找到 9 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
一种基于张量的风电场动态等值建模聚类方法
A Tensor-Based Clustering Method for Dynamic Equivalent Modeling of Wind Farms
Yihao Yang · Yijun Xu · Wei Gu · Lamine Mili 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
采用详细风电机组模型仿真大规模风电场计算成本高昂，亟需兼顾精度的简化建模方法。针对复杂风速条件与网络结构带来的风电场暂态等值精度难题，本文首次提出一种基于张量分解的聚类方法，通过合理分组捕捉风电场高维动态特征，实现精确降阶建模。首先构建保持时空特性的张量结构数据集，进而设计兼顾稀疏性与平滑性的张量分解策略以提取低维特征并指导聚类；最后定制网络聚合策略降低功率损耗误差。多种布局、故障与风况下的仿真结果验证了该方法的优越性能。
解读: 该张量聚类建模方法对阳光电源的大型储能及风电产品具有重要应用价值。可直接应用于PowerTitan储能系统的多机组协调控制和ST系列储能变流器的群控优化,通过降维聚类提升计算效率。对于风电场接入的储能系统,该方法能更精确地预测风电波动特性,优化储能容量配置和调度策略。技术创新点在于通过张量分解捕捉高...
基于稀疏模型集成学习策略的主动配电网有功调度端到端协同优化
End-to-End Collaborative Optimization for Active Distribution Network Power Dispatch Based on Sparse Model-Ensemble Learning Policy
Lilin Cheng · Kang Sun · Haixiang Zang · Guoqiang Sun 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月
随着分布式可再生能源渗透率的提高，新型主动配电网日益采用灵活调节策略。源荷双侧不确定性给配电网调度带来显著挑战，传统“先预测后优化”方法难以量化实时调度与理论最优之间的性能差距。为此，本文提出一种端到端协同优化策略，直接利用格点化气象数值预报等多源信息进行调度决策，省去功率预测中间环节。为应对高维开放场景下的模型训练难题，引入稀疏模型集成学习构建调度策略，并采用约束策略优化求解。算例表明，该策略在光伏无功辅助服务与需求响应场景中优于传统方法。
解读: 该端到端协同优化技术对阳光电源PowerTitan储能系统和SG系列光伏逆变器的智能调度具有重要应用价值。通过跳过传统功率预测环节，直接基于气象数据进行调度决策，可显著提升iSolarCloud云平台的实时响应能力。稀疏模型集成学习策略适用于ST储能变流器的多场景自适应控制，特别是在光伏无功辅助服务...
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...
基于深度强化学习的多模态对抗攻击下鲁棒光伏功率预测
Robust Photovoltaic Power Forecasting Against Multi-Modal Adversarial Attack via Deep Reinforcement Learning
Jingxuan Liu · Haixiang Zang · Lilin Cheng · Tao Ding 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
随着深度学习与多模态外部数据在光伏功率预测中的广泛应用，网络攻击尤其是虚假数据注入可能严重误导预测结果，威胁电网安全经济运行。现有研究尚未充分关注多模态协同攻击的影响，且难以应对隐蔽性攻击。为此，本文提出一种新型鲁棒预测框架，通过构建充分利用多模态相关性的对抗攻击模拟潜在虚假数据注入，并采用深度确定性策略梯度算法动态调整各模态权重，以抑制数据污染并保留有效信息。 actor与环境模块预训练以提升收敛性与泛化能力。实验表明，在输入扰动低于5%时，所提方法均绝对误差仅增加0.053 kW，显著优于无...
解读: 该多模态鲁棒预测技术对阳光电源iSolarCloud云平台和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。针对光伏电站面临的网络安全威胁，可将深度强化学习的动态权重调整机制集成到智能运维平台中，增强气象数据、历史功率等多源信息融合的抗攻击能力。对于ST系列储能变流器的功率预测模块，该方法可有效抵御虚...
风电机组齿轮箱载荷降低的风电场最优功率控制
Optimal Power Control in Wind Farms for Gearbox Load Reduction
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...
一种不对称故障下两级式光伏并网系统的多目标双层LVRT控制策略
A Multi-Objective Bi-Level LVRT Control Strategy for Two-Stage PV Grid-Connected System Under Asymmetrical Faults
Yiqian Wang · Qi Zhao · Wen Zhang · Tingting Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
随着光伏系统在电力系统中的渗透率不断提高，光伏并网系统的低电压穿越（LVRT）控制受到广泛关注。本文提出一种适用于两级式光伏并网系统的多目标双层LVRT控制策略，在不对称故障下兼顾正负序电压支撑能力与系统安全运行。交流层控制网侧逆变器，直流层调节升压变换器。交流层实施电网电压支撑策略，提升公共耦合点的正负序电压；通过自适应调节电流参考值，在实现最大电压支撑的同时抑制逆变器过流与直流链路电压振荡。直流层根据交流层提供的功率参考，利用补偿电流快速稳定直流电压。仿真与实验结果验证了该策略在不同工况下的...
解读: 该多目标双层LVRT控制策略对阳光电源SG系列光伏逆变器及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。其双层协同控制架构可直接应用于两级式拓扑产品：网侧逆变器实现电网电压支撑与过流抑制，DC/DC变换器快速稳定直流母线电压。该策略的自适应电流参考调节机制可增强阳光电源产品在不对称故障下的正负序电压...
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...
基于多区域多阶段的自愈式配电网规划与运行
Multi-Area-Multi-Stage Based Self-Healing Distribution Network Planning and Operation
Yifan Deng · Wei Jiang · Junjun Xu · Ke Sun 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年12月
地震、洪水或战争等极端事件可能导致配电网严重故障和大规模停电。主动孤岛技术可利用分布式资源、智能配电设备及先进控制方法实现多区域自愈。自愈设施包括继电器、开关、分布式电源及基于电力电子的柔性开断点（SOP），其效果不仅取决于设备位置与功能，还需协同考虑多阶段恢复过程的强耦合性。本文首次提出计及恢复时序的多区域多阶段（MAMS）自愈恢复区规划-运行协同方法，定义了灵活恢复区的多个自愈阶段，建立了时变拓扑与运行约束以表征阶段间耦合关系，并采用混合可控负荷部署策略弥补资源容量限制。算例验证了所提模型的...
解读: 该多区域多阶段自愈配电网技术对阳光电源PowerTitan储能系统和SOP柔性开断设备具有重要应用价值。研究提出的时变拓扑与多阶段恢复策略可直接应用于ST系列储能变流器的孤岛运行控制，通过构网型GFM控制实现极端事件下的主动孤岛支撑。多区域协同恢复方法为iSolarCloud平台的智能调度算法提供理...
双层分布式一致性控制用于多风电场快速频率支撑
Two-Level Distributed Consensus Control of Multiple Wind Farms for Fast Frequency Support
Kangyi Sun · Hongyu Zhou · Wei Yao · Yongxin Xiong 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年9月
相邻风电场具有显著的频率支撑潜力，其风电机组受尾流效应影响，频率支撑能力各异。为充分挖掘不同运行状态下机组的支撑潜力，本文提出一种双层分布式一致性控制方法实现风电机组协同控制：第一层为风电场内部的主从控制，第二层为风电场间的无主控制。该方法可为系统中不同机组分配差异化的功率指令，提升频率响应效果与系统稳定性。基于MATLAB/Simulink与Opal-RT实时仿真平台，对两区域系统及广水100%可再生能源系统进行分析，结果表明所提方法优于其他频率支撑策略，且能灵活应对通信中断与延迟。
解读: 该双层分布式一致性控制技术对阳光电源的储能与风电产品线具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器的群控系统和PowerTitan大型储能场站的协同调度，优化多机组间的功率分配。该技术的分层控制架构也可借鉴应用于SG系列光伏逆变器的集群控制，提升大型新能源电站的频率支撑能力。特别是在构建高比例可...