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基于深度强化学习的移动式风力发电机分配以增强配电系统韧性
Deep Reinforcement Learning-Based Allocation of Mobile Wind Turbines for Enhancing Resilience in Power Distribution Systems
Ruotan Zhang · Jinshun Su · Payman Dehghanian · Mohannad Alhazmi 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月
风能资源的广泛应用在应对气候变化中展现出显著优势。移动式风力发电机（MWT）可通过运输系统灵活部署，作为应急电源参与配电系统（PDS）灾后恢复，提升系统韧性。本文提出一种基于多智能体深度强化学习（MADRL）的MWT调度框架，采用深度Q网络（DQL）与双深度Q网络（DDQL）进行训练与对比，并引入动作限制机制以抑制风电波动影响。在锡乌福尔斯交通系统与四个IEEE 33节点配电系统耦合的案例中验证了该方法在提升灾后服务恢复能力方面的有效性。
解读: 该研究的MWT调度与深度强化学习方法对阳光电源储能产品线具有重要参考价值。首先，MADRL框架可优化ST系列储能变流器的调度策略，提升PowerTitan系统在极端天气下的应急响应能力。其次，动作限制机制的设计思路可用于改进储能PCS的功率波动抑制算法。研究中的分布式协同控制方案也可集成到iSola...
基于雾计算的住宅聚合商与家庭需求响应及配电网分层协调——第二部分：数据传输架构与案例研究
Fog-Based Hierarchical Coordination of Residential Aggregators and Household Demand Response With Power Distribution Grids—Part II: Data Transmission Architecture and Case Studies
Hamid Reza Massrur · Mahmud Fotuhi-Firuzabad · Payman Dehghanian · Frede Blaabjerg · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年4月
第一部分提出了家庭需求响应（HDR）、住宅聚合商（RAs）与配电系统运营商（DSO）之间的分层协调方案。本文作为配套研究，提出一种新颖的三层雾计算架构，构建高效的协调框架数据传输网络。该通信架构涵盖终端设备、边缘雾节点和云服务器层，支持大规模物联网型需求响应用户的可靠数据采集。文中建模分析了时延与带宽需求，并在改进的IEEE 33节点系统上开展数值仿真。结果表明，所提架构在满足网络运行约束下，提升了RAs的收益与灵活性，降低了具备HDR能力用户的用电成本，同时增加了居民产消者的经济效益。
解读: 该雾计算分层协调架构对阳光电源户用储能与智能运维体系具有重要应用价值。可直接应用于iSolarCloud云平台的边缘计算层设计，通过雾节点实现ST系列户用储能变流器与SG系列户用逆变器的本地化需求响应决策，降低云端通信时延。文中的三层架构（终端设备-边缘雾节点-云服务器）可优化大规模户用光储系统的聚...
电池电力机车在电力系统中作为电网支撑服务的应用
On the Use of Battery-Electric Locomotive as a Grid-Support Service in Electric Power Systems
Farid Kochakkashani · Payman Dehghanian · Miguel A. Lejeune · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年4月
摘要：风能的采集受其发电可用性和波动性的限制。储能系统（ESS）通过吸收发电的波动性和弃电现象，在一定程度上解决了这一局限。然而，传统的静态储能系统可能缺乏有效支撑大规模电力系统所需的覆盖范围和灵活性。本文提出了一种创新方法，建议将电池电力机车（BEL）用作移动储能工具。电池电力机车搭载可分离的电池轨道车，其储能容量得到提升，能够提供灵活且广泛的能源供应。我们提出了一种新的考虑不确定性的优化模型，该模型全面整合了电力系统和铁路系统的运行。所提出的模型被表述为一个混合整数非线性随机规划（SMINL...
解读: 该研究将移动式储能应用于电网调峰与频率调节，对阳光电源储能与充电业务具有重要启发。技术层面，可借鉴机车储能的双向功率调度策略优化PowerTitan储能系统的电网支撑能力，提升ST系列储能变流器在风光消纳场景下的快速响应性能。产品应用上，可拓展至充电桩业务，开发具备V2G功能的移动储能充电解决方案，...
海上及海港能源系统中氢基础设施扩展的双层协同规划框架
A Bilevel Collaborative Planning Framework for Hydrogen Infrastructure Expansion in Offshore and Seaport Energy Systems
Chengzhi Xie · Payman Dehghanian · Abouzar Estebsari · Farid Kochakkashani 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
在氢能技术扩展推动脱碳背景下，海上风电与绿氢贸易引发风电场业主与海港配电网运营商间的利益冲突。本文提出一种双层协同规划模型，构建领导者-跟随者间的Stackelberg博弈：风电场业主作为领导者优化氢能设施配置以提升收益与资源利用，海港业主作为跟随者部署氢能设施以满足需求、降低成本并保障电网稳定。通过Karush-Kuhn-Tucker条件将双层问题转化为单层形式，并针对下层二元投资决策导致的KKT条件违反问题，提出连续化重构方法。案例分析验证了该模型在协调多方目标、增强系统协同性及支持可持续发...
解读: 该双层协同规划框架对阳光电源的储能与风电产品线具有重要参考价值。首先，文中提出的Stackelberg博弈模型可用于优化ST系列储能系统在海港配电网中的部署策略，提升储氢-储电协同效率。其次，该规划方法有助于完善PowerTitan大型储能系统的能量管理算法，实现与风电场的最优协调运行。对于iSol...