Bo Zhang · Dong Yue · Chunxia Dou · Dongmei Yuan 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月

在直流配电网络中，大量分布式资源以互联微网形式接入，以挖掘信息物理融合下的资源调节潜力。然而，物理不确定性（如出力波动）与信息不确定性（如通信拥塞）易叠加引发严重的有功功率波动。为此，分别从微网层和资源层研究基于信息物理跨空间认知与协同的有功功率控制方法。针对微网层，提出依赖潮流约束的集中式控制方法生成最优指令，并设计需求驱动的网络匹配机制保障通信可靠性；针对资源层，提出组合式容错控制策略以应对外部扰动，并设计双层优化策略支持即插即用场景下的多场景灵活调控。最后通过算例验证所提方法的有效性。

解读: 该信息物理跨空间协同控制技术对阳光电源多微网储能系统具有重要应用价值。针对PowerTitan大型储能系统的多站点协同场景，文章提出的集中式潮流约束优化方法可直接应用于ST系列储能变流器的功率分配策略，解决多储能站点间的有功功率波动问题。需求驱动的网络匹配机制可增强iSolarCloud云平台在通信...

Xiaodong Yang · Chengjia Zhang · Lijian Ding · Jie Yang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月

光伏接入不对称及直流源荷的时变特性导致多电压等级双极性直流（MBDC）配电系统出现极间不平衡、越限和不稳定等多重电压问题。本文基于多电压层级双极潮流，提出一种综合电压调节方法以提升系统整体电压性能。首先构建适用于多子系统优化的双极直流潮流模型，结合双极配电系统与双极直流变压器（DCT）建模；进而分析不同电压层级下电压问题成因，确定电力电子设备的调控策略。针对传统方法仅能处理单一电压层级单一问题的局限，本文通过协调跨电压层级的异构资源，实现多层级协同调控，增强电能质量改善能力并避免设备过度使用。在...

解读: 该多电压等级双极性直流配电系统综合电压调节技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。研究提出的双极直流潮流模型和多层级协同调控策略，可直接应用于阳光电源直流侧储能系统的电压管理优化，解决光伏接入不对称导致的极间不平衡问题。特别是跨电压层级异构资源协调控制方法...

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...

Leijiao Ge · Jingjing Li · Luyang Hou · Jingang Lai · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年5月

高比例分布式光伏接入的智能配电网常面临严峻的电压质量问题。深度强化学习（DRL）无需显式建模即可实现优化控制，但在应用于此类系统时易受环境不稳定和智能体学习不均衡等问题影响。本文将电压控制建模为部分可观测马尔可夫决策过程，提出一种基于图卷积网络的多智能体元强化学习算法，融合元学习以提升智能体对他人行为的预测能力，缓解环境非稳性；通过引入自关注机制与值分解方法改善学习不均衡。在IEEE 33、141和322节点系统上的实验验证了所提方法的有效性，并优于五种主流多智能体DRL及模型预测控制方法。

解读: 该图元强化学习电压调节技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能系统具有重要应用价值。可直接应用于分布式光伏并网场景的智能电压控制：1）通过多智能体协同优化，提升SG逆变器在高渗透率光伏配电网中的无功调节能力，解决传统MPC建模复杂、计算负荷高的问题；2）结合ST储能变流器的有功-无功协调控制，实现...

Abdullahi Bamigbade · Francisco de León · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月

本文提出一种面向工业可持续发展的零碳电网设计框架，针对低功率因数和高电流谐波畸变的工业负荷挑战，集成光伏与电池储能作为分布式能源。通过模块化有源滤波器仅抑制负荷谐波电流，减小装置容量以提升经济性；分布式能源利用负荷电流调节功率注入或吸收，优化峰谷电价下的运行效益。结合有功与无功电流下垂控制，实现主网故障时的频率与电压支撑。详述各子系统及参考电流生成算法，验证了系统在电能质量、并网合规性及电网支撑功能方面的有效性。

解读: 该零碳电网框架对阳光电源ST储能系统与SG工商业光伏逆变器深度融合具有重要价值。文中模块化有源滤波器设计可直接应用于ST系列储能变流器，通过选择性谐波抑制降低装置容量成本；基于负荷电流的功率调节策略可优化PowerTitan系统在峰谷电价下的充放电经济性；有功无功下垂控制算法可增强SG逆变器的电网支...

Yihao Zhu · Hongda Cai · Pengcheng Yang · Yongzhi Zhou 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月

大规模光伏（PV）并网会降低系统惯性和电能质量，导致频率波动加剧、稳定性下降。为此，本文提出一种光伏电源频率调节与最大功率点跟踪（MPPT）的统一控制策略，以提供电网辅助服务。该策略采用一种新型三参数PV特性曲线的迭代有功功率控制（APC）方法，可实时重构光伏发电模型，明确系统频率、输出功率与工作电压间的关系，具备高精度、快收敛和强可解释性。所提自适应控制策略可根据实时辐照变化自主切换频率调节与MPPT模式，无需额外传感器，有效提升太阳能利用效率与频率调节能力，并避免模式切换时的控制器振荡。硬件...

解读: 该三参数特性曲线统一控制策略对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能系统具有重要应用价值。其核心创新在于实现频率调节与MPPT的自适应切换，可直接应用于SG系列逆变器的控制算法优化，提升电网辅助服务能力。该策略无需额外传感器即可实时重构光伏模型，与阳光电源现有MPPT算法形成互补，特别适合大型地面电站...

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...

Paula B. Garcia-Rosa · Rene A. Barrera-Cardenas · Giacomo Alessandri · Federico Gallorini 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月

本文提出一种将电能存储单元集成到波浪能转换器（WEC）硬件在环（HIL）测试平台的设计方法。WEC的功率输出通常具有低频大幅波动和远高于平均值的峰值，测试平台需复现此类特性以实现真实工况模拟。为此，电网连接容量须满足峰值需求，且需采取措施避免对邻近负载及电压质量造成干扰。引入电能存储可平抑功率波动，降低安装与运行成本。该设计方法指导如何根据测试类型与时长合理配置储能容量与技术路线。针对双HIL测试平台及三种WEC运行工况的仿真结果表明，当储能寿命短于设备日历寿命时，年利用率和加速测试程度显著影响...

解读: 该波浪能HIL测试平台的储能集成方法对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要参考价值。波浪能的低频大幅功率波动特性与光伏、风电的间歇性出力类似，文章提出的储能容量配置方法可直接应用于新能源并网场景的功率平抑设计。特别是针对峰值功率远超平均值的工况，通过储能削峰填谷降低电网连接容...

Guiyan Liu · Yajuan Zhang · Ping Zhang · Junhua Gu · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月

精确且鲁棒的风电功率预测对电力系统的安全稳定运行至关重要。基于图卷积网络的混合时空预测模型因在空间特征提取方面的优势而受到广泛关注，但其性能易受数据噪声和缺失影响导致的图结构质量下降制约。本文提出一种基于时空图对比学习的混合深度学习模型，其编码器结合自适应图卷积网络与LSTM以捕捉细粒度时空依赖关系。为提升编码器对数据噪声的鲁棒性，我们在特征层和拓扑层引入数据增强，并设计了时序与空间双重视角的对比学习辅助任务。此外，通过融合静态图与可学习参数矩阵构建自适应图以捕获更全面的空间关联。在两个真实数据...

解读: 该风电功率预测技术对阳光电源储能和智能运维产品线具有重要应用价值。首先可集成至ST系列储能变流器和PowerTitan系统的能量管理系统(EMS)中,提升风储联合运行的调度精度。其次,该技术的时空图对比学习方法可优化iSolarCloud平台的预测算法,提高新能源电站群的发电预测准确性。特别是其抗噪...

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...

Imran Khan · A. S. Vijay · Suryanarayana Doolla · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月

随着逆变型电源渗透率的提升，提升传统发电逆变器功能并充分挖掘其潜力而不牺牲电能质量具有重要意义。本文提出一种新型自适应功率派生虚拟阻抗（PDVI）方案，结合混合比例积分-模型预测控制（PI-MPC）实现电网形成控制，确保分布式电源间精确的有功与无功功率分配。该方法在暂态和稳态下均能有效改善基波及非基波（谐波与不平衡）负载功率分配性能，无需在谐振频率处整定多个比例谐振控制器。所提PDVI策略结构简单、无需通信，且不依赖线路参数或网络结构。混合PI-MPC控制具备快速动态响应能力，并显著降低总谐波畸...

解读: 该混合PI-MPC构网控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。所提功率派生虚拟阻抗方案可直接应用于多机并联储能系统，实现无通信条件下的精确功率分配，解决阳光电源储能集群在弱电网环境下的协调控制难题。混合PI-MPC控制架构相比传统多谐振控制器显著简化参...

Xiaodong Yang · Zihao Li · Lijian Ding · Zhengli Hu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月

针对极端条件下提升供电韧性这一现代配电网建设的重要目标，本文提出一种由可重构变换器型多端口软开断点（R-SOP）辅助的含冷负荷投入（CLPU）动态恢复框架。传统SOP常采用对称容量结构，可能限制系统恢复能力。所提R-SOP在总容量不变下采用非对称设计，结合网络动态重构与柔性资源协调控制，构建多时段恢复模型，并在快时间尺度上引入频率约束以应对CLPU带来的暂态冲击，提升可再生能源利用率与恢复可靠性。基于改进IEEE测试系统及实际配电网的仿真验证了该框架的有效性。

解读: 该R-SOP动态恢复技术对阳光电源PowerTitan储能系统和配电网解决方案具有重要应用价值。可重构变换器的非对称容量设计理念可应用于ST系列储能变流器，通过动态调整各端口功率分配，提升系统在故障恢复场景下的灵活性。冷负荷投入的快时间尺度频率约束策略可融入构网型GFM控制算法，增强储能系统应对负荷...

Kaiping Qu · Yue Chen · Changhong Zhao · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月

本文提出两种用于含风电不确定性能量与备用调度的近似自适应分布鲁棒优化（AADRO）新范式。基于分段线性策略的AADRO（PLP-AADRO）将自适应优化的补偿决策近似为分段仿射调整，而基于分段价值函数的AADRO（PVF-AADRO）将二次补偿问题转化为多个分段线性问题。通过等概率原则实现对风电模糊集的高质量分段，使分布鲁棒二次成本约束可分解为解耦的分段约束，从而构建低迭代或非迭代模型。利用对偶理论和S-引理，将两阶段AADRO精确转化为含半定约束的可处理形式；PVF-AADRO中的分布鲁棒成本...

解读: 该研究提出的近似自适应分布鲁棒优化方法对阳光电源储能系统的调度优化具有重要应用价值。特别是对PowerTitan大型储能系统和ST系列储能变流器的能量管理系统(EMS)，可通过PLP-AADRO方法优化储能与风电联合调度策略，提升系统经济性。该方法能够有效处理风电出力不确定性，通过分段线性策略实现储...

Younes Ghazagh Jahed · Seyyed Yousef Mousazadeh Mousavi · Saeed Golestan · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年11月

近年来，可再生能源和电动汽车的广泛接入使微电网运行面临显著的供需不确定性。本文提出一种面向并网型微电网的在线流驱动能量管理策略，结合循环神经网络（RNN）实现对时序数据的学习与实时决策，并引入名为SustainaBoost（SB）的增强技术以提升系统可持续性与神经网络训练质量，有效应对噪声数据影响。实验结果表明，所提RNN模型在测试集上实现98.7%的最优运行成本降低性能。

解读: 该在线流驱动能量管理技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。RNN时序学习能力可集成至iSolarCloud平台，实现微电网场景下光伏-储能-充电桩的实时协调优化，提升98.7%成本降低性能直接对应储能系统经济性提升。SustainaBoost抗噪声增强技术可...

Hossein Nourollahi Hokmabad · Oleksandr Husev · Juri Belikov · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年10月

可再生能源大规模并网带来的随机性与间歇性对电网可靠性与稳定性构成挑战，数据驱动的预测方法在缓解该问题中至关重要。然而，在历史数据不足的情况下，纯数据驱动模型性能往往受限。为此，本文提出一种融合物理模型与机器学习的新型日前光伏功率混合预测框架，提升低数据场景下的预测可靠性；同时针对数据丰富环境设计了一种创新的机器学习流水线。该方法包含针对不同天气条件定制的回归器组与基于自注意力的编码-解码网络，并通过元学习器融合双分支输出，显著提升了预测精度。实验结果表明，所提方法在测试数据集上优于基准模型。

解读: 该混合预测框架对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。日前功率预测可直接集成至智能诊断系统，优化MPPT算法的前瞻性调度策略。针对ST系列储能变流器，精准的24小时功率预测能显著提升储能系统充放电策略优化，降低电网波动冲击。LightGBM与自注意力网络的双...

Wei Zhang · Hang Sun · Jiyuan Gao · Gangui Yan 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月 · Vol.17

本文针对过渡天气下气象预报误差增大导致风电预测精度下降的问题，提出融合稀疏变分高斯过程（SVGP）与含噪输入高斯过程（NIGP）的两阶段预测模型，显式建模风速预测误差传播机制，显著提升超短期风电功率确定性与区间预测精度。

解读: 该研究对阳光电源风电变流器及iSolarCloud智能运维平台具有直接应用价值：其误差传播建模方法可嵌入ST系列风电变流器的功率预测模块，提升LVRT/HVRT响应前置性；亦可集成至iSolarCloud平台，增强风光储协同调度中风电出力不确定性量化能力。建议在PowerTitan风电侧储能系统中试...

Zhijun Zhang · Tianjing Wang · Zhao Yang Dong · Christine Yip 等7人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月 · Vol.17

本文提出两阶段协同优化方法，协调移动充电机器人（MCR）与主动配电网（ADN）。第一阶段以帧为单位最大化MCR集群收益；第二阶段利用空闲MCR无功功率提供ADN电压支撑，降低网损。采用Lyapunov优化解耦有功/无功调度，兼顾经济性与电压安全。

解读: 该研究与阳光电源ST系列储能变流器（PCS）及iSolarCloud平台高度契合：MCR集群可类比为分布式柔性资源，其无功电压支撑能力可复用ST PCS的VSG/下垂控制与无功调节功能；iSolarCloud可扩展支持MCR集群调度与ADN协同优化。建议将相关算法集成至PowerTitan智能EMS...