找到 17 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
基于MMC-HVDC并网的DFIG风电场机电时间尺度暂态稳定性分析
Transient Stability Analysis of MMC-HVDC Connected DFIG-based Wind Farms in the Electromechanical Timescale
Jiajun Wang · Wenjuan Du · Qiang Fu · Bixing Ren 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
本文研究了通过模块化多电平换流器（MMC）高压直流输电系统并网的双馈感应发电机（DFIG）风电场在机电时间尺度下的暂态稳定性。故障期间，MMC进入限流模式，与DFIG控制系统的耦合作用加剧了稳定性问题。为此构建了大信号模型，揭示了暂态稳定机理，并提出了计及锁相环影响的暂态稳定指标，量化评估DFIG与MMC耦合引发的失稳风险。同时分析了限流模式及速度控制增益、转子阻尼、惯性系数和故障位置与严重程度等参数的影响，并提出针对性改进措施。最后通过Modeling Tech微网实时仿真平台的硬件在环实验验...
解读: 该研究对阳光电源的MMC储能系统和大型风电并网产品具有重要参考价值。研究的DFIG与MMC耦合暂态稳定性问题,对ST系列储能变流器和PowerTitan系统的故障穿越能力优化具有直接指导意义。特别是限流模式下的控制策略和稳定性评估方法,可用于提升储能变流器的电网友好性。同时,文中提出的计及锁相环影响...
双馈风电系统中电流控制与直流电容动态交互的跨时间尺度研究
Current Control and DC Capacitor Dynamic Interaction in a Cross-Timescale Manner in DFIG-WT Dominated Power Systems
Wei Wang · Yingbiao Li · Jiabing Hu · Jianbo Guo · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
基于双馈感应发电机（DFIG）的风力发电机组包含多时间尺度运行的控制环路与储能元件，易引发跨时间尺度的动态交互。现有研究多关注单一时间尺度或控制环路间的耦合，较少涉及控制与储能元件间的跨尺度影响。本文揭示交流电流控制时间尺度上的电流控制对直流电压控制时间尺度下直流电容动态特性的跨尺度影响机制。通过模态分析识别该影响现象与规律，构建等效电路模型解析其作用机理，并在四机两区系统及中国西北电网中进行仿真验证。
解读: 该研究对阳光电源的储能变流器和风电变流器产品具有重要参考价值。研究揭示的电流控制与直流电容动态交互机制，可直接应用于ST系列储能变流器和风电变流器的控制系统优化，特别是在大容量储能系统PowerTitan的多时间尺度控制设计中。通过跨时间尺度分析方法，可提升产品在弱电网条件下的并网稳定性，优化直流母...
考虑荷电状态分区的储能最优配置及其一次调频性能研究
Optimal Energy Storage Configuration for Primary Frequency Regulation Performance Considering State of Charge Partitioning
Jiacheng Li · Yixiang Huang · Xun Dou · Shunjiang Wang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月
随着可再生能源在电力系统中占比不断提升，其出力的间歇性与不确定性对电网频率稳定性造成影响。为此，本文提出一种考虑荷电状态（SOC）分区及调频性能匹配的多类型储能配置方法。首先，采用变分模态分解（VMD）方法对自动发电控制（AGC）信号进行分解与重构，并结合锂离子电池与飞轮储能的充放电特性，将不同频率成分分配至相应的储能系统。其次，构建了考虑SOC分区的多类型储能容量优化配置模型，以储能全寿命周期规划成本最小为目标函数。基于华北某地区实际数据，在不同场景下进行案例分析，验证了所提方法的有效性。结果...
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统的调频应用具有重要价值。SOC分区策略可直接应用于ESS集成方案的能量管理系统，通过VMD信号分解实现锂电池与飞轮混合储能的协调控制，优化ST2000/ST2500变流器的功率分配策略。该方法与阳光电源构网型GFM控制技术结合，可提升储...
基于分类的空间插值法的区域分布式光伏功率预测太阳辐照度插值
Categorical Spatial Interpolation of Solar Irradiance for Regional Distributed Photovoltaic Power Forecasting
Chenglong Ruan · Kangping Li · Zhenghui Li · Chunyi Huang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月
高空间分辨率太阳辐照度预报数据对区域分布式光伏发电预测至关重要。现有插值方法在云量变化等复杂天气下因局部辐照突变易产生较大误差。本文提出一种分类空间插值方法，通过自适应阈值将卫星短波辐射图像转化为二值辐照图，并训练3D U-net模型预测各网格未来辐照类别概率。概率图动态引导两个并行插值过程：分别利用晴空与多云区域站点数据，最终通过概率加权融合确定辐照值。真实数据案例验证了该方法的有效性与优越性。
解读: 该分类空间插值技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和区域级储能系统调度具有重要应用价值。通过3D U-net模型实现高精度区域辐照预测，可直接应用于：1）PowerTitan大型储能系统的多时间尺度功率预测与充放电策略优化，提升储能参与电网调度的经济性；2）SG系列逆变器集群的区域功率预...
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...
考虑多因素动态效应的光伏功率预测：一种基于动态局部特征嵌入的广义学习系统
Photovoltaic Power Prediction Considering Multifactorial Dynamic Effects: A Dynamic Locally Featured Embedding-Based Broad Learning System
Ziwen Gu · Yatao Shen · Zijian Wang · Yaqun Jiang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
精确的光伏功率预测是新型电力系统高效稳定运行的前提。现有研究多关注温度、辐照度等全局因素与光伏功率的关系，常忽略其局部动态影响，导致预测精度下降。为此，本文考虑多因素间的动态关联，提出一种基于动态局部特征嵌入的广义学习系统（DLFE-BLS）。首先设计动态相空间重构方法（DPSR）刻画多变量数据的动态特性，进而引入动态局部特征嵌入（DLFE）算法提取局部动态特征，并将其融入广义学习系统框架，构建DLFE-BLS模型以提升预测精度。实验结果表明，该模型在多种场景下均优于对比模型，尤其在迁移预测中表...
解读: 该DLFE-BLS光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。其动态相空间重构方法可优化MPPT算法在复杂气象条件下的功率追踪精度，局部动态特征提取能力可提升PowerTitan储能系统的充放电策略优化。该模型在迁移预测场景的优异表现，可直接应用...
风电机组齿轮箱载荷降低的风电场最优功率控制
Optimal Power Control in Wind Farms for Gearbox Load Reduction
Juan Wei · Yuxiang Li · Hanzhi Peng · Sheng Huang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
时变工况下快速的功率与转矩波动会加剧风电机组齿轮箱的疲劳载荷并提高故障率。本文提出一种面向风电场的最优功率控制方法，在跟踪输电系统运营商功率调度指令的同时，优化功率分配以抑制齿轮箱内部振动位移波动，降低疲劳载荷。通过分析行星架、行星轮、太阳轮和直齿轮等关键部件的传动机制，构建了描述齿轮箱内部振动与机械转矩及输出功率关系的动态模型。基于模型预测控制框架建立最优控制问题，并构建基于齿轮箱实时振动状态的疲劳评估系统，用于表征机组运行品质并指导风电场发电调度，为风电场优化调度提供安全边界，有效抑制潜在故...
解读: 该风电场最优功率控制技术对阳光电源储能和光伏产品线具有重要借鉴价值。其基于模型预测控制的功率分配优化思路可应用于ST系列储能变流器的多机组协调控制,有助于降低储能系统的机械应力和疲劳载荷。文中的振动状态实时监测和疲劳评估方法也可集成到iSolarCloud平台,用于SG系列逆变器的预测性维护。特别是...
基于气泡熵融合与SCAD正则化的鲁棒模糊认知图在光伏发电预测中的应用
Learning a Robust Fuzzy Cognitive Map Based on Bubble Entropy Fusion With SCAD Regularization for Solar Power Generation
Shoujiang Li · Jianzhou Wang · Hui Zhang · Yong Liang · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
精确可靠的光伏功率预测对智能电网的经济调度与稳定运行至关重要。针对太阳能固有的间歇性、非平稳性和随机性导致现有方法难以满足高精度预测需求的问题，本文提出一种结合气泡熵与平滑截断绝对偏差（SCAD）正则化的模糊认知图（FCM）预测方法（BesFCM）。该方法利用气泡熵融合两种模态分解技术以增强光伏数据特征的稳定性与判别性，构建融合模糊逻辑、神经网络与专家系统的FCM模型，并引入高阶SCAD正则化学习机制抑制过拟合，提升模型鲁棒性与泛化能力。实验结果表明，该方法在比利时多区域、多采样间隔的光伏数据集...
解读: 该鲁棒模糊认知图预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。其气泡熵融合与SCAD正则化方法可显著提升光伏功率预测精度，直接优化SG系列逆变器的MPPT算法和功率预测模块。在储能侧，精准的发电预测能改进ST系列储能变流器的充放电策略，降低备用容...
面向静态与动态安全约束的微电网虚拟惯量调度
Virtual Inertia Scheduling (VIS) for Microgrids With Static and Dynamic Security Constraints
Buxin She · Fangxing Li · Jinning Wang · Hantao Cui 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年10月
微电网中逆变型分布式能源（DERs）渗透率高，其低惯量特性与快速动态响应对传统解耦的静态经济运行与动态控制设计构成挑战。本文提出微电网虚拟惯量调度（VIS），兼顾经济性与安全性。通过引入设备级控制与电网级运行的统一框架，将虚拟惯量/阻尼成本、暂态性能及稳定性约束纳入经济运行模型，并以DER控制参数为决策变量。结合数据驱动的动态近似与线性化方法，构建高效计算流程，并集成时域仿真以校正与验证。在改进的IEEE 123节点孤岛微电网中验证了VIS的有效性，结果表明其可有效应对高比例DER接入下的低惯量...
解读: 该虚拟惯量调度技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。研究提出的将虚拟惯量/阻尼成本纳入经济调度模型的思路，可直接应用于阳光电源构网型GFM控制策略优化，通过动态调整VSG控制参数（虚拟惯量J和阻尼D）实现经济性与暂态稳定性的协调。特别是数据驱动的动态约束...
并网并联变流器的多摆动PLL同步暂态稳定性
Multi-Swing PLL Synchronization Transient Stability of Grid-Connected Paralleled Converters
Zhi Wang · Li Guo · Xialin Li · Xu Zhou 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年10月
电网故障期间，并网并联变流器系统易发生锁相环（PLL）同步暂态失稳。现有研究多集中于基于等面积准则的首摆暂态稳定分析，但首摆稳定并不能保证系统整体稳定，仍可能存在多摆动失稳。本文从暂态能量转换角度揭示多摆动失稳机理，并结合变流器间暂态交互影响，采用Takagi-Sugeno方法构建最大估计吸引域（LEDA），进而对多摆动暂态失稳进行定量分析。最后通过RT-LAB硬件在环实验平台验证了理论结果。
解读: 该多摆动PLL同步暂态稳定性研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。文章提出的Takagi-Sugeno最大估计吸引域（LEDA）方法可直接应用于并联储能变流器的PLL控制优化，解决电网故障时多机并联系统的暂态失稳问题。该技术可增强阳光电源储能系统在弱电网...
一种基于迁移学习的集成稀疏门控图密度网络用于多站点可再生能源概率预测
An Integrated Sparse Gated Graph Density Network Based on Transfer Learning for Multi-Site Probabilistic Forecasting of Renewable Energy
Kang Wang · Jianzhou Wang · Zhiwu Li · Yilin Zhou · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年10月
大规模新能源并网对智能电网的安全高效运行带来严峻挑战。可再生能源概率预测（REPF）技术可分析发电不确定性，量化风险平衡，防止电网崩溃。然而，现有依赖时空图的方法难以准确估计可再生能源的概率密度函数（PDF），导致对分布式发电系统的不确定性分析不足。为此，本文提出一种融合迁移学习的集成稀疏门控图密度网络（ISGGDN）。该模型结合交叉注意力与残差连接，构建稀疏门控图动态卷积网络，有效提取站点间空间特征及时空交互关系，提升概率预测精度。同时，设计多种迁移学习微调策略，增强特征迁移能力。基于相邻多站...
解读: 该ISGGDN多站点概率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。通过稀疏门控图网络捕捉分布式光伏电站间时空关联，可显著提升SG系列逆变器集群的功率预测精度，为ST系列储能变流器提供更准确的充放电调度依据。其概率密度函数估计能力可优化储能系统...
基于风速-功率相关趋势清洗方法保留稀疏密度下的正常功率曲线数据
Preserving Normal Power Curve Data With Sparse Density via Wind Speed-Power Correlation Trend Cleaning Method
Hongrui Li · Shuangxin Wang · Jiading Jiang · Jun Liu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年9月
风况的随机性与发电受限导致风电功率曲线上正常数据分布稀疏，易在数据清洗中被误删，影响短期风电预测。为此，本文提出一种基于风速-功率相关趋势构建决策边界的方法以保留正常数据。首先利用风速与功率的正相关性，采用增量趋势搜索策略提取趋势曲线；进而引入散点运动趋势算法消除密集的受限功率数据；最后基于核函数构建3-sigma边界，抑制残余聚类异常值对边界的影响。在三个风电场共17台风机上的实验表明，该方法优于八种先进算法，尤其适用于正常数据稀疏场景。
解读: 该风速-功率相关趋势清洗方法对阳光电源的风电储能混合系统具有重要应用价值。可直接应用于PowerTitan大型储能系统的风储联合调度优化,提升ST系列储能变流器在风电场景下的功率预测精度。该方法通过保留稀疏正常数据,有助于iSolarCloud平台实现更准确的风电功率预测和储能调度决策,对提升风储混...
双馈感应风力发电机系统中电流控制与转子转速控制时间尺度间跨时间尺度交互作用分析
Cross-Timescale Interaction Analysis Between Current Control and Rotor Speed Control Timescale Dynamics in a High-Proportion DFIG-WT System
Jiabing Hu · Wei Wang · Yingbiao Li · Jianbo Guo · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年9月
电力电子设备包含多时间尺度的储能元件与控制回路，导致其动态过程呈现多时间尺度特性。现有研究多聚焦单一时间尺度，较少考虑跨时间尺度相互作用。本文针对高比例双馈感应风电机组系统，分析电流控制对转子转速控制时间尺度的跨尺度影响。基于含锁相环同步双馈风机的两机两区域系统，通过模态分析揭示锁相环对跨时间尺度交互的影响；推导电流控制等效电路，阐明其对转子运动的跨尺度作用机制，并揭示与电流控制相关的LC谐振机理。最后通过实时数字仿真验证了相关现象与机制。
解读: 该跨时间尺度交互分析技术对阳光电源ST储能变流器和风电变流器产品具有重要价值。研究揭示的电流控制与转速控制间跨尺度耦合机理，可直接应用于PowerTitan储能系统的多时间尺度协调控制优化，避免快速电流环与慢速功率环间的振荡风险。所提出的PLL影响机制和LC谐振分析方法，为阳光电源构网型GFM控制策...
基于移动储能系统的主动配电网数据驱动电压-无功协调调度
Data-Driven Volt-VAR Coordinated Scheduling With Mobile Energy Storage System for Active Distribution Network
Yang Mi · Changkun Lu · Chunxu Li · Jinpeng Qiao 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年9月
为改善主动配电网（ADN）的电压分布与运行成本，提出一种融合灵活资源特别是移动储能系统在ADN与交通网耦合环境下的协调调度策略。结合去噪扩散概率模型构建数据驱动的日前场景生成方法，利用历史数据学习实际与预测功率曲线的误差关系，建立可再生能源出力的概率分布模型。采用随机机会约束优化方法量化不确定环境下的电压运行风险，并充分挖掘ADN中多资源在时空尺度上的调控能力。通过线性化处理将ADN与交通网耦合模型转化为混合整数线性规划问题。基于IEEE 33节点配电网与15节点交通网的仿真验证了所提方法的有效...
解读: 该移动储能协调调度技术对阳光电源PowerTitan储能系统与充电桩业务具有重要应用价值。研究提出的数据驱动场景生成方法可集成至iSolarCloud平台，通过去噪扩散模型提升光伏出力预测精度，优化ST系列储能变流器的日前调度策略。移动储能与配电网耦合模型为阳光电源开发车载储能与V2G技术提供理论支...
基于“动态匹配与在线建模”策略的超短期风功率预测
Ultra-Short-Term Wind Power Forecasting Based on the Strategy of “Dynamic Matching and Online Modeling”
Yuhao Li · Han Wang · Jie Yan · Chang Ge 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年8月
超短期风功率预测对电力系统实时调度、频率调节和日内市场交易具有重要意义。由于天气系统复杂性、机组老化及风电场控制策略等因素，风功率序列的时间依赖关系时变（即概念漂移），导致常用离线建模方法预测精度偏低。在线建模可利用流式数据最新信息捕捉动态变化规律，但现有方法难以满足电网对预测时效性的要求。为此，本文提出“动态匹配与在线建模”策略，通过幅值与波动特征相似性动态筛选训练样本，提升样本代表性并缩短训练时间；同时在匹配过程中引入数值天气预报风速信息以提高预测精度。基于中国三个风电场运行数据的实验结果表...
解读: 该风功率预测技术对阳光电源储能产品线具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的调度控制,通过准确预测风电出力波动,优化储能系统的充放电策略,提升调峰调频性能。'动态匹配'方法可集成到iSolarCloud平台,为储能系统提供更精准的调度指令。该技术的在线建模...
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...
融合动态特性的高比例可再生能源下稳定性约束调度建模框架
Dynamics-Incorporated Modeling Framework for Stability Constrained Scheduling Under High-Penetration of Renewable Energy
Jinning Wang · Fangxing Li · Xin Fang · Hantao Cui 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
本文提出一种模块化建模框架，支持高比例可再生能源接入下的融合动态特性电力系统调度。该框架采用改进的混合符号-数值方法，有效衔接设备级与系统级优化模型，简化调度建模流程。其适应性体现在四个方面：通过建模模块实现可扩展的调度模型、基于向量化与稀疏性技术的可伸缩性能、与动态仿真器兼容的潮流数据结构，以及稳态调度与时域动态仿真间的双向数据交互接口。多场景基准测试验证了框架的准确性与可扩展性，案例研究表明其显著提升了调度与动态仿真的协同效率，减少了稳定性约束调度中的模型转换工作量。
解读: 该动态特性融合调度框架对阳光电源储能与光伏并网产品具有重要应用价值。框架的模块化建模方法可直接应用于PowerTitan储能系统的多机协调调度，通过稳态优化与动态仿真双向交互，优化ST系列储能变流器的功率响应策略。其稳定性约束建模能力可提升SG系列逆变器在高比例新能源场景下的构网型GFM控制性能，特...