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电动汽车驱动 储能系统 SiC器件 机器学习 ★ 5.0

基于流形特征插值的静态测量到动态测量的保证转换

Guaranteed Conversion From Static Measurements Into Dynamic Ones Based on Manifold Feature Interpolation

Lihao Mai · Haoran Li · Yang Weng · Erik Blasch 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月

可再生能源渗透率上升及电动汽车等负荷波动导致电力系统稳定性问题,亟需动态测量技术。然而,高分辨率量测设备(如PMU)在配电网中数量有限,而低分辨率量测设备广泛存在。本文提出一种多分辨率数据插值方法,结合自编码器与曲率正则化实现最优插值设计,并引入物理信息神经网络(PINN)和随机物理信息神经网络(SPINN)以融合系统物理规律并处理不确定性。所提方法在输电与配电系统中均得到充分验证。

解读: 该多分辨率动态测量技术对阳光电源储能与光伏产品具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中,可融合SCADA低分辨率数据与有限PMU高分辨率数据,通过流形插值实现全站动态状态估计,提升ST系列储能变流器的并网稳定性监测能力。对于分布式光伏场站,该方法可将SG逆变器的秒级功率数据插值为毫秒级...