Yajie Jiang · Noven Lee · Yici Wang · Xiangrong Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年3月

分布式凸优化策略广泛用于分布式储能系统（DESSs）之间的电压调节和电流分配。同时，基于一致性的二次控制方法被普遍采用，但在显式交换信息时存在泄露初始状态信息的风险。为解决这一问题，本文提出了一种用于直流网络电流分配的分布式状态分解凸优化（DSDCO）方法，以确保保护 DESSs 的初始状态。在 DSDCO 中，实施了一种状态分解策略，即将每个 DESS 的状态变量分解为两个具有随机初始值的子状态变量。其中一个子变量用于外部一致性控制，以保护节点的真实初始状态，而另一个子变量则管理内部动态以实现...

解读: 该隐私保护分布式优化技术对阳光电源ST系列储能系统和PowerTitan大型储能集群具有重要应用价值。在多储能单元协同运行场景中，该方法可应用于：1）ST2236/2500储能变流器的并联运行，通过状态分解凸优化实现电压调节与电流均衡，避免传统集中式控制中的敏感参数暴露；2）PowerTitan储能...