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储能系统技术 储能系统 跟网型GFL 虚拟同步机VSG ★ 5.0

基于不同调度场景和电网强度下VSG储能系统优化配置以提升跟网型变流器稳定性

Optimal VSG BESS Sizing for Improving Grid-Following Converter Stability Under Various Dispatch Scenarios and Grid Strengths

Yunda Xu · Ruifeng Yan · Tapan Kumar Saha · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月

随着可再生能源渗透率提高,基于逆变器的电源在弱电网下的稳定性问题日益突出,尤其跟网型变流器易失稳。虚拟同步发电机(VSG)电池储能系统被证明可改善此类稳定性,但其最优容量配置尚不明确。现有研究多依赖小信号或阻抗模型,仅适用于单一运行点,难以涵盖多种调度场景与电网强度变化。本文提出一种可视化系统稳定运行区域的新方法,揭示不同有功功率与电网阻抗下的稳定边界,并提出计及多工况变化的VSG容量优化配置策略,在确保稳定的同时最小化储能容量。通过PSCAD仿真验证了该策略在广泛运行条件下的有效性与可靠性。

解读: 该VSG储能优化配置技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。研究提出的可视化稳定运行区域方法可直接应用于ST储能系统的容量规划工具,帮助客户在弱电网场景下精准确定VSG储能配置,避免过度投资。针对多调度场景和电网强度变化的优化策略,可集成到iSolarCl...

储能系统技术 储能系统 深度学习 ★ 5.0

基于图神经网络的电力系统实时多稳定性风险评估与可视化

Real-Time Multi-Stability Risk Assessment and Visualization of Power Systems: A Graph Neural Network-Based Method

Qifan Chen · Siqi Bu · Huaiyuan Wang · Chao Lei · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年12月

相较于单一稳定性评估,多稳定性风险评估(MSRA)在应对可再生能源出力波动和系统故障等不确定性时更具实用性。本文提出一种基于图神经网络(GNN)的实时MSRA方法,统一处理功角、电压、频率及换流器主导的多种稳定性问题。通过构建运行状态图与扰动图作为GNN输入,结合图卷积层与初始残差恒等映射,提取高阶特征;引入GraphNorm缓解过平滑并提升泛化能力。基于实时数据实现多稳定性风险的连续预测,并利用alpha形状可视化稳定与不稳定区域。在IEEE 39节点、WECC 179节点及英国电网系统中的仿...

解读: 该GNN多稳定性评估技术对阳光电源PowerTitan储能系统及iSolarCloud平台具有重要应用价值。针对大规模储能电站中ST系列变流器的构网型GFM控制,该方法可实时评估功角、电压、频率及换流器主导的多维稳定性风险,解决可再生能源波动下的系统安全问题。其图神经网络架构可集成至智能运维平台,实...