找到 4 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
计及频率安全约束的输配一体化系统两阶段鲁棒机组组合
Incorporating Frequency Security Constraints in Two-Stage Robust Unit Commitment of Integrated Transmission and Distribution System
Rufeng Zhang · Yanjing Chen · Kefei Yan · Zhengmao Li 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
随着高比例可再生能源的接入，输电与配电系统独立运行难以实现优化调度并保障频率安全。为此，本文提出一种计及频率约束的两阶段鲁棒机组组合（TRO-FCUC）模型。考虑分布式能源（DERs）在惯性响应和一次频率响应中的调节能力，构建了基于热电机组、风电场与DERs协同作用的动态频率约束。基于不确定性集合，建立TRO-FCUC模型，并采用列与约束生成（C&CG）算法结合强对偶理论，将其转化为混合整数二阶锥规划（MISOCP）模型进行迭代求解。算例分析表明，输配系统协同运行可充分挖掘DERs的调频潜力，在...
解读: 该输配一体化频率安全约束技术对阳光电源ST系列储能系统和SG光伏逆变器产品线具有重要应用价值。研究提出的DERs惯性响应与一次调频协同控制策略，可直接应用于PowerTitan储能系统的频率支撑功能优化，通过虚拟同步机VSG技术实现快速惯性响应。两阶段鲁棒优化方法为iSolarCloud平台的输配协...
一种具有自黑启动和故障穿越能力的新型经济型高压直流系统
A Novel Cost-Effective HVDC System With Self Black-Start and Fault Ride-Through Capability
Haihan Ye · Wu Chen · Tao Li · Xingyu Liu 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年12月
本文提出了一种具备黑启动、主动建压、谐波抑制及交直流故障穿越能力的经济型高压直流输电系统。通过充分利用电流源换流器的直流电压反向特性，并将其引入海上整流站，设计了特殊的负反馈机制，可在无控制与保护介入时主动抑制直流故障短路电流。相比传统系统，该方案继承了二极管整流式HVDC的低成本优势，同时省去了启动电缆和无源滤波器，显著提升了系统在交直流故障下的运行性能。仿真结果验证了所提方案的可行性。
解读: 该研究提出的黑启动和故障穿越技术对阳光电源储能与光伏产品线具有重要参考价值。特别是其负反馈抑制直流故障的设计思路,可应用于ST系列储能变流器和PowerTitan系统的故障保护优化。文中提出的无需启动电缆和无源滤波器的方案,有助于降低SG系列光伏逆变器的系统成本。该技术可提升阳光电源产品在以下方面的...
多并网变流器系统中脆弱节点的识别及控制参数灵敏度分析
Identification of Vulnerable Nodes and Sensitivity Analysis of Control Parameters for Multiple Grid-Connected Converter Systems
Zhenxiang Liu · Yanbo Chen · Zhi Zhang · Jiahao Ma 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年12月
高比例可再生能源接入电网引发的稳定性问题已成为制约其消纳并威胁电力系统安全运行的关键因素。针对系统静态工作点变化导致稳定裕度剧烈波动的场景，现有理论在判别与补偿方面仍显不足。本文基于小信号稳定性分析方法，提出一种考虑变流器动态响应特性与静态工作点偏移的多并网变流器系统脆弱节点定位方法。首先建立含无源母线的频域负反馈模型，进而推导主动节点控制参数的灵敏度函数及脆弱节点量化指标，最后提出面向主动节点与无源母线的综合补偿方案。算例分析表明，该方法对提升系统稳定性设计与运行规划具有显著价值。
解读: 该脆弱节点识别与参数灵敏度分析技术对阳光电源多机并联场景具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，多台ST系列变流器并网时，可通过该方法识别系统薄弱环节，优化控制参数配置，提升静态工作点变化时的稳定裕度。对于集中式光伏电站的SG系列逆变器集群并网，该技术可指导构网型GFM与跟网型GFL...
SolarFusionNet：通过自动多模态特征选择与跨模态融合增强太阳辐照度预测
SolarFusionNet: Enhanced Solar Irradiance Forecasting via Automated Multi-Modal Feature Selection and Cross-Modal Fusion
Tao Jing · Shanlin Chen · David Navarro-Alarcon · Yinghao Chu 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年10月
太阳能预测是缓解间歇性光伏发电对电网负面影响的有效技术。尽管已有多种深度学习方法用于太阳辐照度预测，但在超短期区域预测中，多模态特征的自动选择与综合融合研究仍显不足。本文提出SolarFusionNet，一种融合自动多模态特征选择与跨模态数据融合的新型深度学习模型。该模型设计了两类自动特征选择单元，分别提取多通道卫星图像与多变量气象数据的关键特征，并采用三种循环层捕捉长期依赖关系。特别地，引入高斯核卷积长短期记忆网络以提取光流云运动场中的稀疏特征。进一步提出基于物理逻辑依赖的分层多头跨模态自注意...
解读: 该多模态太阳辐照度预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。SolarFusionNet融合卫星图像与气象数据的4小时超短期预测能力（技能达37.4%-47.6%），可直接应用于SG系列光伏逆变器的MPPT算法优化，提前调整功率跟踪策略；对PowerTitan储能系统的能...