基于LCC-HVDC暂态过电压约束的逆变型电源基地规划

Planning Inverter-based Resource Generation base Considering LCC-HVDC Transient Overvoltage Constraints

Xiao Cai · Ning Zhang · Jiaxin Wang · Haiyang Jiang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月

随着电力系统中采用电网换相高压直流（LCC - HVDC）输电的发电基地建设不断增加，高比例基于逆变器的电源（IBR）发电基地因不可避免的换相失败故障而面临过电压问题，这给系统保护和稳定性带来了挑战。本文提出了一种考虑过电压约束的高 IBR 渗透率发电基地电源规划模型，该模型在使建设成本最小化的同时，确保任何母线的电压都不超过过电压限值。在解析模型中明确建模了同步发电机、同步调相机和 IBR 对过电压的影响，并将这一非线性约束保守地转化为线性形式。实际发电基地规划的仿真验证了过电压约束对系统运行...

解读: 该研究对阳光电源大型新能源基地解决方案具有重要指导意义。研究成果可直接应用于SG系列大型光伏逆变器和ST系列储能变流器的暂态过电压控制设计，特别是在LCC-HVDC送端系统中的无功功率优化配置。通过优化IBR控制策略和动态无功补偿配置，可提升阳光电源产品在高压直流送端的电压稳定性能。这对完善公司GF...

基于最优传输理论的光伏电池异常检测精确分类

Precision classification for anomaly detection in photovoltaic cells via optimal transport theory

Ning Kang · Wenju Hu · Dan Wang · Rongji Xu · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.298

摘要 太阳能，特别是光伏发电（PV）系统，在应对气候变化中发挥着至关重要的作用。然而，由于环境因素导致的光伏电池异常，如黑心和裂纹，会显著降低其性能。传统的检测方法通常效率低下且存在风险，而现有的YOLO模型（如YOLOv9）在检测形状或尺寸不规则的异常时也面临挑战。这些异常导致预测置信度低以及分类结果不准确。本文提出了一种用于光伏电池异常检测的精确分类框架，该框架利用最优传输（OT）理论实现。该框架分为两个阶段：在第一阶段，通过在真实标注框内使用k-means聚类特征构建异常原型池；根据异常原...

解读: 该光伏组件异常检测技术对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。基于最优传输理论的精确分类框架可集成至iSolarCloud预测性维护系统,实现黑核、裂纹等异常的自动识别,mAP@0.5达95.8%,误报率降至1.1%。该技术可优化MPPT算法对异常组件的功率追踪...