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关于“直接潮流控制器——电力传输中的一个新概念”的更正
Corrections to “Direct Power Flow Controller—A New Concept in Power Transmission”
Youjun Zhang · Guoqing Lu · Wajid Ali Khan · Yuzhen Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年5月
本文是对IEEE电力电子学汇刊上发表的关于“直接潮流控制器”论文的作者单位信息更正。
解读: 本文属于学术勘误，涉及的“直接潮流控制器”概念在电力传输领域具有潜在应用价值。对于阳光电源而言，该技术与公司在大型地面电站及电网侧储能（PowerTitan系列）的并网控制策略有一定关联。虽然该文献本身不直接涉及产品设计，但其探讨的潮流控制理念可为公司研发构网型（GFM）技术、提升电网稳定性及复杂电...
直接潮流控制器——电力传输中的新概念
Direct Power Flow Controller—A New Concept in Power Transmission
Youjun Zhang · Guoqing Lu · Wajid Ali Khan · Yuzhen Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年2月
本文提出了一种基于单级AC-AC变换器的直接潮流控制器（DPFC）新概念，通过调节输出补偿电压的幅值和相位，将其串联接入电网，从而实现对电网节点电压的精确控制，进而有效调节电网中的有功和无功功率流动。
解读: DPFC技术通过串联补偿调节潮流，与阳光电源的构网型（Grid-forming）技术理念有异曲同工之妙。在当前高比例可再生能源接入导致的电网波动背景下，该技术可提升电网灵活性。对于阳光电源而言，虽然目前核心产品集中在逆变器与储能PCS，但DPFC的控制逻辑可借鉴用于PowerTitan等大型储能系统...
微电网的统一物理信息神经网络框架及其在电压稳定性分析中的应用
Uniform Physics Informed Neural Network Framework for Microgrid and Its Application in Voltage Stability Analysis
Renhai Feng · Khan Wajid · Muhammad Faheem · Jiang Wang 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
本文聚焦物理信息神经网络PINN在光伏PV、风电和储能设备模型参数提取中的应用。准确提取这些模型参数对有效控制和优化重庆电力系统CPS整体稳定性至关重要。尽管提出众多算法解决该问题，准确可靠提取参数仍是重大挑战。本文提出改进PINN命名为统一物理信息神经网络UPINN，采用基于近端策略优化PPO的强化学习进行参数提取。UPINN通过四种策略克服PINN困难：反馈算子、GRU门控机制、历史种群传递算子和PPO辅助强化学习修正因子。UPINN模型迭代训练以最大化参数和减少RMSE。UPINN准确提取...
解读: 该物理信息神经网络技术对阳光电源设备建模和电网分析有重要应用价值。阳光iSolarCloud平台管理海量光伏储能设备，需要准确的设备模型进行仿真和优化。UPINN参数提取方法可应用于阳光设备数字孪生模型的自动标定。强化学习PPO算法对阳光智能控制策略优化有借鉴意义。电压稳定性监测是阳光储能系统电网支...