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一种用于消除对称性的紧致机组聚合模型
A Tight Unit Aggregation for Unit Commitment to Eliminate Symmetry
Biyuan Zhang · Tao Ding · Yang Xiao · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
机组组合（UC）通常被建模为混合整数线性规划问题，采用经典的分支定界与分支切割算法求解。然而，UC问题中的对称性导致大量无效搜索，显著增加计算负担。本文提出一种具有紧致约束的机组聚合模型，通过对最大聚合出力轨迹施加严格限制，有效消除对称性，在保持最优性的同时显著降低计算时间。数值实验验证了该方法在计算效率方面的有效性。
解读: 该紧致机组聚合模型对阳光电源PowerTitan大型储能系统和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。在多机组储能电站调度场景中，同型号ST储能变流器的对称性导致优化算法产生大量冗余搜索，该方法通过聚合建模可显著提升实时调度效率。具体可应用于：1）多MW级储能集群的经济调度优化，降低EM...
计及风电、调相机支撑特性的频率安全约束分布鲁棒机组组合调度方法
Distributionally Robust Unit Commitment Method with Frequency Security Constraints Considering Wind Power and Synchronous Condenser Support Characteristics
江一航 · 赵书强 · 王慧 · 汪盈杉 · 电工技术学报 · 2025年1月 · Vol.40
能源转型背景下，电力系统频率安全问题日益突出，现有调度方法难以协调频率安全与风电消纳。本文提出一种计及风电与调相机频率支撑特性的分布鲁棒机组组合方法。通过建模全风况下风电的惯性与备用控制特性，分析同步调相机及改造火电机组的调相能力，并将其统一纳入系统频率响应模型，采用时频域交替求解提取频率安全约束集，结合改进分段线性化处理非线性项。基于数据驱动的分布鲁棒优化刻画风电不确定性，构建嵌入频率安全约束的两阶段模型，并采用改进列和约束生成算法求解。算例表明，调相机的有功替代效应有助于减少弃风、提升系统惯...
解读: 该研究对阳光电源储能与变流器产品的电网支撑能力提升具有重要参考价值。研究中的频率支撑特性可直接应用于ST系列储能变流器的VSG控制算法优化，提升其惯性响应和一次调频性能。同时，文中的分布鲁棒优化方法可用于PowerTitan储能系统的调度策略优化，实现储能与风电的协同调度。这些技术创新可增强阳光电源...
学习多个凸电压稳定约束用于机组组合
Learning Multiple Convex Voltage Stability Constraints for Unit Commitment
Hongyang Jia · Qingchun Hou · Pei Yong · Fei Teng 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年5月
随着可变可再生能源（VRE）渗透率的不断提高，电力系统电压稳定性面临着重大挑战，因为VRE机组属于基于逆变器的发电机（IBG），往往会削弱电力系统的电压支撑能力。因此，发电调度应避免可能导致电压不稳定问题的运行状态。本文提出了一种数据驱动的方法，用于学习多个凸电压稳定约束条件，并将其有效嵌入机组组合问题中。首先，利用多个凸多面体来表示非线性和非凸的电压稳定边界。然后，通过决策树对多面体进行初始化，并采用全局优化策略对其进行优化。最后，将学习得到的电压稳定边界作为约束条件嵌入机组组合问题中。对六个...
解读: 该研究对阳光电源的储能与光伏逆变器产品线具有重要参考价值。研究提出的多凸约束学习方法可优化ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的电压稳定控制策略。具体而言，可将其应用于：1)储能系统的GFM控制算法优化，提升PowerTitan在弱电网条件下的电压支撑能力；2)大型光伏电站的VSG控制设计，增强S...
台风条件下含大规模海上风电的电力系统调度策略：一种两阶段样本鲁棒优化方法
Dispatch Strategy for the Power System With Large Offshore Wind Power Integration Under a Typhoon: A Two-Stage Sample Robust Optimization Approach
Jinhua He · Zechun Hu · Yang Liu · Zhiyuan Bao 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
台风作为极端天气事件，对电力系统的安全稳定运行构成重大威胁，尤其是那些接入大型海上风电场的电力系统。台风期间对电力系统的影响往往十分严重且难以预测。鉴于获取台风条件下风力发电数据存在挑战，本文利用台风的气压和风场模型，结合蒙特卡罗模拟，生成实时风电数据样本。随后，采用两阶段样本鲁棒优化（SRO）模型来解决大规模海上风电接入电力系统的机组组合（UC）问题。该模型将两阶段样本平均近似（SAA）与鲁棒优化原理相结合，确保了渐近最优性和强大的样本外性能。为处理决策中的非预见性问题，采用隐式决策规则指导火...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，该论文提出的台风条件下海上风电调度优化方法具有重要的战略参考价值。随着我国海上风电装机规模快速增长，极端天气下的电网安全稳定运行已成为新能源并网领域的核心挑战，这与阳光电源在储能系统集成、新能源电站解决方案等业务板块高度契合。 论文采用的两阶段样本鲁棒优化方法为应对极端天...
基于物理信息图学习的大规模机组组合问题求解
Solve Large-scale Unit Commitment Problems by Physics-informed Graph Learning
Jingtao Qin · Nanpeng Yu · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
机组组合（UC）问题通常建模为混合整数规划（MIP），并通过分支定界（B&B）算法求解。近年来，图神经网络（GNN）通过学习“下潜”与“分支”策略来增强现代MIP求解器的性能。然而，现有GNN模型多基于数学表达构建，在处理大规模UC问题时计算代价较高。本文提出一种物理信息引导的分层图卷积网络（PI-GCN），用于神经下潜，利用电力系统各组件的物理特征寻找高质量变量赋值；同时采用基于MIP模型的图卷积网络（MB-GCN）进行神经分支。将二者嵌入现代MIP求解器，构建面向大规模UC问题的新型神经求解...
解读: 该物理信息图学习求解大规模机组组合技术对阳光电源储能系统和微网调度具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，可优化多储能单元的充放电调度策略，显著降低综合运行成本；在iSolarCloud云平台的智能运维模块，可实现光储充一体化场景下的实时优化调度，通过PI-GCN快速求解含数百台SG...