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基于概率保障可行域方法提升电动汽车聚合商在不确定性下的电网平衡服务能力
Enhancing grid balancing services from electric vehicle aggregators under uncertainty: A probability-guaranteed feasible region approach
Anni Hu · Gengyin Li · Tiance Zhang · Ming Zhou 等5人 · Applied Energy · 预计 2026年5月 · Vol.410
本文提出一种概率保障可行域方法，提升电动汽车聚合商在负荷、可再生能源出力及市场信号多重不确定性下提供调峰调频等电网平衡服务的鲁棒性与可行性。
解读: 该研究对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统参与车网互动（V2G）场景具有直接参考价值。EV聚合商与构网型储能协同可增强系统惯量支撑与快速调频能力，建议在iSolarCloud平台中集成此类概率优化算法，赋能光储充一体化电站参与辅助服务市场；同时可推动ST50K/ST100K等双向P...
基于Koopman算子的物理信息数据驱动可再生能源主导电力系统振荡抑制策略
Physics Informed Data-Driven Oscillation Stabilization Strategy for Renewable-Dominant Power Systems Based on Koopman Operator
Zihan Wang · Gengyin Li · Ziyang Huang · Xiaonan Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
随着波动性可再生能源发电（REGs）的高比例接入，振荡现象在全球范围内频繁出现。与传统电力系统中的低频振荡不同，以可再生能源为主导的电力系统中的振荡频率更高，涉及更多非线性因素，严重威胁着系统的稳定运行。振荡稳定控制设计的主要技术挑战在于以可再生能源为主导的电力系统具有非线性、复杂性，且难以获取其模型。为应对这一范式转变，本文提出了一种基于柯普曼算子（KO）的物理信息驱动的数据驱动振荡稳定控制（PDOS）策略，该策略具有强可解释性和高计算效率的优点。首先，基于柯普曼算子实现了非线性动态的全局线性...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于Koopman算子的物理信息驱动振荡稳定技术具有重要的战略价值。随着全球新能源渗透率持续攀升，我们在实际项目中已观察到高频振荡问题日益突出，这与传统电力系统的低频振荡特性存在本质差异，对我们的光伏逆变器和储能系统控制策略提出了新挑战。 该技术的核心价值在于通过Ko...