构网型逆变器截止频率的提升引发同宿分岔，扩大了吸引域，促进故障清除后的再同步。仿真与实验验证了上述机理。
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的暂态稳定性提升具有重要指导意义。研究揭示的GFL逆变器无功支撑机制可直接应用于SG系列光伏逆变器的故障穿越策略优化，通过动态无功注入延长临界故障清除时间。GFM控制中低通滤波器截止频率优化策略可改进阳光电源VSG虚拟同步机算法，通...