Peili Liu · Wenjuan Du · Qiang Fu · Haifeng Wang · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月

并网风力发电机组可能引发电力系统次同步振荡（SSO）。由于难以获取机组详细参数，基于数据驱动的AI方法被视为识别振荡源的潜在手段。然而，风电系统中的SSO机制较传统系统更为复杂多样，而现有AI研究多基于单一机制数据进行训练与验证，忽视了实际中不同甚至未知机制的存在。本文通过负阻尼与开环模态谐振两类典型SSO机制的案例研究，初步探讨机制对AI识别振荡源的影响，并开展可解释性分析。结果揭示了AI模型在不同机制下的泛化能力差异，为AI在SSO源识别中的应用提供了深入洞见。

解读: 该研究对阳光电源的储能和风电变流器产品线具有重要参考价值。针对ST系列储能变流器和风电变流器的GFM/GFL控制系统，可借鉴文中AI识别SSO源的方法，提升系统对不同振荡机制的适应性。特别是在大规模新能源并网场景下，通过AI辅助快速识别振荡源，可增强产品的电网友好性。建议在PowerTitan等大型...

Yufeng Wu · Dong Liu · Jinyu Chai · Tianyuan Liu 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月

本文提出一种数据驱动的分层框架，用于配电网中分布鲁棒的联合机会约束电压控制。采用解耦表示学习技术对给定预测下各节点光伏出力的概率分布进行建模，有效捕捉历史数据中预测误差与预测值之间以及不同节点间光伏出力的关联性。通过解耦条件解码器构建KL度量模糊集，并在此基础上引入分布鲁棒联合机会约束。为实现约束的可计算转化，提出基于KL散度的重构求解方法，并设计支持约束的加速选取技术以降低计算耗时，同时保证控制性能。所提方法在不同规模配电网中得到验证。

解读: 该分布鲁棒电压控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的协同控制具有重要应用价值。解耦表示学习方法可有效建模多节点光伏出力的预测误差关联性，为PowerTitan大型储能系统的功率调度提供更精准的不确定性量化。联合机会约束优化框架可直接集成到iSolarCloud云平台的智能调度模块...

Xuguang Wang · Wangjie Liu · Junhong Ni · Mi Zhang · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月

可靠的短期光伏（PV）功率预测对电力系统电源的合理调度与运行成本的有效控制具有重要意义。然而，光伏功率数据的时间错位及回归精度不平衡问题严重影响预测可靠性。本文从预测模型样本的角度研究多元光伏功率预测。首先，通过时延向量参数化样本的错位程度；进而定义样本图以关联时延向量与光伏功率数据；随后通过最小化样本图的平滑性度量估计时延向量；最后提出基于样本图的样本加权策略，缓解回归精度不平衡问题。在真实数据集上的实验验证了所提方法的有效性，对比实验表明该方案显著提升了短期光伏功率预测性能。

解读: 该样本图多元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。通过时延向量参数化解决光伏功率数据时间错位问题，可显著提升SG系列逆变器集群的短期功率预测精度，优化MPPT算法的前瞻性控制。样本加权策略能改善回归精度不平衡，特别适用于ST储能变流器的充...

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...

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...

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...

Shibo Wang · Lingguo Kong · Chao Liu · Chuang Liu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月

针对可再生能源耦合碱性水电解（AWE）系统效率低、经济性差及适应性不足的问题，提出基于两阶段优化框架的功率-状态滚动优化策略（PSROS）。通过模块化分解大规模AWE系统，构建简化的模块级最优效率模型，并在模块与单元层级建立综合考虑产氢量、寿命损耗及利用均衡性的多目标优化模型，结合有限时域滚动机制提升调度连续性与合理性。年仿真结果表明，在无电池场景下，PSROS相较简单启停、阵列轮换和滚动策略，系统效率分别提升9.92%、11.12%、3.81%，平准化氢成本降低4.14、5.43、2.35元/...

解读: 该多电解槽协同优化技术对阳光电源光储制氢系统具有重要应用价值。PSROS策略的两阶段优化框架可直接应用于SG系列光伏逆变器与ST储能变流器协同的制氢场景，通过模块化功率分配算法提升系统效率9.92%，降低平准化氢成本4.14元/kg。其有限时域滚动优化机制与阳光iSolarCloud平台的预测性维护...