找到 5 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
极端天气下的风电功率预测：一种新型少样本学习架构
Wind Power Forecasting Under Extreme Weather: a Novel Few-Shot Learning Architecture
Chuanyu Xu · Shichang Cui · Lishen Wei · Bangxian Zhu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月
针对极端天气下基于神经网络的风电功率预测面临的样本稀缺、常规与极端天气间领域偏移及跨极端条件泛化困难等问题，提出一种新型少样本学习架构。通过引入跨任务元训练的迁移学习策略，降低对样本量的需求并提升跨域泛化能力；设计轻量级参数层以平衡浅层与深层网络的欠拟合与过拟合问题，减少可训练参数并缓解分布偏移；构建跨域风险最小化损失函数，利用二阶梯度提升模型在多样极端条件下的鲁棒性与一致性。基于真实风电场数据的实验表明，该方法显著优于基准模型，在nRMSE和nMAE指标上分别降低2.05%–43.55%和0....
解读: 该少样本学习架构对阳光电源的储能和风电产品线具有重要应用价值。首先可应用于ST系列储能变流器的功率预测与调度优化,提升储能系统在极端天气下的调度效率。其次可集成到iSolarCloud平台,增强风储联合运行的智能预测能力。该技术的跨域迁移学习策略和轻量级参数设计,可优化阳光电源现有的电力预测算法,提...
基于数据驱动均值修正递归估计的最优分布式能源调度用于配电网电压控制
Data-Driven Mean-Corrected Recursive Estimation-Based Optimal DER Dispatch for Distribution System Voltage Control
Haoyi Wang · Yiyun Yao · Junbo Zhao · Fei Ding · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年5月
智能逆变器的最新进展为缓解配电系统中高渗透率分布式光伏（PV）引发的电压越限问题提供了可能。本文提出一种基于测量驱动、以最优潮流（OPF）为核心的分布式能源管理系统（DERMS）电压调控方法，通过递归灵敏度估计实现对分布式光伏逆变器的协调控制。该方法利用可观测的电网与可控分布式能源数据，无需依赖系统模型，具备适应性和鲁棒性。提出均值修正递归岭回归（MCRRR）算法，通过闭式解持续更新负荷灵敏度因子（LSF），有效应对功率注入变化和拓扑重构等动态运行条件。所提方法建模为线性规划（LP）问题，可扩展...
解读: 该数据驱动电压控制技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能系统具有重要应用价值。其无模型递归灵敏度估计方法可直接集成至iSolarCloud平台，实现大规模分布式光伏电站的协调电压控制。MCRRR算法的闭式解特性适合嵌入逆变器DSP控制器，提升SG逆变器在高渗透率场景下的自适应无功调节能力。线性规...
基于自适应障碍函数分数阶滑模控制的风浪干扰下漂浮式海上风力机有限时间稳定化
Finite-Time Stabilization of Floating Offshore Wind Turbines Under Wind and Wave Disturbances by Adaptive Barrier-Function Fractional-Order Sliding Mode Control
Matin Jozeslami · Mohammadreza Askari Sepestanaki · Maedeh Nafisifar · Abolfazl Jalilvand 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月
漂浮式海上风力机可利用更强劲稳定的风资源，具有广阔清洁能源应用前景。然而海浪与突变风易导致系统失稳，降低发电效率。本文提出一种分数阶自适应滑模控制策略，用于张力腿平台风力机的有限时间稳定控制。通过建立分数阶模型精确表征系统动态，结合障碍函数自适应控制机制，实现快速有限时间收敛、有效抑制抖振并实时估计外部扰动。仿真结果表明，该方法在抗干扰能力与收敛速度方面优于传统方案，且经Speedgoat硬件在环实验验证了其实时性与鲁棒性，显著提升了复杂环境下的运行稳定性与能量捕获效率。
解读: 该研究提出的分数阶自适应滑模控制策略对阳光电源的储能与风电产品具有重要参考价值。首先，其快速有限时间收敛特性可优化ST系列储能变流器的动态响应性能，提升PowerTitan系统在复杂电网环境下的稳定性。其次，障碍函数自适应机制可应用于风电变流器的GFM控制，增强系统抗干扰能力。该技术的实时扰动估计方...
电能储存在波浪能硬件在环测试平台中的集成
Integration of Electrical Energy Storage in Wave Energy Hardware-in-the-Loop Test Rigs
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...
基于可重构变换器型软开断点辅助的含冷负荷投入配电网动态恢复
Reconfigurable Converter-Formed Soft Open Point-Assisted Dynamic Restoration for Distribution Systems With Cold-Load Pickup
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...