找到 9 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
多电压等级双极性直流配电系统的综合电压调节方法
Comprehensive Voltage Regulation for Multi-Voltage Bipolar DC Distribution Systems
Xiaodong Yang · Chengjia Zhang · Lijian Ding · Jie Yang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月
光伏接入不对称及直流源荷的时变特性导致多电压等级双极性直流（MBDC）配电系统出现极间不平衡、越限和不稳定等多重电压问题。本文基于多电压层级双极潮流，提出一种综合电压调节方法以提升系统整体电压性能。首先构建适用于多子系统优化的双极直流潮流模型，结合双极配电系统与双极直流变压器（DCT）建模；进而分析不同电压层级下电压问题成因，确定电力电子设备的调控策略。针对传统方法仅能处理单一电压层级单一问题的局限，本文通过协调跨电压层级的异构资源，实现多层级协同调控，增强电能质量改善能力并避免设备过度使用。在...
解读: 该多电压等级双极性直流配电系统综合电压调节技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。研究提出的双极直流潮流模型和多层级协同调控策略，可直接应用于阳光电源直流侧储能系统的电压管理优化，解决光伏接入不对称导致的极间不平衡问题。特别是跨电压层级异构资源协调控制方法...
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...
考虑跨季节钻孔热能储存的混合可再生能源-CCHP系统容量优化规划
Optimal Capacity Planning of Hybrid Renewable Energy - CCHP System Considering Inter Seasonal Borehole Thermal Energy Storage
Yuan Du · Yixun Xue · Lei Chen · Mohammad Shahidehpour 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年5月
冷热电三联供（CCHP）系统能源利用效率高，通常超过80%。然而，传统CCHP依赖微型燃气轮机，导致碳排放问题。本文设计了一种混合可再生能源-CCHP系统，电力负荷由光伏与风电提供，冷热负荷通过热泵电转热满足。针对可再生能源的季节性波动，引入钻孔热能储存（BTES），将夏季多余能量储于地下供冬季使用。构建了基于决策相关不确定性的两阶段鲁棒优化模型，并采用改进的Benders分解算法求解。通过中国鄂尔多斯实际案例验证方法有效性，分析了BTES集成、不确定性预算及可再生能源比例的影响。
解读: 该混合可再生能源-CCHP系统与阳光电源多产品线深度契合。钻孔热能储存（BTES）的跨季节储能理念可启发ST系列储能系统开发长周期储能解决方案，突破现有电化学储能的时长限制。两阶段鲁棒优化模型可直接应用于PowerTitan大型储能系统的容量配置优化，提升光伏-风电-储能混合系统的经济性。热泵电转热...
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...
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...
一种考虑飓风影响的风电并网系统鲁棒储能规划新方法
A Novel Robust Energy Storage Planning Method for Grids With Wind Power Integration Considering the Impact of Hurricanes
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...
基于动态灵活性聚合的分布式光伏集群二次调频控制
Secondary Frequency Regulation From Aggregated Distributed Photovoltaics: A Dynamic Flexibility Aggregation Approach
Songyan Zhang · Peixuan Wu · Chao Lu · Huanhuan Yang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
为充分挖掘大规模小型分布式光伏（DPV）参与二次频率调节（SFR）的潜力，本文提出一种分层协调框架，引入DPV对自动发电控制（AGC）信号的动态响应特性（DRC），以表征聚合分布式光伏（ADPV）的动态灵活性。首先，考虑光伏发电不确定性及减载运行约束，确定功率备用控制（PRC）的可行调度范围；其次，构建计及PRC影响的两阶段多簇DRC聚合方法，描述ADPV的等效动态响应特性；进而建立综合成本函数（ICF），揭示SFR能力、等效DRC与调节成本间的耦合关系，实现SFR指标与PRC方案的解耦调度，并...
解读: 该动态灵活性聚合技术对阳光电源SG系列分布式光伏逆变器及iSolarCloud平台具有重要应用价值。研究提出的两阶段多簇DRC聚合方法可直接应用于SG系列逆变器的AGC响应优化，通过功率备用控制（PRC）实现减载运行，使分布式光伏具备二次调频能力。事件触发的占空比重分配机制可集成至iSolarClo...
基于深度强化学习的风光水储混合能源系统长短周期协调调度
Long-Term and Short-Term Coordinated Scheduling for Wind-PV-Hydro-Storage Hybrid Energy System Based on Deep Reinforcement Learning
Huaiyuan Zhang · Kai Liao · Jianwei Yang · Zhe Yin 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
针对多时间尺度调度复杂的风光水储混合能源系统，传统长期调度策略常削弱短期调节能力，导致资源浪费与电力短缺。本文提出一种将短期运行特性嵌入长期调度规则的协同框架，将长期调度建模为马尔可夫决策过程，并在每一步耦合基于优化模型生成的短期发电计划。通过融合数据驱动与模型驱动方法，利用深度强化学习简化长期决策，结合混合整数线性规划确保短期约束满足。实证表明，该方法使弃电率由11.67%降至0.63%，切负荷率从3.3%降至0.69%，显著优于传统方法。
解读: 该深度强化学习协调调度技术对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud云平台具有重要应用价值。研究提出的长短周期协同框架可直接集成到ST系列储能变流器的能量管理系统中，通过MDP建模和DRL算法优化多时间尺度调度决策，显著降低弃电率（11.67%→0.63%）和切负荷率（3.3%→...
事件触发H∞俯仰控制在浮式海上风力机中的应用
Event-Triggered H-Infinity Pitch Control for Floating Offshore Wind Turbines
Ya Zhao · Xiyun Yang · Yanfeng Zhang · Qiliang Zhang · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
复杂的风浪环境会加剧浮式海上风力机的外部扰动与功率波动，影响其稳定运行。为此，本文提出一种事件触发的H∞俯仰控制策略。首先建立考虑风浪复合扰动的线性变参数模型，融合系统各子系统的动态特性；进而将事件触发机制引入H∞控制框架，推导系统渐近稳定且H∞性能范数有界的判据，并给出反馈增益矩阵的设计算法，有效降低控制器更新频率。最后基于IEA 15 MW参考风力机，结合OpenFAST与MATLAB/Simulink进行仿真，结果表明所提方法相较于连续时间控制策略具有更优的控制性能。
解读: 该事件触发H∞控制技术对阳光电源储能与风电产品线具有重要参考价值。首先，其提出的线性变参数建模方法可用于优化ST系列储能变流器的扰动抑制能力；其次，事件触发机制能降低PowerTitan储能系统的控制器计算负荷，提升系统响应效率。特别是在海上风电并网应用中，该控制策略可提升阳光电源风电变流器的功率平...