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基于循环神经网络与SustainaBoost增强的微电网在线流驱动能量管理
Online Stream-Driven Energy Management in Microgrids Using Recurrent Neural Networks and SustainaBoost Augmentation
Younes Ghazagh Jahed · Seyyed Yousef Mousazadeh Mousavi · Saeed Golestan · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年11月
近年来，可再生能源和电动汽车的广泛接入使微电网运行面临显著的供需不确定性。本文提出一种面向并网型微电网的在线流驱动能量管理策略，结合循环神经网络（RNN）实现对时序数据的学习与实时决策，并引入名为SustainaBoost（SB）的增强技术以提升系统可持续性与神经网络训练质量，有效应对噪声数据影响。实验结果表明，所提RNN模型在测试集上实现98.7%的最优运行成本降低性能。
解读: 该在线流驱动能量管理技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。RNN时序学习能力可集成至iSolarCloud平台，实现微电网场景下光伏-储能-充电桩的实时协调优化，提升98.7%成本降低性能直接对应储能系统经济性提升。SustainaBoost抗噪声增强技术可...
一种基于SOGI-FLL的单相并网应用Type-3同步系统
A SOGI-FLL-Based Type-3 Synchronization System for Single-Phase Grid-Connected Applications
Abdullah M. Abusorrah · Hamed Sepahvand · Saeed Golestan · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年10月
同步系统对于并网电力变换器的高效运行至关重要，通常围绕锁相环（PLL）概念进行设计。虽然文献中常见的是二阶锁相环，但在多电飞机等应用中，对增强相位跟踪的需求促使人们探索三阶锁相环设计。设计具有高滤波能力的先进三阶锁相环颇具挑战性；从二阶锁相环转向三阶锁相环会对稳定性产生不利影响，而引入额外的滤波元件以实现更强的滤波能力可能会使这一问题更加严重。本文聚焦于单相（$\boldsymbol{1\phi}$）应用，提出了一种简单而有效的方法，即利用基于二阶广义积分器的频率锁定环（SOGI - FLL）概...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于SOGI-FLL的三型同步系统技术对单相并网应用具有重要战略价值。在我们的户用光伏逆变器、小型储能系统以及分布式能源解决方案中，单相并网场景占据相当比重，精准的电网同步技术直接影响系统的并网性能、电能质量和安全性。 该技术的核心价值在于突破了传统二型锁相环在相位跟...