找到 54 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
基于多能量协调控制的全直流风电系统陆上交流故障穿越策略
Multiple Energy Coordinated Control Based Onshore AC Fault Ride-Through Strategy for an All-DC Wind Power System
Bobo Zhang · Jinyu Wang · Chenyu Guo · Ziquan Wang · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
全直流海上风电场因无需大量无功补偿、消除同步稳定性问题且运行效率高，成为传统交流风电场的有力替代方案。然而，其交流故障穿越能力面临拓扑结构特殊、故障传播迅速等挑战，制约了实际应用。本文提出一种基于多能量协调控制（MECC）框架的新型交流故障穿越策略，协同整合高压直流输电系统的电容能量控制与直流风电机组的自适应功率削减控制，根据故障严重程度依次调控电容静电能、转子动能、耗能电阻热能及风能，快速消除功率盈余。该策略有效抑制直流过电压，提升能量利用率并延长连续运行时间。典型交流故障下的仿真结果验证了所...
解读: 该文提出的多能量协调控制(MECC)框架对阳光电源的储能与风电产品线具有重要借鉴价值。其电容能量与功率削减的协同控制思路可优化ST系列储能变流器的故障穿越性能,特别是在PowerTitan大型储能系统中实现更精准的能量管理。文中的自适应功率控制策略也可用于完善风电变流器的低电压穿越(LVRT)能力。...
分布式共享储能的灵活性聚合与功率分解协调虚拟电厂参与调频市场
Flexibility Aggregation and Power Disaggregation of Distributed Shared Energy Storage for Coordinating Virtual Power Plant in Regulation Market
Hongfei Yu · Shunjiang Yu · Fucong Xu · Yuge Chen 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月
为提升虚拟电厂（VPP）在调频市场中的短期灵活性，本文提出一种由储能聚合商（ESA）整合分布式共享储能（DSES）单元的灵活性聚合与功率分解协同框架。设计了DSES与VPP通过ESA的协调机制，建立了基于荷电状态（SoC）一致性的灵活性聚合模型，以简化ESA与VPP间的交互并确定储能集群的可行运行区域；进而提出基于几何注水算法的SoC一致性功率分解方法，实现对DSES单元调度跟踪的精确控制。算例验证表明，所提方法显著提升了VPP运行效率与经济收益，且在正常与紧急工况下均能准确跟踪实时调度指令。
解读: 该分布式共享储能灵活性聚合技术对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。文章提出的基于SoC一致性的聚合模型可直接应用于阳光电源多站点储能集群管理，通过ESA架构实现分布式储能资源的统一调度，提升调频市场响应能力。几何注水算法的功率分解方法可优化ST变流器的实时控制...
用于应对可再生能源季节性长期波动的氢储能混合三层次优化配置
Hybrid tri-level optimal sizing of hydrogen storage for addressing long-term seasonal fluctuation of RES
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...
极端天气下的风电功率预测：一种新型少样本学习架构
Wind Power Forecasting Under Extreme Weather: a Novel Few-Shot Learning Architecture
Chuanyu Xu · Shichang Cui · Lishen Wei · Bangxian Zhu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月
针对极端天气下基于神经网络的风电功率预测面临的样本稀缺、常规与极端天气间领域偏移及跨极端条件泛化困难等问题，提出一种新型少样本学习架构。通过引入跨任务元训练的迁移学习策略，降低对样本量的需求并提升跨域泛化能力；设计轻量级参数层以平衡浅层与深层网络的欠拟合与过拟合问题，减少可训练参数并缓解分布偏移；构建跨域风险最小化损失函数，利用二阶梯度提升模型在多样极端条件下的鲁棒性与一致性。基于真实风电场数据的实验表明，该方法显著优于基准模型，在nRMSE和nMAE指标上分别降低2.05%–43.55%和0....
解读: 该少样本学习架构对阳光电源的储能和风电产品线具有重要应用价值。首先可应用于ST系列储能变流器的功率预测与调度优化,提升储能系统在极端天气下的调度效率。其次可集成到iSolarCloud平台,增强风储联合运行的智能预测能力。该技术的跨域迁移学习策略和轻量级参数设计,可优化阳光电源现有的电力预测算法,提...
基于统一控制框架的网络化可再生能源-电池储能微电网性能提升方法
Novel Unified Control Framework for Networked RES-BES Microgrids with Enhanced Performance
Shushan Qiu · Kaushik Rajashekara · Rohith Pottekkat · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月
可再生能源的大规模接入促进了分布式能源网络的互联，以最大化利用分布不均的可再生能源。网络化交直流混合微电网在用户侧构建多端区域网络，通过交直流协同互补实现可再生能源与电池储能系统的即插即用集成。然而，互联系统增加了控制复杂性，且可再生能源的突变导致需全网储能协调补偿以避免局部过载。本文提出一种基于统一下垂控制的网络化混合微电网控制框架，支持运行模式无缝切换、功率按需分配，并消除环流与器件过应力。该方法无需调整底层控制即可应对源故障与不对称线路故障，保障可再生能源持续最大功率输出。基于Typhoo...
解读: 该统一下垂控制框架对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。研究提出的网络化交直流混合微电网控制方案，可直接应用于阳光电源多端口储能系统架构，实现SG光伏逆变器与ST储能变流器的即插即用集成。统一下垂控制支持运行模式无缝切换，可优化现有GFM/GFL双模式控制策...
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...
基于协调控制策略的永磁同步风力发电机风湍流致功率波动抑制
Wind Turbulence-Induced Power Fluctuations Mitigation in PMSG-Based Wind Turbines By a Coordinated Control Scheme
Ali Safaeinejad · Mohsen Rahimi · Dao Zhou · Frede Blaabjerg · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
大型风力机中持续的风湍流易引发功率波动，降低电力模块可靠性并加剧轻质结构部件的机械应力，给运行与维护带来挑战。本文分析了永磁同步风力机中功率波动的特性，提出一种无需附加储能装置、适用于额定风速上下工况的协调控制策略。该策略在低于额定风速时无需辅助控制即可抑制波动；高于额定风速时，通过机侧变流器虚拟调节转子惯性、网侧变流器引入阻尼分量，并结合变桨系统增强阻尼效果，且优化了反馈增益间的耦合影响。仿真结果表明，所提方法能有效抑制电气与机械振荡。
解读: 该协调控制策略对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要应用价值。文章提出的虚拟惯性调节与阻尼控制方法可直接应用于ST系列储能变流器的功率平滑控制，通过机侧与网侧变流器协同抑制功率波动，无需额外储能装置即可降低功率模块热应力，提升IGBT/SiC器件可靠性。该技术与阳光电源现有的VSG虚拟同步机控制形成...
满足多目标约束的构网型变流器低电压穿越策略
Fault Ride-Through Strategy for Grid-Forming Converters Satisfying Multi-Objective Constraints
Mingkun Gao · Yandong Chen · Cong Luo · Zhiwei Xie 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
暂态同步稳定性（TSS）、电流限幅与无功功率支撑（RPS）是构网型变流器（GFMC）故障穿越（FRT）需满足的关键目标。然而，三者间复杂的耦合关系及GFMC作为电压源无法直接控制电流的特性，给FRT带来显著挑战。本文首先分析三目标间的耦合关系，揭示相电流、无功电流与故障涌流的形成机理与控制机制；据此提出一种自适应FRT策略，通过协同调节有功功率、电压参考值及虚拟电阻，实现多目标约束下的可靠穿越，即使电压跌落至零亦可有效运行，且易于实现。仿真与实验验证了该策略在TSS与RPS性能上的优越性。
解读: 该多目标约束FRT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。当前构网型控制面临暂态稳定、电流限幅与无功支撑三重约束的耦合难题，该研究提出的自适应协同调节方案（有功功率-电压参考-虚拟电阻）可直接应用于ST储能变流器的GFM控制算法优化，提升零电压穿越能力。特...
基于Transformer扩散模型的风速时空概率预测
Spatio-Temporal Probabilistic Forecasting of Wind Speed Using Transformer-Based Diffusion Models
Hao Liu · Junqi Liu · Tianyu Hu · Huimin Ma · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
时空风速预测对提升能源转换效率与优化资源配置具有重要意义。现有方法在捕捉复杂的时空依赖关系及适应风速动态变化方面存在不足。为此，本文提出概率时空扩散Transformer（PSTDT）模型，结合去噪扩散生成模型与Transformer的时空建模优势。该模型引入双空间注意力模块以捕获静态位置关系与动态空间依赖，并设计双阶段时间模块建模周期间依赖与自回归特征，辅以时间自适应层归一化机制提升预测稳定性与精度。实验表明，PSTDT在多个数据集上显著优于现有方法，连续排序概率分数降低8%–20%，平均绝对...
解读: 该时空风速概率预测技术对阳光电源储能系统与智能运维平台具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，精准的风速预测可优化风储协同控制策略，提升ST系列储能变流器的充放电调度精度，降低8%-20%的预测误差可显著改善储能系统的能量管理效率。该Transformer扩散模型的时空建模能力可集成...
基于学习增强型模型预测控制的混合储能系统实时能量管理策略及其在波浪能转换器中的应用
Real-Time Energy Management of Hybrid Energy Storage System with Application to Wave Energy Converters: A Learning-Augmented MPC Strategy
Xuanyi Zhu · Zechuan Lin · Xuanrui Huang · Kemeng Chen 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
将混合储能系统（HESS）集成到波浪能转换器（WEC）中可有效抑制多时间尺度下的功率波动，但需依赖高效的能量管理策略（EMS）。模型预测控制（MPC）虽能逼近全局最优并满足约束，但非线性优化问题带来高计算负担，且多目标权衡下的代价函数权重因子（WF）整定困难。为此，本文提出一种学习增强型MPC策略。该方法结合模糊逻辑非对称动作裁剪技术以降低计算耗时，并引入高效暖启动Q学习框架实现WF的在线自整定。为缩小仿真与实际间的差距，设计了基于神经网络的电流预测器以感知功率转换中的非线性损耗。仿真与实验结果...
解读: 该学习增强型MPC策略对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。其模糊逻辑动作裁剪技术可显著降低MPC实时计算负担，适配储能变流器DSP/FPGA控制平台；Q学习框架实现的权重因子在线自整定能优化多目标权衡（功率平滑、电池寿命、效率），提升ESS集成方案的全生命...
考虑多样化通信速率需求的含基站虚拟电厂机会约束优化
Chance-Constrained Optimization for VPPs With Base Stations Considering Diverse Communication Rate Requirements
Chao Guo · Chengjin Ye · Yi Ding · Jing Li 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
5G基站耗电量大且需依赖绿色电力，导致用电成本高。将5G基站与分布式可再生能源聚合为虚拟电厂参与市场交易成为趋势。本文针对可再生能源出力不确定性及基站调控机制不明确的问题，提出一种考虑基站可调度性与内部新能源不确定性的虚拟电厂优化调度模型。通过建模基站收发单元数量与备用储能的动态特性，结合用户移动性与覆盖重叠对通信速率的影响，构建兼顾用户体验的时变模型，并引入机会约束控制新能源不确定性风险。采用基于泰勒展开的算法求解，仿真结果表明该方法使内部可再生能源消纳比例提升5.4%，经济效益提高18.72...
解读: 该虚拟电厂优化调度技术对阳光电源ST系列储能系统与PowerTitan大型储能方案具有重要应用价值。文章提出的机会约束优化方法可直接应用于储能变流器的调度策略，通过建模5G基站备用储能的动态特性，为阳光电源储能系统在通信基站场景的应用提供优化算法支撑。其时变模型与泰勒展开求解算法可集成至iSolar...
通过集成超级电容器储能系统与风力发电机组实现低惯量电网中的快速频率响应
Fast Frequency Response in Low Inertia Grids via Integrated Supercapacitor Energy Storage Systems and Wind Turbine Generators
Amirabbas Hadizade · Mehrdad Moallem · Mitchell Miller · Jiacheng Wang · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
现代电力系统中逆变型电源渗透率上升导致系统惯量显著降低，给频率稳定带来挑战。为此，一种名为“快速频率响应（FFR）”的新型辅助服务应运而生，要求风电等可再生能源在扰动后数秒内迅速提供功率支持以抑制频率跌落。本文提出一种结合超级电容器储能系统与风力发电机组的协同控制方法，提升风电系统的FFR能力。该方法确保超级电容器在不同风况下均具备快速响应能力，同时优化风电机组在宽风速范围内的FFR参与度并维持系统稳定运行。结果表明，在保持与纯超级电容配置相当投资成本的前提下，风电系统可显著增强FFR贡献，有效...
解读: 该超级电容-风电协同FFR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。研究提出的快速频率响应策略可直接应用于阳光电源构网型GFM控制技术优化，通过超级电容与储能系统的功率分层控制，实现毫秒级频率支撑响应。建议在ST2236UX等高功率储能变流器中集成超级电容模...
可解释性增强模糊集用于配电鲁棒最优调度中区域风电不确定性量化
Interpretable Augmented Ambiguity Set for Quantifying Regional Wind Power Uncertainty in Distributionally Robust Optimal Dispatch
Zhuo Li · Lin Ye · Ming Pei · Xuri Song 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
大规模风电并网给电力系统运行带来严峻的不确定性挑战。本文提出一种基于深度学习的可解释增强模糊集，用于分布鲁棒优化框架下的两阶段经济调度，以精确刻画区域风电不确定性。该模糊集融合各风电场细粒度误差模型及站点间交互依赖关系。首次提出多教师知识蒸馏-时间生成对抗网络（MKD-time GAN），通过级联学习机制构建单风电场预测误差的球形模糊集；进一步结合Nataf变换将多个模糊集映射为表征区域联合误差分布的增强模糊集，并推导出可 tractable 的两阶段调度求解算法。IEEE 118节点系统验证了...
解读: 该研究提出的深度学习增强模糊集方法对阳光电源的储能和风电产品线具有重要应用价值。具体而言：1) 可应用于ST系列储能变流器的调度优化,提升大规模风储联合系统的经济性和可靠性；2) 其多教师知识蒸馏框架可优化PowerTitan储能系统的功率预测算法,提高调度精度；3) 研究的区域联合误差建模方法可用...
面向台风不确定性的沿海电-气综合系统三层分布式调度
Tri-layer Distributed Scheduling for Coastal Integrated Transmission-Distribution-Gas System with Uncertain Typhoons-affected Offshore Wind Power
Zehao Cao · Zhengshuo Li · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
针对台风不确定性下沿海 offshore 风电调度难题，提出一种新型三层机会约束协同调度模型。该模型通过场景随机规划处理台风引发的风电波动及风机损毁风险，并实现输电网、配电网与天然气网多类灵活资源的分布式协调，构建更复杂的三层调度架构。为求解该模型，采用混合样本平均近似法将其转化为线性可解形式，并设计高效的分布式算法应对嵌套交互结构。算例验证了模型在经济性与可靠性上的优势，平均成本降低20.2%，不平衡功率减少逾90%，且所提算法显著缩短求解时间。
解读: 该研究对阳光电源的储能与风电产品线具有重要参考价值。首先，文中提出的三层分布式调度模型可优化ST系列储能变流器的协调控制策略，提升PowerTitan大型储能系统在沿海风电场景的调度效率。其次，场景随机规划方法可集成到iSolarCloud平台，增强对台风天气下储能-风电联合系统的智能调度与风险预警...
一种端到端集成学习方法以提升风电功率预测
An End-to-End Ensemble Learning Approach for Enhancing Wind Power Forecasting
Yun Wang · Houhua Xu · Yaohui Huang · Fan Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月
精确的风电功率预测对电网稳定性和可靠高效的电力供应至关重要。针对现有集成模型多阶段建模易导致误差累积、训练低效及基学习器数量有限造成预测多样性不足的问题，本文提出MG-DS模型。该模型基于Dempster-Shafer证据理论，将基模型学习与集成学习统一于端到端框架中，包含全MLP非线性特征提取、GRU与交叉注意力基预测生成，以及基于DS理论的自集成模块，并引入“放大镜”机制增强预测多样性。此外，提出DS自集成（DSSE）插件以融合RNN与非RNN基预测器。在五个风电数据集上的实验验证了MG-D...
解读: 该端到端集成学习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。MG-DS模型的高精度功率预测可直接应用于ST系列储能变流器的调度优化和PowerTitan储能系统的容量规划。其'放大镜'机制和DS自集成技术可提升iSolarCloud平台对风电场功率预测的准确性,有助于优化储能调度策略。该技术...
基于安全运行机制的主动配电网人机协同强化学习电压/无功控制方法
Human-in-the-loop Reinforcement Learning Method for Volt/Var Control in Active Distribution Network with Safe Operation Mechanism
Yuechuan Tao · Zhao Yang Dong · Jing Qiu · Shuying Lai 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月
针对分布式能源接入带来的主动配电网运行复杂性，传统调压方法难以应对。本文提出一种融合人类经验的人机协同深度强化学习（HITL-DRL）框架，并引入安全约束裁剪的近端策略优化（SC-PPO）算法以保障学习过程的安全性。通过人类示范、反馈与对抗设置三种干预策略，提升学习效率与可解释性。仿真表明，该方法在IEEE 33节点系统中相较传统DRL算法具有更快的收敛速度与更强的鲁棒性，电压越限率降低73.4%，决策时间小于1毫秒，接近最优解性能，具备实时应用潜力。
解读: 该人机协同强化学习电压/无功控制技术对阳光电源配电网侧储能系统具有重要应用价值。SC-PPO算法的安全约束机制可直接应用于PowerTitan储能系统的电压调节策略，保障分布式光伏并网场景下的安全运行。毫秒级决策响应能力契合ST系列储能变流器的实时控制需求，73.4%的电压越限率降低可显著提升含高比...
不平衡电网条件下的构网型逆变器并网资源：挑战、解决方案与前景
Grid-Forming IBRs Under Unbalanced Grid Conditions: Challenges, Solutions, and Prospects
Xinquan Chen · Siqi Bu · Ilhan Kocar · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月
基于逆变器的资源（IBRs）在电网中的渗透率持续增长，其在不平衡电网条件下的控制行为可能影响系统稳定性与保护性能。本文评估了主流构网型控制IBRs（GFM-IBRs）在不平衡条件下的运行性能，并提出新的分析框架。通过文献综述与基准系统的电磁暂态（EMT）仿真，研究GFM-IBRs对系统动态特性、保护及故障穿越能力的影响。构建适用于全功率变换器GFM-IBRs的通用FRT控制结构，对比分析序分量分解、正序电流限幅、负序控制及电流协调等现有方法，揭示其优缺点。最后探讨关键挑战，展望未来研究方向。
解读: 该研究对阳光电源构网型储能与光伏产品具有重要应用价值。针对不平衡电网条件下的GFM控制挑战，可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的控制策略优化。文中提出的序分量分解、正负序电流协调及FRT控制框架，可增强阳光电源GFM产品在电网故障时的穿越能力和保护性能。特别是负序电流抑...
基于样本图的多元短期光伏功率预测
Sample-Wise Graph-Based Multivariate Short-Term PV Power Forecasting
Xuguang Wang · Wangjie Liu · Junhong Ni · Mi Zhang · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月
可靠的短期光伏（PV）功率预测对电力系统电源的合理调度与运行成本的有效控制具有重要意义。然而，光伏功率数据的时间错位及回归精度不平衡问题严重影响预测可靠性。本文从预测模型样本的角度研究多元光伏功率预测。首先，通过时延向量参数化样本的错位程度；进而定义样本图以关联时延向量与光伏功率数据；随后通过最小化样本图的平滑性度量估计时延向量；最后提出基于样本图的样本加权策略，缓解回归精度不平衡问题。在真实数据集上的实验验证了所提方法的有效性，对比实验表明该方案显著提升了短期光伏功率预测性能。
解读: 该样本图多元预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。通过时延向量参数化解决光伏功率数据时间错位问题，可显著提升SG系列逆变器集群的短期功率预测精度，优化MPPT算法的前瞻性控制。样本加权策略能改善回归精度不平衡，特别适用于ST储能变流器的充...
构网型风力发电机与构网型储能系统的协调控制在电力系统恢复中的应用
Coordinated Control of Grid-Forming Wind Turbines and Grid-Forming Energy Storage Systems for Power System Restoration
Yuping Zhang · Yunyun Xie · Sheng Cai · Qiuwei Wu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年5月
构网型风力发电机（GFM-WT）因其快速重启和支撑电网的能力，为含风电电力系统的恢复提供了新途径。然而，单台GFM-WT需依赖外部构网电源实现自启动，且其支撑能力易受风功率不足影响，可能导致恢复失败。为此，本文提出将GFM-WT与构网型储能系统（GFM-ESS）协同构成黑启动电源。GFM-ESS可为GFM-WT提供自启动条件，并增强其应对风功率波动和负荷恢复暂态的支撑能力。为确保恢复过程稳定，设计了预同步控制、抑制并联振荡的电力系统稳定器，以及考虑风机转速与系统频率稳定的模型预测二次调频控制策略...
解读: 该GFM-WT与GFM-ESS协调控制技术对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。文中提出的预同步控制、PSS抑制并联振荡及MPC二次调频策略，可直接应用于阳光电源构网型储能产品的黑启动功能开发，增强其在新能源场站孤网运行和电网恢复场景下的支撑能力。特别是MPC控...
基于图元强化学习的高比例光伏接入智能配电网自主电压调节
Autonomous Voltage Regulation for Smart Distribution Network With High-Proportion PVs: A Graph Meta-Reinforcement Learning Approach
Leijiao Ge · Jingjing Li · Luyang Hou · Jingang Lai · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年5月
高比例分布式光伏接入的智能配电网常面临严峻的电压质量问题。深度强化学习（DRL）无需显式建模即可实现优化控制，但在应用于此类系统时易受环境不稳定和智能体学习不均衡等问题影响。本文将电压控制建模为部分可观测马尔可夫决策过程，提出一种基于图卷积网络的多智能体元强化学习算法，融合元学习以提升智能体对他人行为的预测能力，缓解环境非稳性；通过引入自关注机制与值分解方法改善学习不均衡。在IEEE 33、141和322节点系统上的实验验证了所提方法的有效性，并优于五种主流多智能体DRL及模型预测控制方法。
解读: 该图元强化学习电压调节技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能系统具有重要应用价值。可直接应用于分布式光伏并网场景的智能电压控制：1）通过多智能体协同优化，提升SG逆变器在高渗透率光伏配电网中的无功调节能力，解决传统MPC建模复杂、计算负荷高的问题；2）结合ST储能变流器的有功-无功协调控制，实现...
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