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基于图卷积网络的韧性约束经济调度
Resilience-Constrained Economic Dispatch With Graph Convolutional Network
Yifei Wang · Hanyang Liu · Xi Wu · Jun Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月
近年来，由于极端事件频发，电力系统韧性备受关注。现有方法难以将韧性指标直接嵌入经济调度模型，因其依赖统计采样，无法建立运行点与韧性指标间的解析映射关系。本文提出一种基于图卷积网络（GCN）的韧性约束经济调度（RCED）框架，可在优化中显式引入特定韧性指标作为目标或约束。该框架包含离线与在线两阶段：离线阶段通过连锁故障仿真构建训练集，并利用GCN学习运行点与韧性指标的映射关系，进而转化为混合整数线性方程组；在线阶段动态求解满足韧性要求的调度方案。算例验证了所提方法的有效性与优势。
解读: 该韧性约束经济调度技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及ESS集成方案具有重要应用价值。GCN建立的运行点-韧性指标映射关系可直接嵌入ST系列储能变流器的能量管理系统，在极端天气或电网故障场景下，实时优化储能充放电策略，提升系统抗扰动能力。该方法可与iSolarCloud云平台结合，通过离...
自适应事件触发滑模负荷频率控制在虚假数据注入攻击下的信息物理电力系统
Adaptive Event-Triggered Sliding Mode Load Frequency Control for Cyber-Physical Power Systems Under False Data Injection Attacks
Weiru Guo · Fang Liu · Yalin Wang · Denis Sidorov 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2024年12月
作为新一代电力系统，随着通信网络的应用，信息物理电力系统（CPPS）变得更加智能和便捷。然而，时滞和网络攻击的存在给系统控制带来了挑战。本文研究了CPPS在虚假数据注入（FDI）攻击下的负荷频率控制（LFC）问题，并基于自适应事件触发机制应用滑模控制方案来解决LFC问题。首先，考虑时滞和FDI攻击，建立了具有自适应事件触发滑模控制（AET - SMC）方案的动态多区域LFC模型。然后，基于基于延迟乘积项的循环泛函构造了一种新颖的Lyapunov - Krasovskii泛函，用于分析系统的稳定性...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于自适应事件触发滑模控制的负荷频率控制技术具有重要的战略价值。随着公司在光储一体化、微电网及虚拟电厂等领域的深入布局，信息物理融合电力系统（CPPS）的安全稳定控制已成为核心技术挑战。 该技术的核心价值体现在三个维度：首先，针对虚假数据注入攻击的防护机制直接契合阳光...
数字孪生驱动的高可靠性电力电子系统特刊主编寄语
Guest Editorial Special Issue on Digital Twin Driven High-Reliability Power Electronic Systems
Jiangbiao He · Paolo Mattavelli · Fernando Briz · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年7月
为满足全球零排放可持续能源发展需求，交通和公用电力等行业正经历快速变革，电力电子在电动汽车、电动船舶、飞机、太阳能/风能发电和储能等众多功率转换系统中发挥支柱作用。然而电力电子可靠性尚未受到足够重视，特别是在安全关键应用中可靠性应是首要设计优先级。工业4.0和5.0着重互联性、自动化、智能和实时状态监测，数字在线预防性维护和优化至关重要。数字孪生是物理系统的数字复制品，可准确预测和反映物理系统的实时健康状况，通过物理组件与数字孪生模型间的实时双向数据流实现。该特刊发表10篇文章涵盖数字孪生参数估...
解读: 该数字孪生特刊与阳光电源智能运维战略高度契合。特刊涵盖的Buck/Boost变换器数字孪生参数估计、五电平ANPC逆变器故障诊断和SiC MOSFET模块电-热-机械建模与阳光iSolarCloud平台的智能诊断和预测性维护功能发展方向一致。数字孪生技术在直流电容、电感、开关管寄生电阻实时估计方面的...
基于AAV辅助协同干扰的认知无线电网络物理层安全增强：一种MAPPO-LSTM深度强化学习方法
Physical Layer Security Enhancement in AAV-Assisted Cooperative Jamming for Cognitive Radio Networks: A MAPPO-LSTM Deep Reinforcement Learning Approach
Jun Wang · Rong Wang · Zibin Zheng · Ruiquan Lin 等6人 · IEEE Transactions on Vehicular Technology · 2024年10月
认知无线电（CR）和能量收集（EH）技术为缓解频谱利用效率低下和能量存储容量有限等问题提供了思路。在认知无线电网络中，安全威胁，尤其是来自窃听者的威胁，可能导致信息泄露。本研究聚焦于通过自主飞行器（AAV）进行协作干扰，以提高具有能量收集功能的多用户物理层安全（PLS），从而最大化安全通信速率。在AAV辅助的EH - CR系统中，如果次用户（SUs）向主用户（PU）发送的协作干扰功率低于一定阈值，次用户就可以使用主用户占用的授权频谱频段。次用户可以从主发射机（PT）收集并使用射频（RF）能量。A...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，该论文提出的认知无线电网络物理层安全增强技术与公司在分布式能源管理和智能通信系统方面存在潜在协同价值。 **业务相关性分析**：论文中的能量收集（EH）技术与阳光电源的储能系统业务高度契合。在大规模光伏电站和储能电站的运营中，分布式设备间的安全通信至关重要。该研究提出的射...
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