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一种基于演化多分位数长短期记忆神经网络的超短期光伏功率概率预测混合模型
A novel hybrid model based on evolving multi-quantile long and short-term memory neural network for ultra-short-term probabilistic forecasting of photovoltaic power
Jianhua Zhu · Yaoyao He · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 概率预测在消除光伏发电不确定性方面具有极其重要的作用。由于具备强大的泛化能力，分位数回归长短期记忆神经网络（QRLSTM）被广泛认为是光伏发电概率预测中颇具前景的方法。然而，这类模型对每个分位数单独进行训练，忽略了不同分位数之间的相关性与单调性约束，且多次训练导致计算复杂度过高。此外，由分位数回归产生的不可微分的分位损失函数对优化算法提出了较高要求。为解决上述问题，本文提出一种基于演化分布混沌粒子群优化算法（EDCPSO）优化的多分位数LSTM（MQLSTM）模型，以实现高质量的光伏发电概...
解读: 该超短期光伏功率概率预测技术对阳光电源SG系列逆变器及iSolarCloud平台具有重要应用价值。MQLSTM多分位点神经网络可集成至智能运维系统,实现光伏出力的概率区间预测,优化MPPT控制策略。结合ST系列储能变流器,可基于预测置信区间动态调整充放电计划,提升能量管理精度。EDCPSO优化算法的...
基于机器学习代理的手动与自动开关在配电网中的优化配置
Optimal Placement of Manual and Automatic Switches in Power Distribution Systems Using a Machine Learning Proxy
Mehrdad Ebrahimi · Mohammad Rastegar · Kiana Karami · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年2月
故障管理涉及在故障发生后尽快恢复停电用户的操作，而优化开关布局有助于实现这一目标。然而，由于问题的非线性和巨大的搜索空间，开关优化问题需要大量的计算工作。因此，对于大规模配电系统而言，该问题可能难以求解。本文提出了一种基于机器学习的代理方法，用于确定实际配电系统中手动和自动开关的最佳数量和位置。目标函数包含设备成本和可靠性指标，包括系统平均停电频率指标（SAIFI）、系统平均停电持续时间指标（SAIDI）和未供电量（ENS）指标。所提出的模型是一个堆叠集成模型，其中基于卷积神经网络（CNN）的模...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于机器学习的配电网开关优化技术具有重要的战略价值。随着公司在分布式光伏、储能系统及综合能源解决方案领域的深度布局，配电网的智能化管理已成为提升系统可靠性和经济性的关键环节。 该技术的核心价值在于通过堆叠集成学习模型，大幅降低开关优化问题的计算复杂度，这对阳光电源的配...
基于变阶反正切仿射投影算法的高效动态相量与频率估计
Efficient Dynamic Phasor and Frequency Estimation Using Evolving Order Based Arctangent Affine Projection Algorithm
Kuber Saxena · Subhransu Ranjan Samantaray · Sarita Nanda · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年3月
同步相量测量单元（PMU）在现代电力系统中应用广泛，需满足严格的性能指标。在动态条件下，PMU算法需在短延迟和高报告率下保持高精度。现有方法通常需至少两个周波才能满足IEEE/IEC 60255-118-1a:2018标准中的P类要求。本文提出一种基于变阶仿射投影与反正切代价函数的同步相量估计算法，在单周波内实现高精度动态信号建模。针对关键相位变化，引入新的信号模型以准确估计频率及频率变化率（ROCOF）。通过将输出误差瞬时功率与E-ATAPA稳态均方误差阈值比较，自适应调整投影阶数，降低计算复...
解读: 该高精度动态相量测量技术对阳光电源储能与光伏产品具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，单周波内实现P类PMU精度可显著提升电网同步控制响应速度，优化构网型GFM控制的频率跟踪性能。对于ST系列储能变流器，该算法的低延迟特性（<20ms）可增强电网扰动下的快速支撑能力，提升ROCOF...
基于贝叶斯量子神经网络的高可再生能源渗透电力系统潮流计算
Bayesian Quantum Neural Network for Renewable-Rich Power Flow with Training Efficiency and Generalization Capability Improvements
Ziqing Zhu · Shuyang Zhu · Siqi Bu · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月
针对高比例可再生能源接入下大规模电力系统潮流计算面临的计算效率与泛化能力挑战，本文提出一种基于贝叶斯量子神经网络（BayesianQNN）的新型潮流计算模型。该模型利用量子计算提升训练效率，并通过贝叶斯方法动态更新对可再生能源不确定性的认知，显著增强对未见场景的泛化能力。为评估模型性能，引入有效维度和泛化误差界两项指标。结果表明，所提方法在训练效率与泛化性能方面均优于现有数据驱动方法，适用于未来稳态电力系统分析。
解读: 该贝叶斯量子神经网络潮流计算技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。在大规模新能源电站集群管理中，该算法可显著提升实时潮流计算效率，为ST系列储能变流器的功率调度提供快速决策支持。其对可再生能源不确定性的动态认知能力，可优化SG光伏逆变器与储能...
考虑直流母线中点电压影响的计算高效增强型载波DPWM方法用于维也纳整流器并抑制低次谐波
Computationally Efficient Enhanced CB-DPWM for Vienna Rectifier with Low-Order Harmonics Mitigation Considering DC-link NP Voltage Impact
Yushuo Pei · Yu Tang · Bingyu Li · Xuhao Du 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年8月
针对双输出负载应用，传统不连续脉宽调制（DPWM）因直流母线中点（NP）电压振荡与不平衡，易引入输出电压误差，加剧低次电流谐波。此外，采用非对称空间矢量图的改进DPWM方案计算复杂度高。为此，本文提出一种考虑直流母线NP电压影响的计算高效增强型载波式DPWM（ECB-DPWM）策略。通过分析考虑NP电压的钳位模式，推导出可最小化开关损耗并平衡中点电压的零序分量与调制信号。实验结果表明，该方法在平衡与不平衡负载下均显著抑制低次电流谐波，相比优化空间矢量PWM（OSVPWM）开关损耗降低36%以上，...
解读: 该增强型载波DPWM技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。维也纳整流器作为三电平拓扑的典型代表，广泛应用于阳光电源的双向储能PCS和大功率光伏逆变器中。该方法通过考虑直流母线中点电压影响，可有效解决ST系列储能系统在不平衡负载工况下的中点电压波动问题，显著抑制低次谐波...
大规模风电场的模型降阶：一种数据驱动方法
Model Order Reduction of Large-Scale Wind Farms: A Data-Driven Approach
Zilong Gong · Junyu Mao · Adrià Junyent-Ferré · Giordano Scarciotti · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年12月
本文提出了一种针对大规模风电场的模型降阶（MOR）数据驱动算法，并研究了降阶模型（ROM）接入电网后的动态影响。相比传统MOR方法，该算法计算复杂度低，且无需高阶模型的先验知识。利用时域测量数据，所获ROM在选定插值点（频率）处满足矩匹配条件。与现有方法相比，本方法实现了所谓的双边矩匹配，通过加倍插值点数量使精度显著提升。算法在包含200台风电机组的风电场与IEEE 14节点系统的互联模型上验证，通过Bode图、特征值及故障工况下公共连接点电压的对比，验证了降阶模型的有效性。
解读: 该数据驱动的风电场模型降阶技术对阳光电源的大型储能和光伏产品具有重要参考价值。特别是对PowerTitan储能系统和大型地面电站的并网控制，可借鉴其双边矩匹配算法优化系统建模精度。这种低计算复杂度的建模方法有助于提升iSolarCloud平台对大规模新能源场站的实时监控和故障诊断能力。同时，该技术对...
面向间歇性发电的灾后韧性信息物理配电网重构与动态组网微电网构建
Disaster-Resilient Cyber-Physical Distribution System Reconfiguration and Dynamic Networked Microgrid Formation Under Intermittent Generation
Md. Zahidul Islam · Yuzhang Lin · Vinod M. Vokkarane · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
本文提出信息物理协同重构（CPCR）框架，通过统一图模型刻画配电网与通信网双向依赖关系，结合图论路径优化与动态微电网形成策略，在自然灾害等极端事件后快速恢复关键负荷，兼顾通信时延、可再生能源波动及系统约束。
解读: 该研究高度契合阳光电源PowerTitan和ST系列PCS在极端场景下的构网型微电网自治运行需求，尤其支撑其iSolarCloud平台实现跨层协同恢复决策。建议将CPCR框架嵌入PowerTitan能量管理系统（EMS），强化其在离网/黑启动模式下对光伏+储能+负荷的动态拓扑重构能力；同时为组串式逆...
一种数据驱动的桨距角与转矩控制方法以提升风电场运行性能与效率
A Data-Driven Pitch Angle and Torque Control Method for Enhanced Wind Farm Operation Performance and Efficiency
Luobin W · Sheng H · Ji Z · Guan B 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
本文提出一种可逆深度门控网络（RDG-Net），用于风电场的桨距角（β）与发电机转矩（Tg）协同控制。该方法通过可逆实例归一化与深度可分离卷积（Revin-DSCNN）模型精确预测单个风电机组输出，抑制疲劳载荷并提升功率捕获效率。结合多头注意力与门控图循环神经网络（multi-GGRNN），有效建模机组间尾流耦合关系，避免高维数学建模带来的计算复杂性。RDG-Net部署于分布式服务器，实现在线训练，增强模型适应性与泛化能力。MATLAB仿真验证了其有效性。
解读: 该数据驱动的控制方法对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要参考价值。RDG-Net的可逆深度门控架构可优化应用于ST系列储能变流器的功率调度算法,提升系统响应速度与控制精度。其多头注意力机制对建模储能集群间的功率协调具有启发意义,可用于优化PowerTitan大型储能系统的群控策略。此外,该方法的分...
基于物理信息图神经网络的不平衡配电系统协同动态重构与电压调节
Physics-Informed Graph Neural Networks for Collaborative Dynamic Reconfiguration and Voltage Regulation in Unbalanced Distribution Systems
Jingtao Qin · Rui Yang · Nanpeng Yu · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
长期以来，网络重构一直被用作一种战略手段，以最小化配电系统损耗并有效调节电压水平。有载调压变压器对于控制母线电压也至关重要，特别是在应对具有间歇性输出的分布式能源资源（DER）日益增加的接入时。本文提出了新的方法，以应对不平衡三相配电系统中的动态重构和最优分接头设置挑战。我们提出了一个近似的混合整数二次约束规划（MIQCP）来对动态重构进行建模，并基于第一类特殊有序集（SOS1）首次提出了电压调节器（VR）分接头设置的公式。为了降低计算复杂度，我们提出了一种结合链路分类器的基于物理信息的时空图卷...
解读: 该物理信息图神经网络技术对阳光电源配电侧产品具有重要应用价值。在ST储能系统中，可实现多台储能变流器协同优化拓扑与电压调控，应对三相不平衡场景下的快速功率响应；在光储充一体化微网方案中，结合SG逆变器与充电桩的分布式接入，通过动态重构算法优化潮流分布，降低网损并改善电压质量。该方法融合物理约束的深度...
基于鲁棒广义改进型Blake-Zisserman与自适应向量滤波器的控制架构以提升并网光伏系统性能
Robust Generalized Modified Blake–Zisserman and Adaptive Vectorial Filter-Based Control Architecture for Enhanced Performance of a Grid-Tied PV System
Markala Karthik · Venkata Ramana Naik N · Anup Kumar Panda · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年4月
为了在并网光伏系统（GTPVS）的非理想电网条件下提高电网电能质量（PQ），本文着重开发一种采用自适应矢量滤波器（AVF）和鲁棒广义修正布莱克 - 齐瑟曼自适应滤波器（GMBZAF）的控制架构。该架构通过赋予GTPVS多功能能力，解决非理想电网电压、电流谐波、不平衡负载和太阳辐照度变化等问题，以在电网侧提供具有单位功率因数的平衡正弦电流，并在捕获最大光伏功率的同时，实现光伏系统、公用电网和连接到公共耦合点（PCC）的本地负载之间的有效功率管理。AVF用于对电网畸变电压进行滤波，以提取电压的基频分...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，该论文提出的自适应矢量滤波器（AVF）与改进型Blake-Zisserman自适应滤波器（GMBZAF）组合控制架构，对提升并网光伏系统在复杂电网环境下的性能具有重要参考价值。 该技术的核心优势在于多功能集成化设计。控制架构能同时应对电网电压畸变、电流谐波、负载不平衡及光...
基于云的锂离子电池异常检测、定位与分类
Cloud-Based Li-ion Battery Anomaly Detection, Localization and Classification
Aihua Tang · Zikang Wu · Yuchen Xu · Kailong Liu 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2024年12月
实现对电池异常的全面、准确检测对于电池管理系统至关重要。然而，电气结构的复杂性和有限的计算资源往往给直接的车载诊断带来巨大挑战。本文提出了一种部署在云平台上的多功能电池异常诊断方法，满足异常检测、定位和分类的需求。首先，该方法从放电电压中提取四个异常特征以指示电池异常。利用这些特征，通过风险筛查过程将车辆分为高、中、低风险类别。其次，在离线阶段利用这些分类和先前的异常标签来训练异常分类器。然后，通过专门开发的电压累积差分均值模型进一步细分故障类型，细化预警信息。最后，利用25辆真实车辆的数据对所...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项基于云平台的锂电池异常检测技术具有重要的应用价值和借鉴意义。该技术通过提取放电电压的四个异常特征，实现了对电池异常的检测、定位和分类，在25辆实车数据验证中达到98%以上的检测准确率，展现出较高的技术成熟度。 对于阳光电源的储能系统产品线而言，该技术方案提供了三...
基于脉冲电压注入的双向无线功率传输系统同步策略
Synchronization Strategy Based on Pulse Voltage Injection for Bidirectional Wireless Power Transfer Systems
Zhaozheng Zhu · C. Q. Jiang · Xiaosheng Wang · Junhui Yang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年5月
在双向无线电能传输（BWPT）系统中，逆变器与有源整流器之间的同步是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种新颖的脉冲电压注入方法（PVIM），无需使用任何通信链路即可实现两侧变流器之间的同步。PVIM的同步原理是在初级侧注入电压脉冲，并在次级侧检测脉冲以生成同步信号。通过捕获同步信号，可锁定初级侧的频率和相位。为了实现初级侧的电压脉冲注入，本文提出了一种拓扑结构和控制方式简单的新型纳秒脉冲发生器。此外，采用两个与谐振槽路串联的磁环进行电压脉冲的注入和检测。与现有的同步策略相比，PVIM在六个关键方...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于脉冲电压注入的双向无线电力传输同步策略具有重要的技术参考价值，尤其在储能系统和电动汽车充电领域具有潜在应用前景。 该技术的核心创新在于实现了无通信链路的双向变流器同步控制，这与阳光电源在储能双向变流器（PCS）和车载充电系统中面临的控制挑战高度相关。传统双向功率变...
氢能数据中心的柔性负荷调度：一种效率优先的非凸不确定优化方法
Flexible Load Scheduling of Hydrogen Energy Data Centers: An Efficiency-Preferred Non-Convex Uncertain Optimization Approach
Xinxin Long · Yuanzheng Li · Yang Li · Yun Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
氢能数据中心（HEDC）作为新兴清洁能源基础设施，具备负荷灵活性，可参与电力需求响应（DR）。本文提出基于DR的调度策略，通过非凸区间优化（NSIO）方法协同优化电能成本与可再生能源（RE）利用率。该方法具有效率优先建模、精确凸松弛及全局最优显式建模优势，有效应对HEDC复杂负荷特性、动态电价与可再生能源不确定性。在改进IEEE 24节点系统上的仿真表明，所提策略显著降低运行成本并提升RE消纳能力，相较五种主流不确定优化方法性能提升2.3%～20.0%。
解读: 该氢能数据中心柔性负荷调度技术对阳光电源储能系统产品线具有重要应用价值。文章提出的非凸区间优化方法可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的能量管理策略，通过精确建模氢储能系统的非线性效率特性，优化电解槽/燃料电池的功率调度曲线。该方法处理可再生能源不确定性的能力可增强iSo...
梯度提升特征选择用于串补输电线路集成故障诊断
Gradient Boosting Feature Selection for Integrated Fault Diagnosis in Series-Compensated Transmission Lines
Rab Nawaz · Abdul Wadood · Khawaja Khalid Mehmood · Syed Basit Ali Bukhari 等6人 · IEEE Access · 2025年4月
串补输电线路是现代电网的组成部分，增强系统可靠性和稳定性。然而，它们引入电压反转、谐波失真和非线性动态等挑战，使当代电力系统故障诊断复杂化。本研究引入创新方法分析故障信号波形，利用互联网和传感器技术进步提供时间序列形式的大量电压和电流数据。通过优化从特征提取到模型学习的每个数据处理阶段，所提系统有效解决故障检测、分类和定位作为多分类问题。特征提取与高效梯度提升特征选择集成确保高准确度、速度和计算效率，优于需要大量预处理的技术。该方法使用四种集成分类器实施：自适应提升AB、轻量梯度提升机LGBM、...
解读: 该故障诊断技术对阳光电源光伏储能系统智能运维具有重要价值。阳光大型地面电站和集中式储能站需要快速准确的故障检测和定位。该研究的梯度提升特征选择和多分类模型可集成到阳光iSolarCloud平台，实现电站级故障智能诊断。在输电线路并网场景下，阳光储能系统需要识别电网侧故障并快速响应。该RF和XGB算法...
锂离子电池多尺度建模综合综述：从电化学动力学到电池热管理系统中的传热
Comprehensive review of multi-scale Lithium-ion batteries modeling: From electro-chemical dynamics up to heat transfer in battery thermal management system
Magui Mam · Elie Solai · Tommaso Capurs · Amelie Danlo 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年2月 · Vol.325
摘要 锂离子电池技术的快速发展伴随着新能源存储时代在各个领域的到来，例如交通（电动汽车）、电力生产与调度。随着对更高性能、更长寿命和更高安全性的需求不断增长，开发复杂的建模方法已成为预测和优化电池行为的关键工具。本综述整合了当前锂离子电池建模领域的最新进展，涵盖从颗粒级模拟到电池包级热管理系统的多个尺度，涉及粒子尺度的简化方法、微观尺度的电化学模型以及包含热效应和产热预测的电池尺度电气模型。此外，作者强调了将高精度的基于物理机制的模型与热力学方法（如电化学-热耦合模型）相结合的日益增长趋势，以全...
解读: 该多尺度锂电池建模技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。电化学-热耦合模型可优化BMS热管理策略,提升电池安全性和寿命预测精度。粒子级到Pack级的多尺度仿真方法可指导储能系统热失控防护设计,增强iSolarCloud平台的预测性维护能力。该建模框架亦可应用于充...
基于数据驱动灵敏度的风电场分散式需求功率跟踪与电压控制方法
A Decentralized Demanded Power Tracking and Voltage Control Method for Wind Farms Based on Data-Driven Sensitivities
Chang Yan · Sheng Huang · Yinpeng Qu · Xueping Li 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
风电场高效功率调度依赖于精确的需求功率跟踪。本文提出一种基于数据驱动灵敏度（DDS）的分散式风电场功率跟踪与电压控制方法，仅利用本地运行变量实现模型预测控制（MPC），获得近似全局最优解。通过反向传播算法设计新的灵敏度计算方法，由全局映射模型（GMM）梯度得到DDS。电压DDS可替代传统MPC中的电压灵敏度，功率DDS建立不同风电机组出力间的线性关系，简化状态空间方程，降低二次规划维度。所设计的三种控制模式无需线路参数、降低计算复杂度或兼具两者优势。变量间距约束线性化方法将非线性约束转为线性，解...
解读: 该文提出的数据驱动灵敏度控制方法对阳光电源的储能和风电产品线具有重要参考价值。特别是其分散式控制架构可应用于ST系列储能变流器集群和PowerTitan大型储能系统的协调控制,通过本地数据实现近似全局最优的功率调度。文中的电压DDS方法可优化储能变流器的电压控制性能,功率DDS的线性化处理思路可用于...
基于实时阻抗角补偿的并网型电压源逆变器解耦电流控制
Decoupled Current Control of Grid-Tied VSIs Using Real-Time Impedance Angle Compensation
A. Fatemimoghadam · I. Amezyane · C. Viana · L.V. Iyer 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年8月
本文提出一种基于阻抗角补偿（IAC）的电压源逆变器电流控制策略，通过实时引入接口阻抗角进行坐标变换，归一化系统传递函数，有效提升动态性能并抑制变接口阻抗下的交轴耦合。该方法无需复杂补偿结构，仅需常规PI控制器即可实现高精度电流调节。实验表明，在±40%阻抗变化下，超调量低于0.1%，调节时间稳定在17–19 ms，暂态响应与解耦性能优于现有方法。该策略计算简单、适应性强，适用于单相并网逆变器及高速电机驱动，已通过仿真与实验验证。
解读: 该实时阻抗角补偿解耦控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。在弱电网并网场景下，电网阻抗波动±40%时，该方法仅用常规PI控制器即可实现超调<0.1%、调节时间17-19ms的高精度电流响应，显著优于现有复杂补偿方案。可直接应用于PowerTitan大型储能系统的G...
基于并行估计器的模块化多电平变换器虚假数据注入攻击防护
Cyber-Secured Modular Multilevel Converters against False-Data Injection Attacks through Concurrent Estimators
Masoud Amirrezai · Nima Tashakor · Amin Hashemi-Zadeh · Hans D. Schotten 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年5月
近二十年来，模块化多电平变换器（MMC）等级联电路已成为中高压电网中的关键技术，广泛用于大功率变换、风电并网与电能质量调节，并有望参与构网运行。然而，其复杂的控制监控系统及电子器件的敏感性使其易受网络攻击。本文研究了MMC在虚假数据注入攻击（FDIA）下的运行安全性，提出一种结合模块级卡尔曼滤波与桥臂级神经网络估计器的并行估计算法，实现对复杂网络攻击的有效检测与抑制。仿真与实验结果表明，该方法在应对高级攻击时性能优于现有技术，且避免了高计算复杂度，显著提升了MMC及关键电力系统（如直流输电与数据...
解读: 该研究对阳光电源的大功率产品线网络安全具有重要参考价值。并行估计算法可应用于ST2000储能变流器、SG350HX光伏逆变器等MMC拓扑产品的控制系统,提升其抗网络攻击能力。特别是在构建电站级智能运维系统时,该方案可与iSolarCloud平台结合,为储能电站、光伏电站提供更可靠的数据安全保障。通过...
一种促进弱势社区储能公平部署的建模框架
A modeling framework for equitable deployment of energy storage in disadvantaged communities
Miguel Heleno · Paul Lesur · Alexandre Moreir · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.383
摘要 本文提出一个分析框架，用于在公平能源政策干预背景下，整合并网后端电表后储能系统与屋顶光伏的联合部署及其相关收益流。我们通过引入储能元件并采用更贴近现实的太阳能补偿机制（例如净计费机制，net-billing），对Justice40优化模型进行了扩展。净计费机制允许不同时段的收益差异，从而提升电表后储能设备的经济可行性。扩展后的模型涵盖了户用级光伏与储能协同部署，并将其与现有干预措施（如房屋节能改造、仅安装屋顶光伏、社区太阳能和社区风电）一并纳入统一框架。我们提出了一种创新的近似方法，能够在...
解读: 该研究为阳光电源ST系列储能变流器和户用光储一体化方案提供重要应用场景。论文提出的净计费机制下储能优化部署模型,可直接应用于PowerTitan等储能系统的能量管理策略优化,通过时序收益差异化实现经济性提升。其创新的储能运行近似算法在保持计算效率的同时捕获收益流,对iSolarCloud平台的智能调...
基于Koopman算子的物理信息数据驱动可再生能源主导电力系统振荡抑制策略
Physics Informed Data-Driven Oscillation Stabilization Strategy for Renewable-Dominant Power Systems Based on Koopman Operator
Zihan Wang · Gengyin Li · Ziyang Huang · Xiaonan Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
随着波动性可再生能源发电（REGs）的高比例接入，振荡现象在全球范围内频繁出现。与传统电力系统中的低频振荡不同，以可再生能源为主导的电力系统中的振荡频率更高，涉及更多非线性因素，严重威胁着系统的稳定运行。振荡稳定控制设计的主要技术挑战在于以可再生能源为主导的电力系统具有非线性、复杂性，且难以获取其模型。为应对这一范式转变，本文提出了一种基于柯普曼算子（KO）的物理信息驱动的数据驱动振荡稳定控制（PDOS）策略，该策略具有强可解释性和高计算效率的优点。首先，基于柯普曼算子实现了非线性动态的全局线性...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于Koopman算子的物理信息驱动振荡稳定技术具有重要的战略价值。随着全球新能源渗透率持续攀升，我们在实际项目中已观察到高频振荡问题日益突出，这与传统电力系统的低频振荡特性存在本质差异，对我们的光伏逆变器和储能系统控制策略提出了新挑战。 该技术的核心价值在于通过Ko...
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