找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
一种评估多样化可再生能源发电单元频率支撑能力的统一方法
A Unified Method for Assessing Frequency Support Capability of Diverse Renewable Power Generation Units
Guang Hu · Yongheng Yang · Huanhai Xin · Linbin Huang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
可再生能源发电单元（RGUs）的广泛接入削弱了系统的物理惯性，使得机组级频率支撑能力（FSC）与系统级频率稳定性的评估愈发重要。然而，现有方法缺乏统一的FSC评估框架，且制造商对RGU信息的保密加剧了该问题。为此，本文提出一种基于阻抗测量的统一传递函数结构（UTFS）模型及其参数求解方法，可实现机组级FSC与系统级频率稳定性的统一评估。通过频域方法（如xy阻抗测量）获取机组级UTFS，并通过简单聚合得到系统级UTFS。所提框架无需详细模型或事件后数据，利用有效惯性、阻尼和一次调频三个关键指标统一...
解读: 该统一频率支撑能力评估方法对阳光电源储能与光伏产品具有重要应用价值。针对ST系列储能变流器和PowerTitan系统，可基于阻抗测量技术建立标准化FSC评估体系，通过有效惯性、阻尼和一次调频三指标量化虚拟同步机VSG控制效果，优化构网型GFM控制参数整定。对SG系列光伏逆变器，该方法可在不暴露详细控...
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...