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三端混合直流输电系统的精确连续无功功率控制
Accurate and Continuous Reactive Power Control of Three-Terminal Hybrid DC Transmission System
Shunliang Wang · Qinger Cheng · Boyang Shangguan · Junpeng Ma 等6人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2024年11月
混合高压直流输电（HVDC）可避免基于电网换相换流器（LCC-HVDC）的换相失败及基于模块化多电平换流器（MMC-HVDC）的高成本问题。然而，LCC无功功率不可控导致混合HVDC控制性能不及MMC-HVDC。为此，本文建立了包含交流与直流侧动态特性的三端混合HVDC系统数学模型，揭示了无功功率、交流母线电压与三站控制变量间的定量关系，提出一种利用换流站自调节能力实现无功功率与交流电压连续精确控制的协调策略。通过电容器组协调运行维持直流电压稳定，并引入误差反馈与gamma-kick提升控制精度...
解读: 该混合HVDC无功功率精确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。研究中的协调控制策略可借鉴至储能系统的并网控制：1）多端协调控制思想可应用于大型储能电站多PCS并联运行的无功功率分配与电压支撑；2）误差反馈与连续控制方法可提升储能变流器GFL模式下的...
基于改进数学模型的数据预处理与机器学习方法用于推断光伏系统发电量
Data preprocessing and machine learning method based on ameliorated mathematical models for inferring the power generation of photovoltaic system
Woo Gyun Shin · Jinseok Le · Young Chul Ju · Hey Mi Hwang 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.333
摘要 全球各国正在积极推动能源转型，以减缓气候变化并促进长期可持续发展。这一转型过程涉及向无碳电力来源的转变，其中太阳能发挥着关键作用。随着光伏（PV）系统安装量的增加，这些系统对电网供电的贡献比例也不断上升。然而，由于天气条件会影响光伏发电量，准确推断其输出功率对于确保电网稳定性以及评估发电效率至关重要。本文提出了一种面向机器学习回归模型的数据预处理方法，该方法利用数学模型，基于辐照度和组件温度数据来推断光伏系统的发电量。所提方法的独特之处在于其归一化过程：将实测的电压和电流值除以通过数学模型...
解读: 该研究提出的基于改进数学模型的数据预处理和机器学习方法,对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。通过归一化处理实测电压电流与模型计算值的比值,可显著提升光伏发电功率预测精度(R²达0.9969),这与SG系列逆变器的MPPT优化技术高度契合。该方法可集成至预测性维护系统,结合S...