Zhoucheng Xu · Kai Yang · Zexin Nie · Yalun Li 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月

光伏系统故障检测对运行安全至关重要。传统方法在正常运行条件下难以准确识别和定位故障，且依赖复杂传感器配置。本文提出一种基于主动阴影（AS）的故障检测方法，通过在光伏组件上引入主动遮蔽装置并按特定序列施加阴影，分析阵列输出功率变化，实现无需中断正常运行的快速故障检测与精确定位。构建基于串联子串的多层级高精度仿真模型，并定义识别系数（IC）评估算法性能，验证了该方法在复杂部分遮阴及短路、开路故障下适用于不同规模光伏阵列的故障定位能力。实际光伏阵列实验进一步证实了该方法的可行性与鲁棒性。

解读: 该主动阴影故障检测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。通过主动遮蔽装置引入可控阴影序列，结合功率变化分析实现组件级故障精确定位，可集成至阳光电源现有MPPT算法框架，增强SG逆变器的智能诊断能力。该方法无需额外传感器配置，适合大规模光伏阵列快速巡检，...

Qianwen Hu · Gengfeng Li · Bingkai Huang · Qiming Yang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月

受气候条件影响的可变性可再生能源（RES）导致季节性电力供需失衡。氢储能（HES）的合理配置可缓解由负荷变化、气候变异及季节性气象条件引起的长期电力不匹配问题。针对传统单一不确定性集合难以刻画不同季节RES在长期气候影响下的不确定性特征，本文提出一种融合年际长期与季节性波动的混合三层次规划框架，结合分布鲁棒优化（DRO）与自适应鲁棒优化（ARO）。通过范数约束构建典型气候下RES概率分布模糊集，并采用数据驱动DRO处理长期不确定性；基于RES季节性气象特征建立多不确定性集合，利用ARO重构最坏场...

解读: 该氢储能混合三层次优化配置技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及ESS集成方案具有重要应用价值。针对可再生能源季节性波动问题，所提出的DRO与ARO融合框架可直接应用于ST系列储能变流器的容量配置优化，特别是在光储氢多能互补场景中，能够精准应对长期气候不确定性与季节性负荷波动。该方法可增强...

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...

Yibing Dang · Jiangjiao Xu · Fan Yang · Changjun Jiang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月

随着可再生能源的广泛应用，储能系统在能量调度与经济套利中发挥关键作用。传统强化学习方法因泛化能力有限，在高动态环境下易出现性能下降。本文提出一种基于元强化学习的储能控制框架，包含离线训练与在线适应阶段，通过双循环更新机制和多任务学习获得高泛化性的初始参数，并结合Shapley值方法增强决策可解释性。实验表明，该模型在多种动态微网场景下适应性强，性能较传统方法提升20%至50%，且调度决策特征贡献分析符合人类直觉。

解读: 该元强化学习储能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。其自适应双循环更新机制可显著提升储能系统在光伏出力波动、负荷变化等动态场景下的调度性能，相比传统方法提升20%-50%的经济效益直接增强产品市场竞争力。Shapley值可解释性分析可集成至iSol...

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...

Wen Gao · Kaishun Xiahou · Yang Liu · Zhigang Li 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月

针对基于电压源换流器的多端直流系统（VSC-MTDC）并网的低惯量海上风电场（OWFs）所面临的暂态频率与电压稳定性问题，提出一种基于非线性扰动观测器与漏斗控制的暂态频率-电压支撑（PFTFVS）策略。该策略通过改进观测器的扰动估计能力与漏斗控制器的自适应特性，提升系统的暂态支撑能力及抗干扰性能。方案包含三部分：风电机组的自适应暂态频率与转速控制、利用直流电容储能特性的换流站频率支撑控制，以及基于快速功率调节能力的换流站电压支撑控制。仿真验证了所提策略的有效性与鲁棒性。

解读: 该暂态频率-电压支撑策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。文章提出的扰动观测器与漏斗控制方法可直接应用于构网型GFM控制技术优化，提升储能系统在弱电网下的暂态支撑能力。其直流电容储能特性的频率支撑控制思路可借鉴至SG系列光伏逆变器的直流侧能量管理，增强光...

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...

Huaizhi Yang · Cong Zhang · Jiayong Li · Lipeng Zhu 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月

本文提出了一种新型储能系统（ESS）规划方法，旨在提升飓风期间ESS的应急能力，同时增强正常天气下可再生能源的消纳水平。所提出的鲁棒储能规划（NREP）模型综合考虑了飓风期间风电出力与输电线路故障的不确定性及其相关性，有效降低了负荷损失和弃风量。通过信息融合构建了与飓风强度相关的时空不确定性集合，提高了线路故障建模精度与求解效率。进一步设计了包含非预期性约束的改进列约束生成（ICCG）算法，能够关联场景并识别发电依赖的最恶劣场景，提升了多时段发电决策在非预期性不确定性下的可行性，并减少了各类场景...

解读: 该鲁棒储能规划方法对阳光电源PowerTitan大型储能系统和ST系列储能变流器在极端气候场景下的应用具有重要价值。文章提出的时空不确定性建模和改进列约束生成算法，可直接应用于阳光电源储能系统的能量管理策略（EMS）优化，特别是在台风、飓风等极端天气下提升系统应急响应能力。该方法考虑风电出力与线路故...

Yang Mi · Changkun Lu · Chunxu Li · Jinpeng Qiao 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年9月

为改善主动配电网（ADN）的电压分布与运行成本，提出一种融合灵活资源特别是移动储能系统在ADN与交通网耦合环境下的协调调度策略。结合去噪扩散概率模型构建数据驱动的日前场景生成方法，利用历史数据学习实际与预测功率曲线的误差关系，建立可再生能源出力的概率分布模型。采用随机机会约束优化方法量化不确定环境下的电压运行风险，并充分挖掘ADN中多资源在时空尺度上的调控能力。通过线性化处理将ADN与交通网耦合模型转化为混合整数线性规划问题。基于IEEE 33节点配电网与15节点交通网的仿真验证了所提方法的有效...

解读: 该移动储能协调调度技术对阳光电源PowerTitan储能系统与充电桩业务具有重要应用价值。研究提出的数据驱动场景生成方法可集成至iSolarCloud平台，通过去噪扩散模型提升光伏出力预测精度，优化ST系列储能变流器的日前调度策略。移动储能与配电网耦合模型为阳光电源开发车载储能与V2G技术提供理论支...

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...