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基于深度生成模型的区域能源系统频率安全能量与备用调度
Deep generative model-based energy and reserve scheduling for frequency security management of regional integrated energy systems
Tengxi Zhang · Ruifeng Shi · Sijiang Maa · Qian Lic 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.344
摘要 随着风能和太阳能等波动性可再生能源渗透率的不断提高，由于物理惯性降低和运行不确定性增加，区域能源系统的频率安全管理发生了根本性变化。这些变化导致系统频率动态特性在日内出现显著波动，从而对依赖预安排备用容量的传统频率调节方法提出了挑战。为应对这一挑战，本文提出一种融合深度生成学习技术的分散式频率调节方案，旨在维持区域电力系统在不确定性条件下的频率安全并实现经济高效运行。所提出的方法协调多种调节资源，并采用一种带有并行分类器的改进型生成对抗网络，用于评估动态变化的频率调节需求与预设备用能力之间...
解读: 该深度生成模型驱动的频率安全管理技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。论文提出的分散式调频方案与阳光电源PowerTitan储能系统及VSG虚拟同步机技术高度契合,可优化ST系列PCS的一次调频响应策略。通过GAN网络动态评估调频需求与备用容量匹配度,能提升iSolarCloud平台的预测性维护能...