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双馈风力发电机组并网次同步振荡的变流器PI参数整定
PI Parameter Tuning of Converters for Sub-Synchronous Interactions Existing in Grid-Connected DFIG Wind Turbines
Aikang Chen · Da Xie · Daming Zhang · Chenghong Gu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年7月
风能作为清洁能源被广泛开发，但风电机组控制器引发的振荡严重影响电力系统稳定性。本文基于小信号模型特征值和参与因子分析，研究了双馈风电机组（DFIG）并网过程中的次同步振荡问题，并提出了一种针对变流器PI参数的整定方法，以实现振荡抑制。
解读: 该研究针对风电变流器在弱电网或复杂电网环境下的次同步振荡问题，对提升阳光电源风电变流器产品的电网适应性具有重要参考价值。通过优化PI参数整定策略，可增强变流器在宽频带下的稳定性，降低因控制器参数不当引发的振荡风险。建议研发团队将该小信号建模与参与因子分析方法集成至iSolarCloud智能运维平台，...
基于模仿专家经验的可解释深度强化学习在电动汽车智能充电中的应用
Interpretable Deep Reinforcement Learning With Imitative Expert Experience for Smart Charging of Electric Vehicles
Shuangqi Li · Alexis Pengfei Zhao · Chenghong Gu · Siqi Bu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月
深度强化学习（DRL）因计算效率高，有望实现复杂系统的在线优化控制，但其可解释性与可靠性限制了在智能电网能量管理中的工程应用。本文首次提出一种新颖的模仿学习框架，用于解决电网连接电动汽车（GEV）充电管理中的高效计算问题。通过基于车网互动（V2G）成本效益分析的先验优化模型生成最优策略，并构建专家经验池以配置学习环境。设计双Actor-Imitator网络结构，实现专家知识向强化学习模型的有效迁移，提升训练效率与调度性能。实验结果表明，该方法在英国某示范微网中有效提升了V2G经济效益并缓解了电池...
解读: 该可解释深度强化学习技术对阳光电源充电桩产品线及储能系统具有重要应用价值。文章提出的模仿学习框架可直接应用于阳光电源V2G充电桩的智能调度算法，通过专家经验池加速DRL训练，提升充电策略的可靠性与可解释性，解决传统黑盒AI在电网能量管理中的工程化难题。该方法可集成至iSolarCloud云平台，实现...