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考虑动态频率安全的送端电网输-储协同规划方法
A Transmission-Energy Storage Co-Planning Method for Sending-End Power Grids Considering Dynamic Frequency Security
赵浛宇 · 郑繁 · 卓庆澳 · 刘佳兵 等6人 · 高电压技术 · 2025年7月 · Vol.51
为提升送端电网惯量水平并增强应对不确定性能力，提出一种计及惯量提升与多阶段不确定性的输-储协同规划模型。基于鲁棒优化与N-1准则，改进节点惯量计算方法，构建多资源协调频率响应模型；建立多目标多阶段随机-分布鲁棒协同规划模型，分三阶段优化规划与调度方案。通过IEEE 14节点与RTS-79节点系统验证，结果表明所提方法可有效识别脆弱节点，提升系统鲁棒性与经济性，避免保守或激进规划决策。
解读: 该输-储协同规划方法对阳光电源PowerTitan大型储能系统及ST系列储能变流器具有重要应用价值。研究提出的节点惯量计算与多资源协调频率响应模型，可直接应用于构网型GFM控制策略优化，增强储能系统在送端电网的频率支撑能力。多阶段鲁棒优化框架为iSolarCloud云平台提供了储能选址定容与调度协同...
微网储能侧DC-DC变换器的强化学习自抗扰控制策略
Reinforcement Learning-based Active Disturbance Rejection Control Strategy for Energy Storage Side DC-DC Converters in Microgrids
马幼捷 · 刘熠铭 · 周雪松 · 王博 等6人 · 太阳能学报 · 2025年1月 · Vol.46
直流微电网电压稳定性是新型电力系统的关键问题。针对微电网中直流母线电压波动大、抗干扰能力弱等问题，提出一种基于Q-learning算法的DC-DC变换器自抗扰控制策略。引入线性扩张状态观测器精确估计并补偿内外扰动，结合Q-learning实现控制参数自适应优化，有效提升输出电压稳定性。通过理论分析证明Q-learning算法在范数意义下的收敛性及系统Lyapunov稳定性。仿真结果表明，所提策略在不同工况下较传统线性自抗扰与双闭环PI控制具有更强的抗扰能力与鲁棒性。
解读: 该强化学习自抗扰控制策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。Q-learning自适应参数优化结合线性扩张状态观测器的方案，可直接应用于储能侧DC-DC变换器的母线电压控制，显著提升直流微电网场景下的电压稳定性和抗扰能力。该技术可优化现有储能PCS的双向D...