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用于孤岛和并网应用的并联构网型虚拟同步机设计与分析
Design and Analysis of Parallel-Connected Grid-Forming Virtual Synchronous Machines for Island and Grid-Connected Applications
Adrian Gonzalez-Cajigas · Javier Roldan-Perez · Emilio Jose Bueno · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年5月
随着电网对频率支撑、无功补偿及构网能力的需求增加，多台变流器并联运行的协调控制至关重要。本文研究了虚拟同步机（VSM）控制策略，旨在解决多机并联系统在孤岛及并网模式下的稳定性与协调控制问题，为电力电子接口电源提供更强的电网支撑能力。
解读: 该研究直接契合阳光电源在构网型（Grid-Forming）技术领域的战略布局。对于PowerTitan液冷储能系统及大型组串式逆变器，构网型控制是提升弱电网适应性、实现黑启动及提供惯量支撑的核心技术。本文提出的多机并联协调控制策略，可优化阳光电源在大型光储电站中的多机并联运行稳定性，减少环流，提升系...
实现构网型III型风力发电机并联运行的控制选择
Control Choices to Allow the Parallel Operation of Grid-Forming Type-III Wind Turbines
Adrián González-Cajigas · Emilio J. Bueno · Javier Roldán-Pérez · Roberto Martín-López 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年12月
电网规范要求可再生能源具备构网型（GFM）能力。目前该技术多应用于全功率变换的IV型风机，而针对III型双馈风机的研究较少。本文探讨了在III型风机拓扑中，如何通过虚拟同步机（VSM）等控制策略实现构网功能，以满足日益增长的弱电网并网需求。
解读: 阳光电源在风电变流器领域拥有深厚积累。III型风机（双馈）目前仍是存量市场的主力，随着电网对构网型（GFM）功能要求的提升，将VSM或下垂控制引入双馈变流器是提升电网支撑能力的关键。该研究对于阳光电源优化现有风电变流器控制算法、提升在弱电网环境下的并网稳定性具有重要参考价值。建议研发团队关注该控制策...
基于全通滤波器的LCL滤波VSC弱电网有源阻尼控制
All-Pass-Filter-Based Active Damping for VSCs With LCL Filters Connected to Weak Grids
Javier Roldan-Perez · Emilio J. Bueno · Rafael Pena-Alzola · Alberto Rodriguez-Cabero · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年11月
LCL滤波器常用于电压源逆变器（VSC）并网，但易引发谐振。本文提出一种基于全通滤波器的有源阻尼方法，旨在解决弱电网环境下LCL滤波器的谐振问题，在提升系统稳定性的同时保持高效率，避免了传统无源阻尼带来的额外损耗。
解读: 该技术对阳光电源的组串式逆变器（SG系列）及集中式逆变器在弱电网场景下的应用具有重要参考价值。随着光伏电站向电网薄弱地区扩展，电网阻抗波动大，LCL谐振抑制是提升并网稳定性的关键。采用全通滤波器进行有源阻尼，无需增加额外硬件成本，符合阳光电源追求高效率、低成本的研发方向。建议研发团队在iSolarC...
基于LCL滤波器的中压并联风电变流器鲁棒有源阻尼研究
Robust Active Damping in LCL-Filter-Based Medium-Voltage Parallel Grid Inverters for Wind Turbines
Rafael Peña-Alzola · Javier Roldán-Pérez · Emilio Bueno · Francisco Huerta 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年12月
本文研究了风电变流器中基于LCL滤波器的并网逆变器有源阻尼控制技术。针对中压并联逆变器系统，探讨了如何在不增加额外损耗的前提下，通过软件算法实现电流环的稳定控制，以解决被动阻尼带来的效率损耗问题，并提升系统在复杂并网环境下的鲁棒性。
解读: 该研究直接契合阳光电源风电变流器产品线。在中压大功率风电变流器设计中，LCL滤波器是抑制高频谐波的关键，但易引发谐振。采用有源阻尼技术可替代传统的电阻损耗方案，显著提升系统效率与功率密度，符合阳光电源追求高效、高可靠性的产品设计理念。建议研发团队将该鲁棒控制策略集成至风电变流器的控制算法库中，特别是...
基于深度强化学习的可再生能源与储能系统在多电力市场中最大化收益策略
Deep reinforcement learning-based strategy for maximizing returns from renewable energy and energy storage systems in multi-electricity markets
Javier Cardo-Miota · Hector Beltran · Emilio Pérez · Shafi Khadem 等5人 · Applied Energy · 2025年6月 · Vol.388
摘要 可再生能源（RES）与储能系统（ESS）的集成在优化其参与电力市场的过程中带来了挑战与机遇。本研究提出了一种新方法，利用深度强化学习（RL）算法为共址配置的可再生能源与电池储能系统（BESS）开发最优投标策略，实现同时参与电能量市场和辅助服务（AS）市场的多市场运作。所提出的方法采用马尔可夫决策过程（MDP）框架，根据市场状况和技术约束动态管理BESS的使用。作为强化学习智能体，采用了名为双延迟深度确定性（TD3）策略梯度算法的Actor-Critic方法。数据驱动的训练过程有助于模型学习...
解读: 该深度强化学习多市场竞价策略对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。研究中TD3算法实现的动态BESS调度与我司储能系统的智能能量管理高度契合,可集成至iSolarCloud平台实现日前市场与辅助服务的联合优化。案例中光储协同参与调频备用服务的模式,可直接应用于我司1...