Yihao Yang · Yijun Xu · Wei Gu · Lamine Mili 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月

采用详细风电机组模型仿真大规模风电场计算成本高昂，亟需兼顾精度的简化建模方法。针对复杂风速条件与网络结构带来的风电场暂态等值精度难题，本文首次提出一种基于张量分解的聚类方法，通过合理分组捕捉风电场高维动态特征，实现精确降阶建模。首先构建保持时空特性的张量结构数据集，进而设计兼顾稀疏性与平滑性的张量分解策略以提取低维特征并指导聚类；最后定制网络聚合策略降低功率损耗误差。多种布局、故障与风况下的仿真结果验证了该方法的优越性能。

解读: 该张量聚类建模方法对阳光电源的大型储能及风电产品具有重要应用价值。可直接应用于PowerTitan储能系统的多机组协调控制和ST系列储能变流器的群控优化,通过降维聚类提升计算效率。对于风电场接入的储能系统,该方法能更精确地预测风电波动特性,优化储能容量配置和调度策略。技术创新点在于通过张量分解捕捉高...