找到 4 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy

排序:
风电变流技术 储能系统 模型预测控制MPC 多物理场耦合 ★ 5.0

考虑尾流延迟特性的海上风电场LPV模型预测控制

LPV Model Predictive Control for Offshore Wind Farms Considering Wake Delay Characteristics

Yang Liu · Jiahao Lin · Ling-ling Huang · Cheng Hua 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月

大规模海上风电场中显著的尾流效应要求充分考虑其延迟特性,而该特性在控制中常被忽视。针对尾流动态演化与风机控制模型参数变化之间的耦合问题,本文提出一种考虑尾流延迟特性的线性参数可变(LPV)模型预测控制方法。通过构建准稳态尾流模型,将尾流延迟特性融入风电场LPV模型,并结合两阶段降维策略简化计算,协同优化疲劳损伤均衡与发电量提升。16台风机的仿真结果表明,所建模型能准确描述尾流延迟的空间分布,所提控制方法在风速风向动态变化下有效捕捉机组间风速延迟与波动特性,显著提高发电量并降低疲劳应力,且相比静态...

解读: 该研究的尾流延迟LPV模型预测控制技术对阳光电源的储能和风电产品具有重要参考价值。首先,其动态建模方法可优化ST系列储能变流器的功率预测算法,提升大型储能电站的调度效率。其次,文中的疲劳损伤均衡策略可应用于PowerTitan系统的电池管理,延长储能设备寿命。此外,该控制方法在处理多设备耦合方面的创...

光伏发电技术 ★ 5.0

基于GPT的超短期分布式光伏发电功率预测方法

An Ultra-Short-Term Distributed Photovoltaic Power Forecasting Method Based on GPT

Hengqi Zhang · Jie Yang · Siyuan Fan · Hua Geng 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月

随着大量分布式光伏电站并网,提升发电功率预测精度对电力系统安全经济运行具有重要意义。针对现有方法在数据稀缺与随机波动方面的挑战,本文提出一种基于生成式预训练Transformer(GPT)的超短期分布式光伏功率预测方法。通过生成多空间分辨率的虚拟光伏功率数据,预训练Transformer模型,并利用少量实测数据进行微调。注意力机制通过预训练学习历史数据中的相关性,微调实现新电站的轻量化部署与高精度预测。实验结果表明,所提方法在仅1个月实测数据下,相比LSTM、线性模型和Transformer模型...

解读: 该基于GPT的超短期光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。可直接集成至SG系列光伏逆变器的智能诊断系统,通过少量实测数据实现新建电站的快速部署与高精度预测,相比传统LSTM方法RMSE降低37.22%。该技术可优化PowerTitan储能系统的充放电策略,提升...

风电变流技术 深度学习 ★ 5.0

基于SCADA数据的周期增强型Informer模型用于短期风电功率预测

Periodic-Enhanced Informer Model for Short-Term Wind Power Forecasting Using SCADA Data

Zhao-Hua Liu · Long-Wei Li · Hua-Liang Wei · Ming Li 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月

针对风电场SCADA系统提供的丰富运行与环境数据,提出一种周期增强型Informer模型用于短期风电功率预测。首先,采用基于v-p曲线与四分位法结合的方法滤除稀疏离群点,并利用DBSCAN算法去除功率曲线中的聚集噪声;其次,基于最大信息系数筛选多特征输入集以提升数据利用效率;进而设计时序卷积网络提取输入特征的标量投影,并融合局部与全局时间戳构建周期信息增强的嵌入层;最后,在Informer模型中引入多尺度深度融合模块,实现跨时间尺度特征的深层整合,有效避免了模型加深带来的资源浪费与过拟合问题。实...

解读: 该周期增强型Informer模型对阳光电源的智能运维和储能系统具有重要应用价值。首先,该模型的多特征输入与时序预测技术可直接应用于iSolarCloud平台的发电预测模块,提升风光储多能互补系统的调度效率。其次,模型的周期性特征提取方法可优化ST系列储能变流器的能量管理策略,特别是在PowerTit...

储能系统技术 储能系统 构网型GFM ★ 5.0

状态转移引发的构网型电压源换流器暂态同步失稳:分析与改进

State Transfer Induced Transient Synchronization Instability of GFM-VSC: Analysis and Improvement

Yushuang Liu · Hua Geng · Geng Yang · Meng Huang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月

在电网故障等工况下,构网型电压源换流器(GFM-VSC)因电流限幅控制可能在电压源模式(VSM)与电流源模式(CSM)间切换,模式切换过程中的状态转移会影响其暂态同步稳定性(TSS)。本文通过平衡点存在性分析揭示了一种新的失稳机理:状态转移可能导致故障期间运行轨迹绕过CSM下的稳定平衡点而进入发散循环。采用多Lyapunov函数法推导了计及故障动态的TSS判据与边界,发现降低最小临界电流并依据虚拟功率角(VPA)动态调整饱和电流相位可提升TSS。为此提出一种基于VPA反馈的电流限制策略,在抑制过...

解读: 该研究揭示的GFM-VSC状态转移失稳机理对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。当前ST系列采用构网型控制,在电网故障时需频繁进行VSM/CSM模式切换以实现电流限幅保护,本文所揭示的状态转移导致稳定平衡点绕过的失稳机制,为优化ST系列的电流限幅策略提供了理...