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非参数随机微分方程在风电功率超短期概率预测中的应用
Nonparametric Stochastic Differential Equations for Ultra-Short-Term Probabilistic Forecasting of Wind Power Generation
Yuqi Xu · Can Wan · Guangya Yang · Ping Ju · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年11月
超短期风电功率概率预测为电力系统实时运行提供了关键的不确定性信息。然而，风电出力的随机动态特性复杂，传统参数化模型难以准确刻画其非线性演化过程。本文提出一种基于非参数随机微分方程的建模方法，直接从历史数据中学习漂移与扩散项的结构，无需预设函数形式，有效捕捉风功率的时变统计特征与局部动态行为。实验结果表明，该方法在多个时间尺度下均能提供高精度的概率预测结果，显著提升预测可靠性。
解读: 该非参数随机微分方程预测技术对阳光电源的风电变流器和储能系统具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器的功率调度优化和PowerTitan大型储能系统的容量配置。通过精确预测风电功率的随机波动特性,有助于提升储能系统的调峰调频性能,优化电池充放电策略。该技术还可集成到iSolarCloud平台...
主动配电网中微电网间协作运行决策的隐私保护外包计算
Privacy-Preserving Outsourced Computation of Collaborative Operational Decisions Among Microgrids in an Active Distribution Network
Xutao Han · Zhiyi Li · Xuanyi Xiao · Ping Ju 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年6月
本文提出一种促进主动配电网中公用配电网络与微电网协同运行决策的方案，旨在兼顾计算时效性与微电网隐私保护。通过构建虚拟微电网模型，主动混淆原始参数并外包至配电系统运营商，在保持模型结构与稀疏性不变的前提下实现隐私保护。运营商将加密后的微电网模型与主网调度模型集成，生成协同优化决策，并通过异步解密机制返回公共耦合点解，由各微电网主控制器并行解密以修正潮流。该方法在数学上保证了协同决策的凸性、可行性与正确性，仿真结果验证了其快速性、准确性、鲁棒性与可扩展性。
解读: 该隐私保护协同优化技术对阳光电源PowerTitan储能系统及微电网解决方案具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器的多站点协同调度场景，通过虚拟模型加密技术保护各微电网运行参数（如SOC、充放电策略）的商业敏感信息，同时实现配网侧与多个分布式储能站的快速协同优化。该方案的异步解密并行计算机...