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基于边缘计算的考虑开关操作序列的主动配电网分布式供电恢复方法
Edge computing-based distributed power restoration for active distribution networks considering switching sequence
Hao Yua · Zhicheng Zhang · Peng Lia · Haoran Jia 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 随着边缘计算技术在配电网中的融合应用，分布式供电恢复已成为提高应对停电故障响应效率的一种有前景的替代方案。然而，由于开关与分布式电源（DGs）之间存在复杂的顺序协调关系，分布式供电恢复的实际实施仍面临挑战。本文提出了一种考虑开关操作序列的分布式供电恢复方法。该方法通过将目标网络状态求解与从初始状态到目标状态的过渡策略分别求解，有效解决了顺序供电恢复问题，从而降低了整体计算复杂度。为此，设计了一种改进的交替方向乘子法（ADMM）算法以提升求解效率。所提出的方法可用于在线生成供电恢复策略，并可...
解读: 该边缘计算分布式恢复技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。论文提出的改进ADMM算法可集成至iSolarCloud平台,实现配电网故障快速响应。其开关序列协调机制可优化储能PCS与SG系列光伏逆变器的孤岛并网切换策略,缩短供电恢复时间。分布式架构与阳光GFM/G...
一种用于长期光伏和风电功率预测的细粒度频率分解框架
A fine-grained frequency decomposition framework for long-term photovoltaic and wind power forecasting
Peng Suna · Tingxiao Dinga · Jin Sua · Yuhan Yanga 等8人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.301
准确预测太阳能和风能对于实现高效的电网集成至关重要。然而，现有的机器学习和深度学习方法在处理复杂且变化多端的时间序列数据时面临若干挑战，例如通用性有限、泛化能力不足，以及难以平衡计算效率与预测精度之间的关系。为应对这些挑战，本研究提出了一种细粒度频率分解框架（FDF），并设计了一种基于小波变换与下采样策略（连续采样和间隔采样）的序列分解方案。该框架旨在深入挖掘时间序列中的复杂时序模式，并充分捕捉长距离依赖关系。具体而言，FDF首先利用小波变换将原始时间序列分解为多个不同频率的分量；随后，对每个分...
解读: 该细粒度频率分解框架对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台及储能系统具有重要应用价值。通过小波变换与采样策略结合,可显著提升光伏功率预测精度(MAE降低7.65%),同时保持轻量化特性(0.29M参数)。该方法可集成至ST系列PCS的功率预测模块,优化PowerTitan储能系统的充放电策略制...