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储能系统技术 储能系统 微电网 ★ 5.0

一种考虑尾部风险评估的互联微电网分布鲁棒协同调度与效益分配方法

A distributionally robust collaborative scheduling and benefit allocation method for interconnected microgrids considering tail risk assessment

Jialin Du · Weihao Hu · Sen Zhang · Di Cao 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.391

摘要 负荷与可再生能源的不确定性给互联微电网的最优经济调度带来了巨大挑战。本文提出了一种分布鲁棒优化(DRO)协同调度与合作效益分配方法。首先,构建了一种改进的模糊集以刻画负荷和可再生能源的不确定性,从而降低调度策略不必要的保守性。然后,基于条件风险价值(CVaR)将互联微电网的日前协同调度问题构建为一个DRO模型,以准确评估调度策略的尾部平均风险。此外,由于双层定积分优化模型求解困难,本文通过对偶变换及区间约束重构,将原模型等价转化为易于求解的单层混合整数二阶锥规划(MISOCP)模型。随后,...

解读: 该分布式鲁棒优化方法对阳光电源微电网储能系统具有重要应用价值。其CVaR尾部风险评估机制可集成至ST系列PCS的调度策略,提升PowerTitan储能系统在多微网互联场景下的经济性。改进的模糊集建模可优化iSolarCloud平台的源荷不确定性预测算法,降低日前调度保守性。混合整数二阶锥规划求解方法...

光伏发电技术 ★ 5.0

因果机制赋能的零标签学习在新建光伏电站发电功率预测中的应用

Causal Mechanism-Enabled Zero-Label Learning for Power Generation Forecasting of Newly-Built PV Sites

Pengfei Zhao · Weihao Hu · Di Cao · Rui Huang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年9月

针对新建光伏(PV)电站因缺乏历史发电数据导致的功率预测难题,本文提出一种无需任何标注样本的无监督零标签学习方法。通过挖掘不同电站间的不变因果结构,并利用因果机制提升目标电站的预测性能。设计了因果赋能的域自适应网络(CEDAN),结合内外注意力机制从时滞数据片段中提取发电因果关联,并构建域适应损失函数以对齐源域与目标域的因果分布差异。进一步扩展为分位数域适应损失以应对输出不确定性。联合优化域适应与预测损失,实现跨域不变因果机制的学习,从而在无标签情况下完成高泛化性功率预测。基于真实数据的实验表明...

解读: 该零标签功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。针对新建光伏电站缺乏历史数据的痛点,通过因果机制实现无标签跨域迁移学习,可直接应用于阳光电源新部署站点的发电预测模块。该方法提升7.57%的确定性预测精度,能优化iSolarCloud平台的智能诊断...

控制与算法 ★ 5.0

基于不确定主震-余震序列的换流站两阶段随机韧性优化

Two-Stage Stochastic Resilience Optimization of Converter Stations Under Uncertain Mainshock-Aftershock Sequences

Kai Wang · Zhihang Xue · Di Cao · Yu Liu 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月

降低电力系统(尤其是换流站)的地震脆弱性并增强其韧性,对于维持其安全运行至关重要。然而,地震往往伴随着余震,且存在诸多不确定性,这为制定震前准备与震后恢复联合策略带来了重大挑战。本文提出了一种新颖的两阶段随机规划模型,以增强换流站在主震 - 余震序列不确定性下的韧性。该模型分为两个部分:第一阶段着重于在地震发生前为换流站设计设备加固策略(EHS)和备件策略(SPS);第二阶段致力于在主震 - 余震序列发生后优化恢复调度(RS)。为降低模型的内生不确定性,采用了一种容差随机数生成方法在第二阶段生成...

解读: 该两阶段随机韧性优化方法对阳光电源大型地面电站及换流站级储能系统具有重要应用价值。针对PowerTitan储能系统和集中式SG逆变器站,可借鉴其不确定性建模思路,构建自然灾害(地震、台风)下的设备易损性评估模型,优化一次设备加固方案与二次系统冗余配置。在iSolarCloud平台集成该韧性评估算法,...

电动汽车驱动 储能系统 PWM控制 空间矢量调制SVPWM ★ 5.0

客座编辑特刊:面向零排放电动交通的电机驱动先进技术

Guest Editorial Special Issue on Advanced Technologies of Motor Drives for Zero-Emission E-Mobility

Yunwei Ryan Li · Wei Hua · Luca Zarri · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月

为实现《巴黎协定》将全球温升控制在2°C以内的目标,电动交通(e-mobility)迅速发展。然而,其电机驱动系统所耗电能仍部分来自化石能源,因此提升驱动系统能效成为实现净零排放的关键。本期特刊聚焦电机驱动在新材料、谐波抑制、电磁干扰抑制、智能控制、故障容错、能量管理及系统设计等方面的前沿进展,收录43篇高质量论文,涵盖提高能效的多种技术路径,推动电动交通可持续发展。

解读: 该特刊聚焦的电机驱动先进技术对阳光电源新能源汽车产品线具有直接应用价值。其中SiC/GaN器件应用、三电平拓扑技术可直接优化车载OBC充电机和电机驱动系统的功率密度与效率;PWM控制、SVPWM及模型预测控制MPC等智能控制算法可提升电机驱动精度和动态响应;谐波抑制与EMI抑制技术可改善充电桩的电能...