Ahmet Cifci · IEEE Access · 2025年1月

分布式智能电网概念已成为高效管理和分配电能的可行方法。确保电网稳定性和可靠性，特别是在可再生能源集成和产消者数量增加的情况下，是该领域的主要挑战。本研究通过利用机器学习ML模型和可解释人工智能XAI技术预测分布式智能电网稳定性来应对该挑战。研究实施分布式智能电网控制DSGC概念的四节点星型网络，使用基于该网络仿真的数据集。对比十种ML模型包括AdaBoost、ANN、GBoost、k-NN、LR、NB、RF、SGD、SVM和XGBoost在预测电网稳定性方面的性能。采用XAI方法特别是SHAP和...

解读: 该智能电网稳定性预测技术对阳光电源虚拟电厂和智能电网解决方案有重要应用价值。阳光iSolarCloud平台管理分布式光伏储能资源，需要准确的电网稳定性预测。机器学习模型可集成到阳光平台的智能调度系统中，提前识别潜在稳定性风险。可解释AI技术SHAP可增强阳光智能决策系统的透明度和可信度。产消者管理是...