找到 6 条结果
一种考虑交流故障及系统恢复期间动态无功平衡的LCC-HVDC控制改进方法
A Method for Modifying LCC-HVDC Control Considering Dynamic Reactive Power Balance During AC Fault and System Recovery Period
Zhenxiao Yu · Juanjuan Wang · Chuang Fu · Haifeng Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年5月
现有提升交流故障后LCC-HVDC恢复能力的方法多孤立考虑无功功率与相位偏移对换相裕度的影响。本文提出一种结合无功控制与触发角校正的综合控制策略，以增强系统的自恢复能力。首先分析了熄弧角控制下直流输电功率与逆变器吸收无功的可行域，揭示了相位偏移对换相裕度的影响；进而提出在交流故障及恢复过程中考虑动态无功平衡与相位偏移的LCC-HVDC控制修正方法。该方法在故障期间通过无功控制动态调节直流电流与熄弧角参考值，并在不同阶段实施差异化的相位偏移补偿以校正触发角；同时，将满足换相裕度要求的临界触发角作为...
解读: 该LCC-HVDC动态无功平衡控制方法对阳光电源大型储能系统（PowerTitan）及构网型逆变器产品具有重要借鉴价值。研究中提出的无功-相位协同控制策略可应用于ST系列储能变流器的电网故障穿越功能优化：在电网电压跌落时，通过动态调节无功输出与触发角补偿，提升换相稳定性，避免系统脱网。特别是其临界触...
基于增量容量曲线与S变换的电动汽车电池组健康状态估计
State-of-health estimation for EV battery packs via incremental capacity curves and S-transform
Siyi Tao · Jiangong Zhu · Yuan Lic · Siyang Chen 等10人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.397
准确估计电动汽车（EV）中电池的健康状态（SOH）对于缓解用户的续航焦虑具有重要作用。然而，云端电池管理系统（BMS）数据质量欠佳，加之电池正极材料的多样性，为开发适用于实际EV应用的通用SOH估计方法带来了显著挑战。本研究提出了一种基于充电过程的可推广特征提取框架。该方法从增量容量（IC）曲线中提取时域特征，并利用S变换提取频域特征，同时引入了电池间不一致性指标。为评估所提取特征的鲁棒性，本文采用实验室数据进行了验证。此外，通过针对不同容量和正极材料电池的实验，分析了温度对电池容量及所提取特征...
解读: 该研究提出的电池SOH估计方法对阳光电源储能系统(PowerTitan/ST系列PCS)及充电桩产品具有重要价值。通过增量容量曲线和S变换的多域特征提取,结合GRU-LightGBM融合模型,可显著提升BMS电池健康状态评估精度(MAPE<1.99%)。该技术框架可集成至iSolarCloud平台,...
一种基于云边智能的配电网分区与运行优化方法
A Cloud-Edge Intelligence-Based Optimization Method for Distribution Network Partitioning and Operation Considering Simulation Inaccuracy
Renjun Wang · Hongjun Gao · Haifeng Qiu · Longbo Luo 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
针对分布式可再生能源和负荷波动对配电网运行安全的影响，本文提出一种基于云边协同智能的优化方法，用于配电网分区与实时运行控制。该方法在云端集中训练，在边缘侧实时执行，通过新型分区策略降低计算负担，并引入开关重要性评估方法以压缩动作空间维度。建立多智能体马尔可夫决策过程模型，结合改进的混合多智能体软Actor-Critic算法与域随机化方法，提升策略在仿真与实际系统存在模型失配时的鲁棒性。IEEE 33节点系统及实际445节点网络的仿真验证了所提方法的有效性与优势。
解读: 该云边协同优化技术对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud平台具有重要应用价值。其云端训练-边缘执行架构可直接应用于ST系列储能变流器的分布式协调控制，通过多智能体强化学习实现储能集群的实时功率调度与电网分区管理。域随机化方法增强的鲁棒性可提升储能系统在模型失配场景下的控制可靠...
机制对AI识别振荡源是否重要？一个案例研究
Are Mechanisms Important for AI to Identify Oscillation Sources? A Case Study
Peili Liu · Wenjuan Du · Qiang Fu · Haifeng Wang · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
并网风力发电机组可能引发电力系统次同步振荡（SSO）。由于难以获取机组详细参数，基于数据驱动的AI方法被视为识别振荡源的潜在手段。然而，风电系统中的SSO机制较传统系统更为复杂多样，而现有AI研究多基于单一机制数据进行训练与验证，忽视了实际中不同甚至未知机制的存在。本文通过负阻尼与开环模态谐振两类典型SSO机制的案例研究，初步探讨机制对AI识别振荡源的影响，并开展可解释性分析。结果揭示了AI模型在不同机制下的泛化能力差异，为AI在SSO源识别中的应用提供了深入洞见。
解读: 该研究对阳光电源的储能和风电变流器产品线具有重要参考价值。针对ST系列储能变流器和风电变流器的GFM/GFL控制系统，可借鉴文中AI识别SSO源的方法，提升系统对不同振荡机制的适应性。特别是在大规模新能源并网场景下，通过AI辅助快速识别振荡源，可增强产品的电网友好性。建议在PowerTitan等大型...
基于VSC-HVDC系统的异构PMSG风电场单机等效方法比较分析
Comparative analysis of single-machine equivalent methods for heterogeneous PMSG-based wind farm with the VSC-HVDC system
Qiao Li · Linlin Wu · Xiao Wang · Wenjuan Du 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 本文对四种用于简化含多台风电机组（WTG）并网风电场小信号稳定性（SSS）分析的单机等效方法进行了比较研究，重点针对采用电压源换流器高压直流输电（VSC-HVDC）系统的异构永磁同步发电机（PMSG）风电场。所比较的四种方法分别为：（1）动态聚合方法；（2）平均功率或平均控制参数方法；（3）加权平均方法；（4）覆盖定理方法。通过对比分析，揭示了这四种方法之间的联系与差异，有助于更深入理解它们的优势与局限性，具体如下：（1）当各台PMSG的动态特性不同时，动态聚合方法在评估系统小信号稳定性时...
解读: 该研究对阳光电源风电变流器及VSC-HVDC系统具有重要价值。针对异构PMSG风电场小信号稳定性分析,四种等效方法的对比揭示了动态聚合法在个体差异下的局限性,加权平均法在风速差异场景的优势,以及覆盖定理法的保守性。这为阳光电源SG系列风电变流器的控制策略优化提供理论依据:在大规模风电场并网场景,可根...
考虑时空特征的自适应编解码模型用于分布式光伏电站短期功率预测
Adaptive Encoder-Decoder Model Considering Spatio-Temporal Features for Short-Term Power Prediction of Distributed Photovoltaic Station
Xun Dou · Yehang Deng · Shunjiang Wang · Tianfeng Chu 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年1月
考虑到运维成本和技术的影响，分布式光伏电站群内部通常缺乏足够的气象观测设备。所采集气象数据的偏差以及软硬件限制导致的光伏功率数据误差，将直接导致模型预测精度降低。为解决这一问题，本文提出一种具有自适应时空编解码结构的分布式光伏功率短期预测方法，该方法能够适应不同数据输入和不同天气条件下的预测需求，提高预测精度。首先，利用随机森林算法（RF）和皮尔逊相关系数（PCC）对特征重要性进行排序，选取关键输入数据。其次，提出一种基于长短期记忆网络（LSTM）和时空注意力机制（STA）的时空特征编解码模型，...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于自适应时空编解码器的分布式光伏短期功率预测技术具有显著的战略应用价值。 **业务协同价值：**该技术直击分布式光伏电站运维痛点——气象观测设备不足导致的预测精度下降问题。对于阳光电源的智慧能源管理系统而言，精准的功率预测是实现光储协同优化的基础。通过LSTM与时空...