Yajie Jiang · Yici Wang · Eddy Y. S. Foo · Yun Yang · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年3月

在设计分布式储能系统（DESSs）的协同控制策略时，传统凸优化算法往往会导致次优解和过流问题。为应对这些挑战并实现多个分布式储能系统的功率损耗最小化，本文提出了一种自动约束凸优化算法（ACCOA）。该算法通过在评估过程中引入惩罚函数改进了传统方法，确保在算法迭代过程中自动满足不等式约束条件。所提出的ACCOA仅促进相邻分布式储能系统之间的通信，具有可扩展性和鲁棒性优势。然而，在优化过程中，分布式电流分配容易受到虚假数据注入（FDI）攻击。为减轻这一脆弱性，本文开发了一种分布式扩展观测器（DESO...

解读: 该弹性优化控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。针对分布式储能系统面临的虚假数据注入攻击威胁，基于分布式观测器的鲁棒状态估计方法可直接应用于ST储能系统的通信安全防护，增强iSolarCloud云平台的数据可信度。该技术结合一致性算法的抗攻击机制，可...