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储能系统技术 储能系统 构网型GFM ★ 5.0

构网型控制及其在高压无变压器电池储能系统的实验验证

Grid-Forming Control and Experimental Validation for High Voltage Transformerless Battery Energy Storage System

Xiqi Wu · Shengbing Wu · Fuwen Wang · Chaofan Wei 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年12月

与构网型(GFM)控制相结合的单装置大容量优势,有效助力高压无变压器电池储能系统(BESS)支撑电网频率和电压稳定。然而,故障期间处于限流模式下的变流器的暂态稳定特性及其为电网提供有效支撑的能力,与传统同步电机存在显著差异。因此,本文首先通过理论推导考虑限流模式的虚拟功角曲线,研究了高压和低压故障穿越发生时的暂态同步稳定性问题。然后,提出了应对电网电压跌落和上升时增强暂态同步稳定性的策略,并通过仿真结果进行了验证。此后,提出在功率反馈回路中嵌入自适应增益系数,以提高故障发生时快速低压支撑能力。更...

解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看,该论文展示的高压直挂式储能系统构网型(GFM)控制技术具有重要战略价值。论文聚焦35kV/10MW/5MWh锂电储能工程项目的实际验证,这与我司PowerTitan等大型储能产品的技术路线高度契合,为高压直挂拓扑的工程化应用提供了关键理论支撑。 技术价值方面,构网型...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

高压无变压器电池储能系统的自适应最优SOC平衡控制

Self-Adaptive and Optimal SOC Balancing Control for High Voltage Transformerless Battery Energy Storage System

Xiqi Wu · Rui Li · Chao Huang · Hui Li 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年4月

荷电状态(SOC)均衡对于高压无变压器(HVT)电池储能系统(BESS)充分利用其全部能量容量具有重要意义。然而,传统方法在选择合适的均衡系数时面临挑战,保守的参数会导致均衡速度不足,而取值过大则会导致电池过流和子模块过调制。为克服这一挑战,本文通过理论分析揭示了过流和过调制的机理,并推导了对应四种临界边界条件的四个最大系数。因此,本文提出了一种具有自适应均衡系数的最优SOC均衡控制方法,该方法具有自适应性。35kV/25MW/50MWh的实验结果验证了所提控制方法的有效性,并将其性能与保守方法...

解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看,该论文提出的自适应SOC平衡控制技术具有重要的工程应用价值。当前公司在高压级联储能系统(如PowerTitan系列)中,SOC均衡一直是影响系统容量利用率和循环寿命的核心技术难点。 该技术的创新在于突破了传统均衡控制中平衡系数选择的两难困境。过去我们的工程实践中,保...

储能系统技术 ★ 5.0

圆柱形锂离子电池串联电弧的演化规律及诱发失效研究

Study on the evolution laws and induced failure of series arcs in cylindrical lithium-ion batteries

Wenqiang Xu · Kai Zhou · Yalun Li · Bin Gao 等10人 · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.377

摘要 随着储能与动力电池系统电压等级的提升,电池系统的电气安全问题受到广泛关注。电池系统中因连接松动等电气故障引发的串联电弧问题日益严重。然而,目前针对电池系统中串联电弧的研究仍处于初级阶段。因此,为探究电池相关的电弧灾害问题,本研究搭建了模拟串联电弧故障的实验平台。以正极接线端电弧为重点研究对象,探讨了不同条件下电池相关电弧的演化规律,并分析了其对电池造成的危害效应。结果表明,当系统电压为200 V、电路电流为2C时,不同荷电状态(SOC)的电池均可产生稳定的电弧。同时,电弧可熔穿电池外壳形成...

解读: 该研究揭示的200V系统串联电弧演化规律对阳光电源储能系统安全设计具有重要参考价值。针对ST系列PCS及PowerTitan储能系统,建议在电池簇连接处集成电弧检测算法,通过监测电流波动特征实现早期预警。研究中电弧导致的电池壳体熔穿、电解液泄漏等失效模式,可指导iSolarCloud平台开发基于温升...

储能系统技术 储能系统 工商业光伏 ★ 4.0

一种用于评估潜在SF6替代气体热开断能力的排序算法

A Ranking Algorithm for the Thermal Interruption Ability of Potential SF6 Alternative Gases

Jiu Dun Yan · Kaiyuan Zhang · Rui Cao · Yi Wu · IEEE Transactions on Power Delivery · 2024年12月

提出了一种排序算法,用于辅助筛选高压气吹断路器中不同气体的热开断能力。该算法直接基于气体材料特性,无需复杂电弧仿真。尽管未显式考虑产品设计影响,其排序结果与五种气体的实验室热开断数据及三种SF6替代气体的商用规模试验结果具有良好一致性。深入分析表明,在500K至15,000K温度范围内,气体密度与定压比热容的乘积及其电导率是决定电弧近零电流区弧柱尺寸主导作用的关键因素,进而影响冷却性能。

解读: 该SF6替代气体热开断能力评估算法对阳光电源中高压开关设备选型具有重要参考价值。在PowerTitan大型储能系统和1500V光伏系统中,中压断路器是关键保护设备,SF6气体因温室效应面临替代压力。该算法基于气体材料特性快速筛选环保替代气体,可指导阳光电源在ST系列储能变流器、集中式SG逆变器的配套...

储能系统技术 强化学习 ★ 5.0

基于深度强化学习的储能控制用于区域间振荡阻尼

Deep Reinforcement Learning-Based Control of Energy Storage for Interarea Oscillation Damping

Abu Shouaib Hasan · Rui Fan · Di Wu · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年2月

随着电力消耗的不断增加以及输电投资的不足,如今的电力系统运行状态更接近其极限,这引发了对影响系统稳定性的区域间振荡问题的担忧。本文提出了一种用于增强区域间振荡阻尼的新型储能配置与控制方法。通过结合留数分析和主导模式分析,我们能够确定有利于提升阻尼性能的储能配置位置。为应对控制参数固定和阻尼不足等挑战,我们提出采用基于深度强化学习的方法进行储能控制。利用先进的基于引导替代梯度的进化策略,以稳健、高效且可重复的方式训练学习智能体。同时采用并行计算来加快训练过程。所提出的策略已在中型和大型系统上进行了...

解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看,这项基于深度强化学习的区域间振荡抑制技术具有重要战略价值。随着新能源渗透率提升和电网运行接近极限状态,区域间振荡已成为威胁大规模新能源并网稳定性的关键问题,这与我司储能系统的核心应用场景高度契合。 该技术的核心价值在于两个维度的突破:首先,通过残差分析与主导模态分析...

储能系统技术 储能系统 ★ 4.0

KGPT:基于功率调谐的静态物联网无线密钥生成

KGPT: Wireless Key Generation Based on Power Tuning for Static Internet-of-Things

Xintao Huan · Kaitao Miao · Jiamin Liu · Changfan Wu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2024年12月

无线密钥生成是一种新兴的物联网(IoT)设备密钥共享解决方案,它严重依赖于无线信号的波动。然而,大多数物联网设备自部署以来一直处于静止状态,其稳定的无线信号严重降低了密钥生成的有效性。在本文中,我们为静态物联网提出了一种基于功率调谐的新型无线密钥生成方法(KGPT)。与现有方法不同,KGPT不需要任何额外的辅助设备或对硬件进行任何修改,因此适用于实际的静态物联网部署。我们分析了对现有无线密钥生成进行窃听的可能性。我们提出了三种功率调谐策略,以在静态物联网中产生用于密钥生成的无线信号波动,同时抵御...

解读: 从阳光电源分布式新能源设备网络安全的角度来看,这项基于功率调谐的无线密钥生成技术(KGPT)具有重要的应用价值。当前,我司大量部署的光伏逆变器、储能系统及能源管理设备普遍处于静态物联网场景中,设备间通信安全依赖传统密钥分发机制,存在密钥管理复杂、更新成本高等问题。 该技术的核心价值在于利用无线信号...

控制与算法 模型预测控制MPC 下垂控制 虚拟同步机VSG ★ 4.0

多状态与输入约束下的鲁棒安全关键控制:体积控制屏障函数方法

Robust Safety-Critical Control Under Multiple State and Input Constraints: Volume Control Barrier Function Method

Jinyang Dong · Shizhen Wu · Rui Liu · Xiao Liang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年10月 · Vol.73

本文提出DOB-VCBF方法,结合非线性扰动观测器与高阶控制屏障函数,在多重约束下保障系统安全性与QP可行性,通过仿真与实验验证其在不确定扰动下的鲁棒性。

解读: 该方法可提升阳光电源ST系列PCS、PowerTitan储能系统及组串式逆变器在弱电网、故障穿越及多约束运行场景下的实时安全决策能力。尤其适用于构网型(GFM)光储系统中对电压/频率动态约束、SOC边界、充放电功率限值等多维CBF的协同保障。建议在iSolarCloud平台集成VCBF模块,增强边缘...

电动汽车驱动 ★ 5.0

一种基于门极电压识别晶闸管反向恢复状态的新方法

A Novel Method for Identifying the Reverse Recovery State of Thyristors Based on Gate Voltage

Jin Yang · Xiangyu Zhang · Rui Chang · Zhiwei Wu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年2月

作为直流输电系统中的关键电力电子器件,晶闸管因其导通损耗低、浪涌能力强、经济性好以及可靠的载流性能而备受青睐。然而,在换流变压器、有源逆变器和断路器等关键应用中,准确判断晶闸管的关断状态仍然是这些系统可靠运行面临的重大挑战。传统方法依靠检测流经晶闸管的反向恢复电流来判断其关断状态。这种方法常常面临检测困难、成本高和精度不足等问题,而且几十年来一直没有提出新的晶闸管关断状态检测方法。为解决晶闸管关断状态识别难题,本文提出了一种基于晶闸管门极电压识别其反向恢复状态的新方法。该方法无需测量一次侧的大电...

解读: 从阳光电源的业务视角来看,这项基于门极电压识别晶闸管反向恢复状态的新方法具有重要的应用价值。在我们的光伏逆变器、储能变流器以及柔性直流输电等核心产品中,晶闸管作为关键功率器件广泛应用于换流、有源逆变和断路保护等环节,其关断状态的准确判断直接关系到系统的可靠性和安全性。 该技术的核心创新在于摆脱了传...

系统并网技术 ★ 5.0

改进型构网控制用于储能型STATCOM以增强阻尼并限制多电流

Improved Grid Forming Control for Energy-Type STATCOM to Enhance Damping and Limit Multiple Currents

Xianqiang Shi · Rui Li · Xiqi Wu · Dangsheng Zhou 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年5月

为提高现代电力系统的频率和电压稳定性,设计了一种能量型静止同步补偿器(ET - STATCOM),它是通过将超级电容器(SCs)嵌入两个薄膜电容型静止同步补偿器的直流母线而形成的,该装置可通过提升有功功率提供虚拟惯量,并通过无功功率补偿提供电压支撑。然而,其并网形成控制问题仍悬而未决。首先,备受青睐的虚拟同步机控制由于基于有功功率的控制目标,可能导致超级电容器过充/过放。其次,尽管经典匹配控制(MC)可以调节超级电容器的能量,但其现有的阻尼增强方案均不适用于ET - STATCOM。最后但同样重...

解读: 从阳光电源的业务视角来看,这项能量型STATCOM(ET-STATCOM)的改进型网构控制技术具有重要的战略价值。该技术通过在STATCOM直流母线嵌入超级电容器,实现了有功功率和无功功率的协同支撑,这与我司储能变流器和SVG产品的技术演进方向高度契合。 该论文提出的能量同步环节和有功功率直接反馈...

光伏发电技术 ★ 5.0

因果机制赋能的零标签学习在新建光伏电站发电功率预测中的应用

Causal Mechanism-Enabled Zero-Label Learning for Power Generation Forecasting of Newly-Built PV Sites

Pengfei Zhao · Weihao Hu · Di Cao · Rui Huang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年9月

针对新建光伏(PV)电站因缺乏历史发电数据导致的功率预测难题,本文提出一种无需任何标注样本的无监督零标签学习方法。通过挖掘不同电站间的不变因果结构,并利用因果机制提升目标电站的预测性能。设计了因果赋能的域自适应网络(CEDAN),结合内外注意力机制从时滞数据片段中提取发电因果关联,并构建域适应损失函数以对齐源域与目标域的因果分布差异。进一步扩展为分位数域适应损失以应对输出不确定性。联合优化域适应与预测损失,实现跨域不变因果机制的学习,从而在无标签情况下完成高泛化性功率预测。基于真实数据的实验表明...

解读: 该零标签功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。针对新建光伏电站缺乏历史数据的痛点,通过因果机制实现无标签跨域迁移学习,可直接应用于阳光电源新部署站点的发电预测模块。该方法提升7.57%的确定性预测精度,能优化iSolarCloud平台的智能诊断...

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