找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
考虑隐变量相互辅助的电力系统高斯混合模型不确定性建模
Gaussian Mixture Model Uncertainty Modeling for Power Systems Considering Mutual Assistance of Latent Variables
Xiao Yang · Yuanzheng Li · Yong Zhao · Yang Li 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年1月
高斯混合模型（GMM）与狄利克雷过程混合模型（DPMM）常用于刻画电力系统中的不确定性，通常采用期望最大化（EM）算法求解。然而，在处理大规模不确定变量数据时，传统方法难以在较低时间消耗下准确获取模型参数。为此，本文提出一种考虑隐变量相互辅助的GMM不确定性建模方法。首先构建不确定变量的GMM，利用条件概率描述隐变量间的相互辅助关系；进而改进EM算法，在E步和M步中引入条件概率，并重新推导GMM参数的闭式解。基于澳大利亚实际风电与负荷数据的实验结果表明，所提方法在建模效率与精度方面均优于传统GM...
解读: 该研究提出的GMM不确定性建模方法对阳光电源储能和风电产品具有重要应用价值。该方法可应用于ST系列储能变流器和PowerTitan系统的功率预测与调度优化,提升系统对风电、负荷等不确定性的建模精度。特别是在大规模储能电站中,该方法可提高计算效率,为iSolarCloud平台提供更准确的发电/用电预测...
基于升维映射线性化的软开关点自优化本地电压控制
Self-Optimizing Local Voltage Control of SOP in Active Distribution Networks Based on Lift-Dimension Mapping Linearization
Jingrong Su · Haoran Ji · Peng Li · Hao Yu 等9人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月 · Vol.17
针对主动配电网中分布式电源高渗透引发的电压越限问题，本文提出一种面向软开关点（SOP）的自优化本地电压控制方法。通过升维映射线性化构建数据驱动控制模型，并设计自优化引导机制生成标签数据，实现在标注数据稀缺下的高效、自适应电压调控。
解读: 该研究提出的SOP本地电压控制算法可直接赋能阳光电源ST系列储能变流器（PCS）及PowerTitan系统在微电网/台区级柔性互联场景中的动态电压支撑能力。尤其适用于含高比例户用光伏的配网末端，增强组串式逆变器群与PCS协同调压的实时性与鲁棒性。建议将LDML+自优化机制嵌入iSolarCloud智...