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基于矩阵自适应校正的动态降维方法用于高风电渗透率下大规模电力系统电压相关暂态安全约束最优潮流
Matrix Adaptive Correction-Based Dynamic Dimensionality Reduction Method for Voltage-Related TSCOPF in Bulk Power Systems With High Wind Power Penetration
Lin Xue · Tao Niu · Nan Feng · Sidun Fang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
暂态安全约束最优潮流（TSCOPF）是电力系统运行中的关键问题，但在大规模电网中面临模型阶数高、电压动态复杂等挑战。本文提出动态降维矩阵自适应校正（DDR-MAC）算法，通过在节点与设备层面进行降维处理，提取主导模式并建立降维误差评估模型，确保精度。将原问题分解为混合整数线性优化模型与系数校正模型，并引入割线/切线灵敏度自适应校正方法以加速计算。在多规模IEEE及Nordic测试系统上的验证表明，该方法较传统方法计算效率提升49.07%，且精度更高。
解读: 该动态降维算法对阳光电源的储能与风电产品线具有重要应用价值。特别适用于ST系列储能变流器和大型储能系统的电压稳定控制,可提升系统在高风电渗透率场景下的运行效率。通过矩阵自适应校正方法,能够优化PowerTitan储能系统的电压暂态响应特性,提高GFM/GFL控制的动态性能。该技术可集成到iSolar...
基于深度强化学习的考虑动态风的风电场流动控制
Deep reinforcement learning-driven wind farm flow control considering dynamic wind
Hangyu Wang · Shukai He · Jie Yan · Shuang Han 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.337
摘要 克服由尾流效应引起的功率损失对于提高运行中风电场的效率至关重要。风电场流动控制是实现这一目标的关键方法。然而，包括风速和风向变化在内的动态风况以及环境不确定性，给有效的流动控制带来了重大挑战。为应对这些挑战，本文提出了一种基于深度强化学习并考虑动态风的风电场流动控制方法。首先，从LiDAR测量数据中提取动态风波动特征，构建了全面的数据集。随后，开发了一种以动态风作为输入、通过偏航角调整最大化风电场输出功率的流动控制方法。最后，引入双延迟深度确定性策略梯度（Twin Delayed Deep...
解读: 该深度强化学习风电场流控技术对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。TD3算法的实时优化与在线学习机制可应用于ST系列PCS的动态功率调度,通过经验回放处理新能源波动不确定性。动态风况建模思路可迁移至PowerTitan储能系统,结合iSolarCloud平台实现风光储协同控制,优化多能互补场景下的功率...
优化住宅能源成本：一种基于启发式电价信号调度的太阳能光伏与电动汽车集成的新型机器学习方法
Optimizing Residential Energy Costs: A Novel Machine Learning Approach for Solar PV and EV Integration Through Heuristic Price Signal Dispatch
Muhammad Irfan · Tayyab Tahir · Shujuan Huang · Sara Deilami 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
将太阳能光伏（PV）系统与电动汽车（EV）技术相结合，正逐渐成为一种可持续且前景广阔的方法，可用于应对不断增长的能源需求、减轻环境影响，并减少住宅和交通领域的碳排放。本研究聚焦于澳大利亚悉尼地区并网“光伏 + 电动汽车”系统的住宅应用，着重强调了将双向电动汽车电池与屋顶光伏系统结合使用的益处。除了系统顾问模型（SAM）软件工具中依赖手动调度和削峰分析的启发式价格信号调度算法外，本研究还采用了机器学习方法领域内一种新颖的基于 Q 学习的模型（QLBM）算法，以增进对系统动态的理解。这种新方法旨在通...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇论文所探讨的"光伏+电动汽车"双向能量管理技术具有重要的战略参考价值。该研究基于Q学习算法的能量调度优化方案，与我司在智能能源管理系统（EMS）领域的技术路线高度契合，为光储充一体化解决方案的智能化升级提供了新思路。 论文的核心价值在于通过机器学习算法实现动态价格响应...
自适应粒度指数积分算法用于电力电子变换器系统的高效仿真
Adaptive-Grained Exponential Integrator Algorithm for Efficient Simulation of Power Converter Systems
Jared Paull · Carl Knickle · Nicole Lofroth · Liwei Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年2月
电磁暂态（EMT）仿真在复杂电力电子变换器系统的设计与验证中日益重要。本文提出一种自适应粒度指数积分（AGEI）算法，通过预计算离散化步长以降低内存开销，并在开关事件间执行序贯中间积分以加速暂态过程仿真。该算法采用变步长高阶积分策略，在仿真速度与计算开销之间取得平衡，并根据误差阈值动态调整激励函数项数。AGEI算法具有L稳定性，可灵活适用于刚性和非刚性电路系统，兼容多种变换器拓扑与参数。实验验证了其精度，仿真案例表明其较Simulink和PLECS分别实现8倍和3倍以上的速度提升，尤其在仅含直流...
解读: 该自适应粒度指数积分算法对阳光电源电力电子系统开发具有重要价值。在**ST储能变流器**和**SG光伏逆变器**的设计验证阶段，AGEI算法可将EMT仿真速度提升3-8倍，显著缩短三电平/多电平拓扑的开发周期。对于**车载OBC**和**电机驱动器**等含刚性电路的产品，该算法的L稳定性和变步长策略...
基于多目标与多智能体深度强化学习的光伏逆变器寿命考虑下配电网实时分散式电压/无功控制
Multi-Objective and Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Real-Time Decentralized Volt/VAR Control of Distribution Networks Considering PV Inverter Lifetime
Rudai Yan · Yan Xu · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年8月
光伏逆变器能够为配电网的电压/无功控制（VVC）提供快速且灵活的无功功率支持，但额外的无功功率输出会显著缩短其使用寿命。为平衡电压/无功控制性能与逆变器使用寿命之间的矛盾，本文首先提出了一种多目标实时分散式电压/无功控制框架。然后，开发了一种多目标多智能体深度强化学习（MOMADRL）算法，通过集中训练和分散执行来协调光伏逆变器，为传统的基于模型的方法提供了一种更具优势的替代方案，并且无需进行集中通信。通过引入多个智能体和基于智能体的并行训练方案（ABPTS），可以同时学习多种策略以找到帕累托前...
解读: 该多目标多智能体强化学习技术对阳光电源SG系列光伏逆变器的智能控制具有重要应用价值。研究提出的寿命损耗模型可直接应用于逆变器功率器件（IGBT/SiC模块）的热应力管理，通过优化无功调节频次降低温度循环冲击，延长功率模块使用寿命。分散式控制架构与iSolarCloud云平台的边缘智能策略高度契合，可...
受章鱼启发的互联电网协同负荷频率控制：一种多智能体深度元强化学习方法
Bionic cooperative load frequency control in interconnected grids: A multi-agent deep Meta reinforcement learning approach
Jiawen Li · Jichao Dai · Haoyang Cui · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.379
摘要 在基于性能的调频市场环境下运行的互联电网中，缺乏协调的频率控制策略以及联络线中的功率波动可能加剧电网运营商之间的利益冲突，导致频率波动更加频繁且严重。为应对这些挑战并提升电网稳定性，本文提出了受章鱼启发的协同负荷频率控制（Squid-Inspired Cooperative Load Frequency Control, SC-LFC）方法。该方法模仿章鱼中观察到的分布式神经决策机制，将每个区域内的各个机组视为独立的智能体。在实时应用中，各机组独立采集本地频率与状态信息，从而避免因区域间通...
解读: 该仿生协同负荷频率控制技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。多智能体深度元强化学习算法可集成至储能系统的调频控制策略,使每个储能单元作为独立智能体实时响应电网频率波动,避免通信延迟导致的协调失效。结合阳光电源GFM/VSG控制技术,可显著提升多区域互联电网中储能...
带LCL滤波器并网逆变器的减传感器最优开关序列模型预测电流控制
Reduced-Sensor-Based Optimal Switching Sequence Model Predictive Current Control
Mohammad Anas Anees · Saad Mekhilef · Marizan Mubin · Mostefa Kermadi 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月
提出带LCL滤波器并网逆变器的改进减传感器最优开关序列模型预测电流控制(OSS-MPCC)算法,仅需并网电流测量。OSS-MPCC算法利用四类信号:虚拟磁链观测器获得的估计电网电压对称分量、全状态Luenberger观测器获得的状态估计、基于SOGI-QSG对称电压估计获得的正序并网电流参考、逆变器开关状态,实现并网运行预测电流跟踪。该算法同时提供多项优势:成功限制逆变器电压开关频率频谱、传感器数量从9个减至3个、即使电压不平衡情况下电网电流总谐波畸变(THD)仍低于2.5%、对滤波器参数失配展...
解读: 该减传感器最优开关序列MPC技术对阳光电源并网逆变器控制优化有重要应用价值。传感器数量减少67%可应用于SG光伏逆变器和ST储能变流器,降低成本并提高可靠性。虚拟磁链和全状态观测器技术对阳光电源并网控制算法的无传感器化有借鉴意义。2.5%低THD和参数鲁棒性对户用和工商业并网系统的电能质量和适应性有...
释放区域间惯性灵活性：一种考虑不确定性的HVDC互联系统增强型紧急频率响应方案
Unlock the Inter-Area Inertia Flexibility: An Enhanced Emergency Frequency Response Scheme for HVDC-Interconnected Systems with Uncertainty
Sufan Jiang · Qinran Hu · Tao Qian · Yan Wen · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
随着波动性可再生能源渗透率的提升，电力系统惯性不足对高压直流输电（HVDC）互联系统的频率稳定性构成严峻挑战。为此，本文提出一种增强型紧急频率响应（EEFR）方案，通过利用HVDC的灵活性激励跨区域频率响应资源，并设计了区域间惯性市场机制。该方案面向低概率极端事件提升系统韧性，利用直流换流器瞬时调节电磁功率以补偿突发功率失衡，实现区域间惯性的系统化分配。首次将EEFR嵌入机会约束机组组合（CCUC）模型，通过证明凸性并推导对偶形式获得Benders可行性割平面。为兼顾隐私保护与分布式求解，设计改...
解读: 该HVDC互联系统紧急频率响应技术对阳光电源储能与光伏产品具有重要应用价值。针对PowerTitan大型储能系统，可借鉴其机会约束机组组合模型优化储能参与频率响应的调度策略，通过ADMM分布式算法实现多站点协同控制；对于构网型GFM储能变流器，可参考其区域间惯性灵活性调配机制，增强虚拟同步机VSG的...
建筑一体化光伏系统自主设计框架
Autonomous design framework for deploying building integrated photovoltaics
Qingxiang Li · Guidong Yang · Chenhang Bian · Lingege Long 等11人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 钙钛矿太阳能电池技术的进步为建筑一体化光伏系统（BIPV）的广泛应用提供了广阔的前景。寻找一种高效且准确的方法对于提供部署策略以支持决策至关重要。本研究开发了一种用于BIPV的自主决策设计框架，涵盖数据采集、三维建模和部署策略制定。在数据采集方面，构建了一个开源的无人机平台，用于执行一种创新的“先探索后利用”算法，以生成观测视角并进行路径规划。随后，采用一种独特的基于深度学习的多视角立体视觉网络生成建筑物的点云模型，并将其转换为多边形表面模型。此外，开发了一种新型Grasshopper插件...
解读: 该BIPV自主设计框架对阳光电源SG系列光伏逆变器及智能运维平台具有重要应用价值。研究提出的建筑光伏部署优化方法可与我司iSolarCloud平台深度融合,通过3D建模和全生命周期成本分析,为城市建筑光伏系统提供精准的容量配置和MPPT优化策略。该框架可延伸至光储充一体化场景,结合ST系列储能变流器...
用于波浪能转换器混合储能系统能量管理的快速非线性模型预测控制
Fast Nonlinear Model Predictive Control for the Energy Management of Hybrid Energy Storage System in Wave Energy Converters
作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年1月
将混合储能系统（HESS）集成到波浪能转换器（WEC）中，若采用有效的能量管理策略（EMS），有助于实现更平稳的功率输出。本文提出了一种基于快速非线性模型预测控制（NMPC）的能量管理策略，该策略在平衡多个目标的同时，能将计算负担控制在可接受范围内。首先，构建了一个多目标成本函数，以优化系统效率、延长电池使用寿命和调节超级电容器电压。将有约束最优控制问题（OCP）的数值解限定在自适应允许控制集内。为有效求解该最优控制问题，设计了一种快速前向动态规划（FDP）算法。采用模型预测（MB）策略和状态空...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项针对波浪能转换器混合储能系统的非线性模型预测控制技术具有显著的跨领域应用价值。尽管研究场景聚焦于波浪能，但其核心技术——电池-超级电容混合储能能量管理策略，与我司在光伏、风电等波动性新能源场景面临的技术挑战高度契合。 该研究的多目标优化框架特别值得关注。通过同步...
基于控制性能标准的动态事件触发多步模型预测LFC用于存在FDI攻击的智能电网
A Control Performance Standards-Dependent Dynamic Event-Based Multistep Model Predictive LFC for Smart Grids With FDI Attacks
Fan Wei · Xiongbo Wan · Xing-Chen Shangguan · Chuan-Ke Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年8月
本文研究了在虚假数据注入攻击下，含风力发电和空调负荷的多区域智能电网（MASG）的多步模型预测负荷频率控制问题，其中考虑采用依赖控制性能标准（CPS）的动态事件触发机制（DETM）来管理数据传输。依赖CPS的DETM包含一个与频率偏差和区域控制误差的两个CPS相关的自适应调整变量，这有助于它在保证MASG所需频率和联络线功率的同时，有效减少数据包的不必要传输。分别应用两个离线优化问题（OP）来设计终端约束集（TCS）和近似单步集。在TCS之外采用由在线OP设计的控制律。基于这三个OP，提出了一种...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于控制性能标准的动态事件触发多步模型预测负荷频率控制技术具有重要的战略意义。随着公司在新能源领域的深度布局，特别是在光伏逆变器、储能系统及综合能源解决方案方面，该技术直接关联到多区域智能电网的频率稳定性这一核心问题。 该研究的价值主要体现在三个维度：首先，针对风电和...
考虑可再生能源发电商与共享储能合作的市场框架
A Market Framework Considering Cooperation Between Renewable Generators and Shared Energy Storage
Shaohua Zhang · Xian Wang · Ziyan Zhang · Jingjie Ma 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年3月
风力和光伏等可再生能源生产商正越来越多地参与电力市场。然而，可再生能源的严重不确定性会导致显著的投标偏差，影响其在市场中的竞争力。在此背景下，与共享储能系统（SESS）合作对于可再生能源发电商解决这一问题具有巨大潜力。本研究提出了一种新颖的市场框架，其中包括一个由风力和光伏发电商与共享储能系统合作形成的合作式混合资源联盟（HRC），该联盟在日前市场中与火力发电商展开竞争。通过允许联盟内部进行电力共享，并使共享储能系统能够减轻投标偏差并利用市场套利，该市场框架显著提高了储能的利用率。基于此市场框架...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项研究提出的"可再生能源与共享储能协同市场框架"具有重要战略价值，与公司"光储融合"解决方案高度契合。 该框架的核心创新在于构建风光储混合资源联盟参与日前市场竞价，通过共享储能系统（SESS）平抑可再生能源出力波动，同时实现市场套利。这与阳光电源当前推广的"1+X"模块...
一种考虑扩散性不确定性的铁路移动储能 resilient 机组组合两阶段鲁棒方法
A Two-Stage Robust Approach for Resilient Unit Commitment With Rail-Based Mobile Energy Storage Under Diffusional Uncertainties
Xiang Yang · Xinghua Liu · Tianyang Zhao · Zhonggang Yin 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年12月
基于铁路的移动储能（RMES）为提升电力系统韧性提供了有效手段。本文提出扩展的时间-空间网络（TSN）模型，刻画飓风对铁路运输网络的影响。针对输电线路与铁路在灾害中随机故障的扩散性不确定性，构建两阶段鲁棒优化模型，协调电力系统与铁路网联合运行，最小化最恶劣场景下的运行成本。第一阶段决策机组启停与RMES预置位置，第二阶段基于实际不确定性调整RMES充放电行为以恢复负荷。设计并验证了一种改进的嵌套列与约束生成（N-C&CG）算法，在IEEE RTS系统与6节点铁路网耦合案例中表明，所提RMES策略...
解读: 该铁路移动储能鲁棒调度技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。文章提出的两阶段鲁棒优化框架可直接应用于阳光电源移动储能解决方案，通过时间-空间网络模型优化储能系统在极端天气下的预部署策略与实时调度，提升电网韧性。扩散性不确定性建模方法可集成到iSolarC...
一种基于指数滑模交流电压与电流控制器的自适应分数阶电压MPPT方法
An Adaptive Fractional Voltage MPPT With the Exponential Sliding AC Voltage and Current Controllers for Enhanced Power Processing Integrity
Aashish Kumar · Baibhav Kumar Gupta · A. Surya Kiran · K. Ramachandra Sekhar · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年2月
在本研究中，为并网逆变器设计了一种新颖的自适应分数开路电压（AFOCV）最大功率点跟踪（MPPT）算法，旨在在光照强度和温度波动的情况下优化功率处理的完整性并提高能量产量。所提出的算法引入了自适应太阳常数更新，以应对环境的不确定性。此外，为电压和电流控制器引入了一种新颖的控制机制，以提高注入电网的电流质量，同时将直流侧的电压偏差降至最低。该机制采用改进的指数趋近律来逼近所提出的滑模面。改进后的控制方法基于所设计的滑模面跟踪电压和电流误差，以实现稳态电压和电流参考值。所提出的滑模面还增强了内外环之...
解读: 从阳光电源光伏逆变器和并网系统业务视角来看，这项自适应分数电压MPPT技术结合改进型指数滑模控制器的研究，为提升产品竞争力提供了重要的技术参考价值。 该技术的核心创新在于通过自适应太阳能常数更新机制来应对环境不确定性，这与阳光电源在复杂气候条件下的应用场景高度契合。相比传统分数开路电压法的固定系数...
一种基于在线强化学习的集中式控制微电网能量管理策略
An Online Reinforcement Learning-Based Energy Management Strategy for Microgrids With Centralized Control
Qinglin Meng · Sheharyar Hussain · Fengzhang Luo · Zhongguan Wang 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年7月
为解决可再生能源，尤其是风能和太阳能显著的不可预测性和间歇性问题，本文提出了一种基于在线强化学习的新型优化模型。首先，考虑到风电 - 光伏储能系统（WPESS）固有的挑战，设计了一个能源管理优化模型，以实现计划执行并最小化储能（ES）运行成本。采用在线强化学习框架，为能源管理优化模型定义了各种状态变量、动作变量和奖励函数。应用状态 - 动作 - 奖励 - 状态 - 动作（SARSA）算法来学习微电网系统的联合调度策略，利用其迭代探索机制并与环境进行交互。该策略旨在实现有效功率跟踪和减少储能充放电...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于在线强化学习的微电网能量管理技术具有重要的战略价值。该技术针对风光储系统的不确定性和间歇性问题，提出了SARSA算法驱动的实时优化方案，这与我司在光储一体化解决方案领域的核心需求高度契合。 在产品应用层面，该技术可直接赋能我司的PowerStack储能系统和微电网...
轴向磁通永磁电机的参数估计与控制及其在电推进飞机中的应用：评估磁场定向控制方法中轴向力的影响
Parameter Estimation and Control of Axial Flux Permanent Magnet Motors for Electric Aircraft: Evaluating Axial Force Implications in Field-Oriented Control Methods
S. Mehdi Seyedi · Dorsa Talebi · Ankit Vivek Deshpande · Sina Khalesidoost 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年3月
轴向磁通永磁（AFPM）电机因其高功率密度、高转矩和高效率，成为电动航空推进系统的理想候选。本文建立了AFPM电机模型，揭示其电感矩阵因采用分数槽集中绕组（FSCW）而显著区别于传统电机。基于有限元分析（FEA）在宽工况范围内完成ASCEND电机的参数辨识，并据此构建场定向控制（FOC）算法，采用两台基于半桥碳化硅（SiC）模块的三电平有源中点钳位（ANPC）逆变器实现驱动。提出结合最大转矩每安培（MTPA）与最大转矩每损耗（MTPL）策略的优化电流轨迹，以提升转矩输出并评估电流变化对转子轴向力...
解读: 该AFPM电机的场定向控制技术对阳光电源新能源汽车产品线具有重要参考价值。研究中采用的SiC三电平ANPC逆变器拓扑与阳光电源功率器件技术路线高度契合，可直接应用于电机驱动系统优化。MTPA/MTPL联合优化策略可提升电机控制效率，降低轴向力24%的成果对延长电机寿命具有实际意义。分数槽集中绕组的电...
考虑时空特征的自适应编解码模型用于分布式光伏电站短期功率预测
Adaptive Encoder-Decoder Model Considering Spatio-Temporal Features for Short-Term Power Prediction of Distributed Photovoltaic Station
Xun Dou · Yehang Deng · Shunjiang Wang · Tianfeng Chu 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年1月
考虑到运维成本和技术的影响，分布式光伏电站群内部通常缺乏足够的气象观测设备。所采集气象数据的偏差以及软硬件限制导致的光伏功率数据误差，将直接导致模型预测精度降低。为解决这一问题，本文提出一种具有自适应时空编解码结构的分布式光伏功率短期预测方法，该方法能够适应不同数据输入和不同天气条件下的预测需求，提高预测精度。首先，利用随机森林算法（RF）和皮尔逊相关系数（PCC）对特征重要性进行排序，选取关键输入数据。其次，提出一种基于长短期记忆网络（LSTM）和时空注意力机制（STA）的时空特征编解码模型，...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于自适应时空编解码器的分布式光伏短期功率预测技术具有显著的战略应用价值。 **业务协同价值：**该技术直击分布式光伏电站运维痛点——气象观测设备不足导致的预测精度下降问题。对于阳光电源的智慧能源管理系统而言，精准的功率预测是实现光储协同优化的基础。通过LSTM与时空...
LLM协调的频率调节自动竞价：交叉注意力分布强化学习智能体框架
LLM-coordination in auto-bidding of frequency regulation: Cross-attention distributional reinforcement agentic learning
Borui Zhang · Chaojie Lia · Guo Chena · Zhao Xub 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 电池储能系统（BESS）涉及大量资本投入，因此盈利能力成为关键关注点。在澳大利亚国家电力市场（NEM）中，频率控制辅助服务（FCAS）市场已成为BESS的主要收入来源。然而，FCAS市场的高波动性和复杂动态特性使得捕捉潜在市场机会并制定盈利性竞价策略极具挑战性。为应对这些挑战，本文提出了一种面向联合电能与FCAS市场的电池储能系统的大语言模型（LLM）协调式自动竞价系统。该系统引入了一种LLM驱动的智能体协调框架，通过多智能体工作流以及基于心智理论（ToM）推理的交互机制，实现自动化且可解...
解读: 该LLM协同自动竞价技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统在澳洲等调频市场具有重要应用价值。论文提出的交叉注意力机制可增强市场动态识别,分布式深度强化学习算法能优化FCAS市场不确定性下的竞价策略,可集成至iSolarCloud平台实现储能资产智能竞价。该方法显著优于传统预测优化...
基于深度强化学习的逆变器控制器：增强含电弧炉电网中可再生能源的集成
Deep Reinforcement Learning Enabled Inverters: Strengthening RES Integration in Grids With Electric Arc Furnaces
Ebrahim Balouji · Özgül Salor · Safwan Al Khatib · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年9月
本文介绍了一种用于支撑电网的逆变器控制系统的开发，旨在将可再生能源（RES）接入电网，以应对存在诸如电弧炉（EAF）等间歇性负载的具有挑战性的工况。采用基于深度学习的方法，运用深度确定性策略梯度（DDPG）这一强化学习（RL）算法，对电网进行建模、估算电压和相角，并控制支撑电网的逆变器。目标是开发一种能产生虚拟惯量的支撑电网的逆变器，以稳定由间歇性负载引发的电网频率问题，并实现可再生能源（RES）与电力系统的无缝集成。使用DDPG无需一些传统的估算工具，如快速傅里叶变换（FFT）、同步参考坐标系...
解读: 该深度强化学习逆变器控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器在工业电网应用具有重要价值。针对电弧炉等非线性负载引起的电压波动、谐波畸变问题，可增强现有构网型GFM控制策略，实现负序与无功功率的自适应动态补偿。该技术可应用于：1）PowerTitan储能系统在钢铁、冶金等工业园区的电能...
基于线性跳跃方法的光伏系统柔性功率点跟踪
Flexible power point tracking for photovoltaic systems based on the linear jump method
Fang Gao · Zuchang Lin · Linfei Yin · Qing Gao · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.333
摘要 随着可再生能源的发展，灵活的光伏（PV）功率跟踪控制策略正日益成为研究热点。现有的恒定功率发电（CPG）方法在环境条件变化和参考功率波动时，往往难以同时满足快速收敛、稳定跟踪以及算法简洁性的要求。为解决这一问题，本文提出一种基于线性跳跃方法（LJM-B）的柔性功率点跟踪（FPPT）算法。该策略通过计算或估计单个P-V曲线峰值左侧最大功率点（MPP）处P-V特性曲线的线性斜率，确定与参考功率相对应的参考电压。当参考功率小于可用光伏功率时，系统可根据计算得到的参考电压直接跳转至目标功率工作点。...
解读: 该线性跳变柔性功率跟踪技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及ST储能变流器具有重要应用价值。通过P-V曲线左侧线性斜率计算实现参考电压快速定位,可显著提升我司MPPT算法在功率限发场景下的动态响应速度。该方法特别适用于电网调度需求下的主动功率控制、储能系统充电功率精准跟踪,以及PowerTitan等大型...
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