找到 5 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
基于过渡天气识别与气象预测误差传播的两阶段超短期风电功率预测方法
A Two-Stage Ultra-Short-Term Wind Power Forecasting Method Based on Transitional Weather Identification and Meteorological Prediction Error Propagation
Wei Zhang · Hang Sun · Jiyuan Gao · Gangui Yan 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
精确的风电功率预测对电力系统安全经济运行至关重要。然而，在过渡天气条件下，风速等气象变量的预测误差增大，导致输入噪声增加，降低预测模型可靠性。本文分析气象输入变量的误差传播机制，提出一种提升过渡天气下短期风电预测精度的策略。首先通过多维气象变量波动特征识别过渡天气时段，进而构建稀疏变分高斯过程（SVGP）与含噪输入高斯过程（NIGP）相结合的两阶段模型，将含噪输入分解为真实数据与噪声并独立建模。通过考虑输入噪声在风电预测中的传播过程并进行修正，SVGP-NIGP模型显著提高了确定性预测精度与区间...
解读: 该风电预测方法对阳光电源储能与风电产品线具有重要应用价值。特别是在ST系列储能变流器和风电变流器中,可将SVGP-NIGP预测模型集成到控制算法中,提升系统在过渡天气下的调度精度。通过对气象预测误差的量化与修正,可优化PowerTitan储能系统的充放电策略,提高新能源-储能联合运行效率。该技术还可...
FDCA-DSTGCN：一种基于频域信息增益与动态趋势感知的风电场群功率日前预测模型
FDCA-DSTGCN: A Wind Farm Cluster Power Day-Ahead Prediction Model Based on Frequency Domain Information Gain and Dynamic Trend Sensing
Mao Yang · Jiajun Niu · Bo Wang · Dawei Huang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年5月
准确的风电场群功率预测对大规模风电接入的新一代电力系统至关重要。现有建模方法忽略风向及频域信息的作用，导致空间信息利用不足，预测精度提升受限。为此，本文提出一种融合频域信息增益与动态趋势感知的风电场群日前功率预测模型。首先，基于图论与多信息渐进融合进行集群划分并设置虚拟信息节点；其次，提出时间窗内主导风向识别方法，构建基于主导风向与风速的动态加权有向图结构；进而，设计引入频域增益通道注意力机制的动态时空图卷积网络（FDCA-DSTGCN）完成预测。在中国内蒙古某风电场群的实证结果表明，所提方法较...
解读: 该风电场群功率预测技术对阳光电源储能与电网侧产品具有重要应用价值。首先可应用于ST系列储能系统的调度优化，通过频域信息增益提升储能容量配置精度，优化充放电策略。其次可集成到iSolarCloud平台，为新能源电站群的智能运维提供更准确的功率预测支持。该模型的动态时空图卷积网络架构也可迁移应用于光伏电...
一种用于稳定含恒功率负载的三相四线三电平光伏-储能微电网运行的新型虚拟阻抗补偿算法
Novel Virtual Impedance Compensation Algorithm for Operation Stabilization of 3P4L3L PV-BES Microgrids With Constant Power Loads
Yi Zhu · Huiqing Wen · Yong Yang · Caifeng Wen 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
本文提出一种包含光伏阵列、电池储能系统和恒功率负载的混合微电网系统，采用三相四线三电平拓扑作为主功率接口。随着恒功率负载渗透率的提高，系统运行稳定性面临严峻挑战。为此，本文提出虚拟阻抗补偿方法以抑制由恒功率负载引发的不稳定与振荡问题。首先建立主功率接口（特别是三相四线三电平变换器与恒功率负载）的小信号模型，并基于奈奎斯特判据分析级联系统的稳定性。随后提出两种补偿策略，并通过稳定性裕度对比其性能。实验结果验证了所提方法的有效性，表明虚拟阻抗补偿可有效提升高比例恒功率负载下微电网的稳定性。
解读: 该虚拟阻抗补偿技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。文中针对三相四线三电平拓扑的恒功率负载稳定性问题，与阳光电源三电平储能变流器架构高度契合。在光储微电网场景中，充电桩、数据中心等恒功率负载占比提升会引发负阻抗失稳，该补偿算法可集成至ST储能系统的控制策...
基于风险场景感知的日前风电出力预测框架
A Framework of Day-Ahead Wind Supply Power Forecasting by Risk Scenario Perception
Mao Yang · Yutong Huang · Zhao Wang · Bo Wang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
大规模风电并网背景下，风电功率预测对电力系统安全稳定运行至关重要。现有预测方法重统计精度而轻应用风险，导致预测值与实际调度需求脱节。为此，本文提出一种考虑风险场景感知的风电出力预测（WSPF）框架。首先结合数值天气预报风速波动信息，利用TimesNet识别预测中的风险场景；其次构建有效消纳区与供电风险区评价指标，并据此优化预测曲线修正方案；最后融合多种预测模型进行验证。在中国内蒙古某风电集群的应用结果表明，该方法使WSPF平均精度提升37%，验证了其有效性与普适性。
解读: 该风电预测框架对阳光电源的储能和风电变流产品具有重要应用价值。首先，TimesNet风险场景识别技术可集成至ST系列储能变流器的调度控制系统，优化储能容量配置和充放电策略。其次，风险区评价方法可应用于PowerTitan大型储能系统的调峰调频功能设计，提升系统对风电波动的响应能力。此外，该预测框架也...
基于时空信息增益嵌入图结构学习的风电场群超短期功率预测
Ultra-Short-Term Prediction of Wind Farm Cluster Power Based on Embedded Graph Structure Learning With Spatiotemporal Information Gain
Mao Yang · Yunfeng Guo · Fulin Fan · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年9月
风电场群超短期功率预测对日内发电计划制定具有重要意义，但受天气系统混沌效应及信息不完整性影响，预测精度提升困难。本文提出一种融合时空信息增益（STIG）理论的风电场群嵌入图结构学习方法，基于风电场间功率波形的时空传递关系构建描述信息演化关联的图结构。提出嵌入式图注意力网络（EGAN）以学习风电场间的STIG邻接关系，并构建基于STIG距离的动态冗余节点分组策略降低建模复杂度。在中国内蒙古风电场群的应用结果表明，所提方法在各时间尺度下NRMSE、NMAE和MAPE平均降低2.63%、2.09%和2...
解读: 该风电场群超短期功率预测技术对阳光电源储能系统和智能运维产品具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，可基于时空信息增益图结构学习实现风储联合调度的精准功率预测，优化ST系列储能变流器的充放电策略制定，提升日内发电计划准确性。嵌入式图注意力网络（EGAN）可集成至iSolarCloud...