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风电渗透率对风火打捆输电系统的影响
Impact of Wind Power Penetration on Wind–Thermal-Bundled Transmission System
Ling Xiang · Hao-Wei Zhu · Yue Zhang · Qing-Tao Yao 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年12月
本文探讨了高风电渗透率下风火打捆输电系统的稳定性问题。重点分析了通过高压直流（HVDC）系统传输时，风能渗透率对系统扭振特性及电气特性的影响，为提升大规模新能源接入电网的稳定性提供了理论支撑。
解读: 该研究关注大规模新能源接入后的电网稳定性，与阳光电源风电变流器及大型储能系统（PowerTitan系列）的并网控制策略高度相关。随着风火打捆及高比例新能源接入，电网强度减弱，阳光电源应持续优化变流器的构网型（GFM）控制技术及虚拟同步机（VSG）算法，以应对高渗透率下的次同步振荡及频率稳定性挑战。建...
高压直流系统中具有多功能特性的双向混合X型故障限流器
Bidirectional Hybrid X Shape FCL in HVdc System With Multifunctional Feature
Hang Zhou · Jiaxin Yuan · Pan Sun · Congtao Ye 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年5月
针对高压直流（HVdc）系统中双向故障电流难以处理的问题，本文提出了一种新型混合X型故障限流器（HXFCL）。该装置利用磁耦合效应，集成了双向故障限流、快速断路及功率流调节功能，有效提升了直流电网的故障穿越能力与运行灵活性。
解读: 该技术主要针对高压直流输电领域，虽与阳光电源当前主流的组串式/集中式光伏逆变器及储能PCS产品线存在差异，但其核心的“故障限流”与“功率流调节”逻辑对未来大型光储电站直流侧保护及直流微网应用具有参考价值。随着阳光电源在大型地面电站及直流耦合储能系统（PowerTitan系列）的深入布局，该拓扑可作为...
基于MMC-PCCF的HVDC系统直流阻抗建模与面向设计的谐波稳定性分析
DC Impedance Modeling and Design-Oriented Harmonic Stability Analysis of MMC-PCCF-Based HVDC System
Pengkun Li · Yue Wang · Xuan Li · Bo Yue 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年4月
本文针对一种新型MMC-PCCF拓扑，建立了其直流阻抗模型，并首次对其HVDC系统的谐波稳定性进行了深入分析。该拓扑能有效抑制环流并降低调制指标损耗，但其谐波稳定性问题更为复杂。研究成果为高压直流输电系统的稳定性设计提供了理论支撑。
解读: 该研究涉及的高压直流输电（HVDC）及模块化多电平变换器（MMC）技术，与阳光电源在大型地面光伏电站及储能系统（如PowerTitan系列）的并网技术高度相关。随着光伏与储能电站规模化接入电网，谐波稳定性与弱电网适应性成为关键挑战。MMC-PCCF拓扑在抑制环流和提升效率方面的优势，可为阳光电源下一...
含半桥MMC与隔离开关的HVDC系统中风电场极对地故障下的连续运行
Continuous Operation of Wind Power Plants Under Pole-to-Ground Fault in an HVDC System Consisting of Half-Bridge MMCs and Disconnecting Switches
Mitsuyoshi Enomoto · Kenichiro Sano · Junya Kanno · Junichi Fukushima · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年3月
本文研究了一种无需直流断路器的多回路高压直流（HVDC）系统，旨在实现直流线路故障的快速定位。传统故障清除方法会导致风电场停机重启，影响电网供需平衡及频率稳定性。本文提出的方案通过隔离开关配合半桥MMC，确保风电场在故障期间维持连续运行，提升了系统可靠性。
解读: 该技术对阳光电源的风电变流器业务具有重要参考价值。随着海上风电向深远海发展，直流送出方案日益普及，MMC拓扑及故障穿越能力是核心竞争力。该研究提出的无需直流断路器的故障隔离策略，有助于优化阳光电源风电变流器与HVDC系统的接口控制逻辑，提升系统在极端故障下的低电压穿越（LVRT）性能。建议研发团队关...
基于神经网络的LCC-HVDC系统准稳态动态增强模型
Dynamics Enhanced Quasi-Steady-State Model of LCC-HVDC Systems Based on Neural Network
Ke Yang · Xin Wang · Quan Zhang · Guangchao Geng 等5人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年5月
现有LCC-HVDC系统时域仿真在精度与效率之间存在权衡。电磁暂态模型虽精确但计算成本高，准稳态模型高效却难以准确描述换相过程，尤其在不对称故障下表现不足。本文提出一种基于神经网络的准稳态模型（NN-QSS），可精确刻画LCC-HVDC动态特性，有效识别换相失败，并适用于不平衡故障场景。通过改进的IEEE 39节点系统、中国某省级实际电网及CIGRE标准系统硬件在环验证表明，该模型在准稳态尺度下动态响应接近电磁暂态模型，换相失败识别准确率较现有方法提升18.8%。
解读: 该神经网络增强的LCC-HVDC准稳态建模技术对阳光电源大型储能系统和光伏并网产品具有重要应用价值。在PowerTitan储能系统中，可借鉴NN-QSS方法建立储能变流器快速仿真模型，实现电网故障下的换相失败预测与主动保护，提升ST系列储能变流器在不对称故障工况下的低电压穿越能力。该技术将准稳态建模...