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一种耦合非对称双LC支路的新型铁路潮流控制系统
A New Railway Power Flow Control System Coupled With Asymmetric Double LC Branches
Sijia Hu · Zhiwen Zhang · Yong Li · Longfu Luo 等10人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2015年10月
针对传统两相电气化铁路供电系统的电能质量及中性区问题，本文提出了一种基于非对称双LC耦合的新型铁路潮流调节器（RPC）。该拓扑旨在提升RPC系统的成本效益与可靠性，通过优化LC支路结构，有效改善了铁路供电系统的功率流控制能力。
解读: 该研究涉及的非对称LC耦合拓扑与单相功率变换技术，在电力电子拓扑架构上与阳光电源的储能变流器（PCS）及组串式逆变器存在底层技术共性。虽然该文聚焦于铁路供电领域，但其提出的LC谐振支路优化与功率流控制策略，可为阳光电源PowerTitan等储能系统在复杂电网环境下的滤波设计及多机并联控制提供拓扑演进...
对称电网故障下并网VSC的暂态同步稳定性提升控制策略
Transient Synchronization Stability Improvement Control Strategy for Grid-Connected VSC Under Symmetrical Grid Fault
Sen Huang · Jun Yao · Jinxin Pei · Shiyue Chen 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年5月
在电网故障期间，并网电压源变换器（VSC）在低电压穿越（LVRT）过程中面临暂态同步失稳风险。本文基于VSC等效转子摆动方程，提出了一种改进的暂态同步稳定性控制策略，通过优化平衡点的存在性及VSC的暂态同步行为，有效提升了系统的稳定性。
解读: 该研究直接针对光伏逆变器和储能变流器（PCS）在电网故障下的核心痛点——同步稳定性。对于阳光电源的组串式逆变器及PowerTitan/PowerStack等储能系统，在弱电网或高比例可再生能源接入场景下，该策略能显著增强设备在LVRT过程中的鲁棒性。建议研发团队将该摆动方程分析法集成至iSolarC...
面向区域风电不确定性量化的可解释增强型模糊集构建方法
Interpretable Augmented Ambiguity Set for Quantifying Regional Wind Power Uncertainty in Distributionally Robust Optimal Dispatch
Zhuo Li · Lin Ye · Ming Pei · Xuri Song 等7人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月 · Vol.17
本文提出基于深度学习的可解释增强模糊集，用于分布鲁棒两阶段经济调度，精准刻画区域风电不确定性。创新性设计MKD-time GAN生成单风电场误差分布球形模糊集，并通过Nataf变换构建多站点联合概率空间，提升调度鲁棒性与计算效率。
解读: 该研究对阳光电源风电变流器及风光储协同控制系统具有重要参考价值：其MKD-time GAN驱动的模糊集建模方法可迁移至iSolarCloud平台的风电功率预测模块，提升ST系列PCS在风储联合调频场景下的不确定性响应能力；建议将Nataf变换耦合的多点相关性建模嵌入PowerTitan系统能量管理算...
可解释性增强模糊集用于配电鲁棒最优调度中区域风电不确定性量化
Interpretable Augmented Ambiguity Set for Quantifying Regional Wind Power Uncertainty in Distributionally Robust Optimal Dispatch
Zhuo Li · Lin Ye · Ming Pei · Xuri Song 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月
大规模风电并网给电力系统运行带来严峻的不确定性挑战。本文提出一种基于深度学习的可解释增强模糊集，用于分布鲁棒优化框架下的两阶段经济调度，以精确刻画区域风电不确定性。该模糊集融合各风电场细粒度误差模型及站点间交互依赖关系。首次提出多教师知识蒸馏-时间生成对抗网络（MKD-time GAN），通过级联学习机制构建单风电场预测误差的球形模糊集；进一步结合Nataf变换将多个模糊集映射为表征区域联合误差分布的增强模糊集，并推导出可 tractable 的两阶段调度求解算法。IEEE 118节点系统验证了...
解读: 该研究提出的深度学习增强模糊集方法对阳光电源的储能和风电产品线具有重要应用价值。具体而言：1) 可应用于ST系列储能变流器的调度优化,提升大规模风储联合系统的经济性和可靠性；2) 其多教师知识蒸馏框架可优化PowerTitan储能系统的功率预测算法,提高调度精度；3) 研究的区域联合误差建模方法可用...
基于太阳能全光谱利用的新型绿色氢-电-热三联产系统的热力学分析与优化
Thermodynamic analysis and optimization of a novel green hydrogen-electricity-heat tri-generation system based on full spectrum utilization of solar energy
Xuhong Huang · Pei Lu · Xianglong Luo · Yingzong Liang 等8人 · Energy Conversion and Management · 2025年3月 · Vol.327
当前关于太阳光谱分频光伏-热能混合系统的研究面临依赖化石能源以及太阳能到产品转换效率低的问题。为解决这些问题，本文提出了一种新型氢-电-热三联产系统，该系统将光伏发电与超临界CO2 Brayton循环相结合，实现了太阳能全光谱的高效利用。建立了所提出系统的热力学分析与优化模型。提出了该系统的三种运行模式，以满足不同产品输出需求（氢-电-热、电-热、氢-热）。对所提出系统与参考系统进行了对比分析，结果表明，所提出系统的太阳能制氢效率和太阳能到产品总效率分别提高了0.98%–11.63%和2.35%...
解读: 该光伏-热电联产制氢系统对阳光电源ST储能系统和SG光伏逆变器产品线具有重要启示。论文提出的全光谱利用技术可与我司1500V光伏系统和MPPT优化技术结合,提升光伏发电效率。超临界CO2布雷顿循环的余热利用思路可应用于PowerTitan储能系统的热管理优化。三种运行模式(氢-电-热)的灵活切换策略...