找到 12 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
将风力涡轮机作为同步发电机运行：建模与电力硬件在环演示
Operating Wind Turbine as Synchronous Generator: Modeling and Power-Hardware-in-the-Loop Demonstration
Weihang Yan · Vahan Gevorgian · Przemyslaw Koralewicz · Robb Wallen 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
III型和IV型风力发电机组（WTG）的构网型（GFM）控制在电力系统研究中受到广泛关注，但电力电子变流器有限的过电流能力持续削弱未来电网的强度。同步风电（即V型WTG）通过在高比例可再生能源并网下维持电网同步性，为解决并网与电网强度问题提供了独特的GFM解决方案。V型WTG通过由变速液压扭矩变换器驱动的同步发电机接入电网，实现风轮机变速运行以最大化发电，同时保持发电机轴与电网同步。本文在电力硬件在环环境中建立并测试了V型WTG的高保真模型，展示了其在不同电网故障下的运行特性。实验结果表明，V型...
解读: 该研究对阳光电源的储能与光伏产品线具有重要启发意义。V型WTG的GFM特性与我司ST系列储能变流器的VSG控制理念高度契合,其通过机械惯量提供同步支撑的方案可借鉴应用于PowerTitan大型储能系统的惯量响应控制。研究中的液压扭矩变换技术也为SG系列光伏逆变器在弱电网条件下的并网控制提供了新思路。...
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...
基于最优动态下垂系数的分布式光伏快速有功功率调节
Rapid Active Power Regulation of Distributed Photovoltaics based on Optimal Dynamic Droop Coefficients
Ting Yan · Chunxia Dou · Dong Yue · Ziwei He 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
为实现大规模分布式光伏（DPV）对快速有功功率调节的主动响应，本文提出一种融合聚类与优化的双层架构，用于协调设计DPV的动态下垂系数。底层根据调节需求选取可调容量和响应时间作为聚类特征，采用U-k-means算法实现DPV聚类；上层构建计及调节性能与网损的频率偏差-最优下垂系数模型，并从潮流影响角度进行优化。通过图注意力网络（GAT）预先求解不同频率波动下的下垂系数调节策略。在改进的IEEE 33节点系统上的仿真结果表明，所提GAT模型优于现有神经网络模型，且所提最优下垂系数调节策略具有有效性与...
解读: 该动态下垂系数优化技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。研究提出的双层架构可直接应用于iSolarCloud平台的分布式光伏集群控制：底层U-k-means聚类算法可根据各逆变器可调容量和响应时间实现智能分组，上层GAT神经网络模型可实时预测最优下垂系数，实...
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...
基于聚合容量估计的储能系统分布式功率跟踪控制
Distributed Power Tracking Control of Energy Storage Systems With Aggregated Capacity Estimation
Yin Chen · Jianyu Zhou · LinFang Yan · Yujun Lin 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月
大量分布式小规模储能系统（ESSs）具有参与电网功率调节的潜力。本文提出一种结合聚合容量估计的分布式功率跟踪控制方法，可在无需总功率测量的情况下实现精确的总功率跟踪，并根据储能系统的类型、荷电状态及功率/能量容量进行功率分配。为估计各储能单元的可调度功率范围，设计了一种事件触发式分布式功率容量估计算法，通信负担较低。控制参考功率受到限制，确保系统可靠运行。所提方法采用离散时间实现，仅依赖稀疏通信网络。理论分析验证了系统平衡点的存在性与收敛性。基于IEEE 33节点系统的仿真结果验证了所提控制策略...
解读: 该分布式功率跟踪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。文章提出的事件触发式容量估计算法可优化多台ST储能变流器的协同控制，在无需集中式总功率测量的情况下，基于各单元SOC、功率/能量容量实现精确功率分配，降低通信负担。该方法可集成到iSolarClo...
基于Kautz函数的高效分布式MPC在含通信延迟的多区域电力系统负荷频率控制中的应用
Efficient Distributed MPC Using Kautz Functions for Load Frequency Control in Multi-Area Power Systems With Communication Delays
Shuangqing Yan · Xiuxing Yin · Yang Zheng · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
可再生能源的大规模接入导致电力系统供需不平衡和频率波动，传统集中式负荷频率控制（LFC）难以适应分布式能源的动态变化。本文提出一种基于离散Kautz函数的分布式模型预测控制（KDD-MPC）方法，利用其灵活的非相同极点配置逼近控制轨迹，显著降低计算复杂度。该方法有效处理LFC中的非线性约束，通过邻区信息反馈实现区域间协调，并引入时变通信延迟补偿机制以增强鲁棒性。在IEEE 39节点系统上的仿真结果表明，相较于PSO优化的PI控制器，扰动区域的平均绝对百分比控制误差（MAPACE）降低10.8%，...
解读: 该分布式MPC控制技术对阳光电源储能和光伏产品线具有重要应用价值。Kautz函数降低计算复杂度的特点,可优化ST系列储能变流器和PowerTitan系统的频率调节性能,提升多机并联时的协调控制效果。其通信延迟补偿机制可增强大型储能电站的系统稳定性,对iSolarCloud平台的分布式调度具有借鉴意义...
基于不同调度场景和电网强度下VSG储能系统优化配置以提升跟网型变流器稳定性
Optimal VSG BESS Sizing for Improving Grid-Following Converter Stability Under Various Dispatch Scenarios and Grid Strengths
Yunda Xu · Ruifeng Yan · Tapan Kumar Saha · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
随着可再生能源渗透率提高，基于逆变器的电源在弱电网下的稳定性问题日益突出，尤其跟网型变流器易失稳。虚拟同步发电机（VSG）电池储能系统被证明可改善此类稳定性，但其最优容量配置尚不明确。现有研究多依赖小信号或阻抗模型，仅适用于单一运行点，难以涵盖多种调度场景与电网强度变化。本文提出一种可视化系统稳定运行区域的新方法，揭示不同有功功率与电网阻抗下的稳定边界，并提出计及多工况变化的VSG容量优化配置策略，在确保稳定的同时最小化储能容量。通过PSCAD仿真验证了该策略在广泛运行条件下的有效性与可靠性。
解读: 该VSG储能优化配置技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。研究提出的可视化稳定运行区域方法可直接应用于ST储能系统的容量规划工具，帮助客户在弱电网场景下精准确定VSG储能配置，避免过度投资。针对多调度场景和电网强度变化的优化策略，可集成到iSolarCl...
基于数据驱动灵敏度的风电场分散式需求功率跟踪与电压控制方法
A Decentralized Demanded Power Tracking and Voltage Control Method for Wind Farms Based on Data-Driven Sensitivities
Chang Yan · Sheng Huang · Yinpeng Qu · Xueping Li 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
风电场高效功率调度依赖于精确的需求功率跟踪。本文提出一种基于数据驱动灵敏度（DDS）的分散式风电场功率跟踪与电压控制方法，仅利用本地运行变量实现模型预测控制（MPC），获得近似全局最优解。通过反向传播算法设计新的灵敏度计算方法，由全局映射模型（GMM）梯度得到DDS。电压DDS可替代传统MPC中的电压灵敏度，功率DDS建立不同风电机组出力间的线性关系，简化状态空间方程，降低二次规划维度。所设计的三种控制模式无需线路参数、降低计算复杂度或兼具两者优势。变量间距约束线性化方法将非线性约束转为线性，解...
解读: 该文提出的数据驱动灵敏度控制方法对阳光电源的储能和风电产品线具有重要参考价值。特别是其分散式控制架构可应用于ST系列储能变流器集群和PowerTitan大型储能系统的协调控制,通过本地数据实现近似全局最优的功率调度。文中的电压DDS方法可优化储能变流器的电压控制性能,功率DDS的线性化处理思路可用于...
一种用于低风力发电预测的自监督预学习方法
A Self-Supervised Pre-Learning Method for Low Wind Power Forecasting
Weiye Song · Jie Yan · Shuang Han · Ning Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
随着风电在电力系统中占比提升，其出力间歇性导致的低功率风险日益突出，准确预测低风力发电对缓解电力短缺至关重要。然而，由于低风速事件稀少，传统方法面临样本不足难题，制约了预测精度提升。为此，本文提出一种自监督预学习方法，通过挖掘低出力样本间的相似性与差异性，分别预测低风力发电事件（LWPE）的发生时段和低风力发电过程（LWPP）的功率序列。针对LWPE预测，设计基于对比学习的孪生残差收缩网络，利用样本对进行特征预学习以缓解样本不平衡；对于LWPP预测，构建基于模式识别的嵌入式预测框架，将典型波动模...
解读: 该自监督预学习方法对阳光电源储能与风电产品线具有重要应用价值。可将其集成至ST系列储能变流器的EMS能量管理系统，提升风储联合运行策略的精准度；应用于PowerTitan大型储能系统的调度优化，实现对低风力时段的精准响应。该技术可优化iSolarCloud平台的预测算法，提高风电场群的运维效率。特别...
基于Wind2vec-BERT模型的短期风功率预测
Short-Term Wind Power Prediction Based on Wind2vec-BERT Model
Miao Yu · Jinyang Han · Honghao Wu · Jiaxin Yan 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年11月
在新能源发展背景下，短期风功率预测的精度要求日益提高。针对风电出力受多重因素影响而具有随机性和波动性，且现有神经网络方法多忽略输入变量间交互作用的问题，本文探索BERT算法在风功率预测中的应用。提出Wind2vec变量嵌入方法以更高效拟合时序变量关系，并结合GARCH模型对预测结果进行波动性建模优化。采用自适应计算时间（ACT）方法对BERT主干网络参数进行微调，增强其对电力序列输入的适应性。通过双向注意力机制与Transformer架构捕捉历史风数据中的细粒度时序依赖关系。基于中国南方电网实际...
解读: 该研究的Wind2vec-BERT预测模型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系列储能变流器的能量调度优化和PowerTitan大型储能系统的容量配置,提升系统经济性。BERT-GARCH-M模型的高精度预测能力可集成到iSolarCloud平台,优化风储联合运行策略,提升...
基于“动态匹配与在线建模”策略的超短期风功率预测
Ultra-Short-Term Wind Power Forecasting Based on the Strategy of “Dynamic Matching and Online Modeling”
Yuhao Li · Han Wang · Jie Yan · Chang Ge 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年8月
超短期风功率预测对电力系统实时调度、频率调节和日内市场交易具有重要意义。由于天气系统复杂性、机组老化及风电场控制策略等因素，风功率序列的时间依赖关系时变（即概念漂移），导致常用离线建模方法预测精度偏低。在线建模可利用流式数据最新信息捕捉动态变化规律，但现有方法难以满足电网对预测时效性的要求。为此，本文提出“动态匹配与在线建模”策略，通过幅值与波动特征相似性动态筛选训练样本，提升样本代表性并缩短训练时间；同时在匹配过程中引入数值天气预报风速信息以提高预测精度。基于中国三个风电场运行数据的实验结果表...
解读: 该风功率预测技术对阳光电源储能产品线具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的调度控制,通过准确预测风电出力波动,优化储能系统的充放电策略,提升调峰调频性能。'动态匹配'方法可集成到iSolarCloud平台,为储能系统提供更精准的调度指令。该技术的在线建模...
考虑隐变量相互辅助的电力系统高斯混合模型不确定性建模
Gaussian Mixture Model Uncertainty Modeling for Power Systems Considering Mutual Assistance of Latent Variables
Xiao Yang · Yuanzheng Li · Yong Zhao · Yang Li 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年1月
高斯混合模型（GMM）与狄利克雷过程混合模型（DPMM）常用于刻画电力系统中的不确定性，通常采用期望最大化（EM）算法求解。然而，在处理大规模不确定变量数据时，传统方法难以在较低时间消耗下准确获取模型参数。为此，本文提出一种考虑隐变量相互辅助的GMM不确定性建模方法。首先构建不确定变量的GMM，利用条件概率描述隐变量间的相互辅助关系；进而改进EM算法，在E步和M步中引入条件概率，并重新推导GMM参数的闭式解。基于澳大利亚实际风电与负荷数据的实验结果表明，所提方法在建模效率与精度方面均优于传统GM...
解读: 该研究提出的GMM不确定性建模方法对阳光电源储能和风电产品具有重要应用价值。该方法可应用于ST系列储能变流器和PowerTitan系统的功率预测与调度优化,提升系统对风电、负荷等不确定性的建模精度。特别是在大规模储能电站中,该方法可提高计算效率,为iSolarCloud平台提供更准确的发电/用电预测...