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基于代理模型的风电场调度以改善电网频率动态特性
Wind Power Plant Dispatch for Power Grid Frequency Dynamics Improvement: A Surrogate Model-Based Method
Junkai Huang · Yan Xu · Amer M. Y. M. Ghias · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
风力发电厂（WPP）提供的频率调节支持（FRS）对于提高现代电力系统的频率稳定性至关重要。为了保持风力发电厂的频率调节支持能力，在风电场级调度过程中考虑每台风力发电机组（WTG）的频率响应动态特性至关重要。然而，由于在不同风况下需要采用复杂的风力发电机组控制策略，将这些动态特性纳入调度算法具有一定的复杂性。为应对这一挑战，本文首先研究了详细的风力发电机组动态模型，以捕捉关键的频率响应特征。然后提出了一种代理建模方法，提供了一个能够准确描述风力发电机组频率调节支持动态特性的解析模型。利用该代理模型...
解读: 该代理模型调度方法对阳光电源的储能与风电产品线具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器的调频控制策略优化,提升系统频率响应性能;同时该方法的快速计算特性适合集成到iSolarCloud平台,实现风储联合调度的智能决策。技术创新点在于通过代理模型简化复杂动态过程,这一思路可用于优化PowerT...
学习电压-无功下垂曲线以最优协调光伏
PV）智能逆变器
Daniel Glover · Anamika Dubey · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年10月
随着基于逆变器的资源（IBRs）在有源配电网（ADNs）中大规模接入带来的挑战日益凸显，基于学习的电力系统运行任务解决方案作为潜在手段正受到越来越多的关注。尽管机器学习（ML）方法在评估中能取得较高的准确率，但由于安全担忧和可解释性有限，它们尚未在公用事业规模得到广泛应用。这为能够同时满足性能和监管要求的ML方法提供了发展机遇。为改善这些不足，本文提出了一种基于深度强化学习（DRL）的无模型自适应电压 - 无功控制（VVC）调度框架，用于太阳能光伏（PV）智能逆变器（SIs）的系统级电压调节和损...
解读: 该Volt-VAR下垂曲线学习技术对阳光电源SG系列光伏逆变器的智能控制具有重要应用价值。当前SG逆变器采用固定下垂曲线进行无功调节，难以适应动态电网环境。该研究提出的数据驱动方法可集成至逆变器DSP控制器，通过iSolarCloud平台收集历史运行数据训练神经网络模型，实现下垂参数的自适应优化。技...