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将季内振荡与数值天气预报结合用于15天风电功率预测
Integrating Intra-Seasonal Oscillations With Numerical Weather Prediction for 15-Day Wind Power Forecasting
Shuang Han · Weiye Song · Jie Yan · Ning Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月
延长风电功率预测（WPF）的时间尺度对于以可再生能源为主的电力系统的电网管理和市场运营至关重要。然而，风电功率预测对数值天气预报（NWP）的高度依赖带来了巨大挑战。基于短期数据的数值天气预报迭代运算会放大其固有的不确定性，导致其超过10天的预报精度降低。为解决这一问题，引入季节内振荡（ISO）来捕捉更长期、更大尺度的气象模式，进而提出了用于15天风电功率预测的ISO - NWP集成框架。首先，开发了一个遥相关（TC）的历史时空定位模型，该模型在季节内振荡的影响下关联远距离的天气变化和风电功率波动...
解读: 该研究对阳光电源的风电变流器和储能系统具有重要应用价值。通过融合季内振荡预测与数值天气预报的混合建模方法，可显著提升风电功率预测精度，这对我司ST系列储能变流器的调度策略优化和PowerTitan储能系统的容量配置具有直接指导意义。具体而言，可将该预测算法集成到iSolarCloud平台，优化储能调...
柔性牵引供电系统的有功与无功功率优化控制
Active and Reactive Power Optimization Control for Flexible Traction Power Supply System
Li Zeng · Xiaoqiong He · Shuang Yang · Ercong Wang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年9月
柔性牵引变电站（FTSS）中变流器的使用为优化柔性牵引供电系统（FTPSS）的功率分配铺平了道路。本文提出了适用于FTPSS的有功和无功功率优化控制方法。所提出的有功功率优化控制方法可在FTPSS中无需与列车进行任何通信的情况下，通过控制FTSS输出电压的相角差来协调各FTSS的输出有功功率，并降低牵引网中的有功功率损耗。所提出的无功功率优化控制策略考虑了FTSS的容量和输出电压限制，自适应地协调各FTSS的输出无功功率，确保了FTPSS的安全性。建立了基于MATLAB/Simulink的仿真模...
解读: 该柔性牵引供电系统的有功无功协同优化控制技术对阳光电源储能及充电桩产品线具有重要借鉴价值。文中电力电子变换器的功率协同控制策略可直接应用于ST系列储能变流器，通过有功无功解耦控制实现电网电压支撑与功率因数优化，提升PowerTitan储能系统的电能质量调节能力。牵引网电压稳定控制方法可迁移至充电桩产...
基于“动态匹配与在线建模”策略的超短期风功率预测
Ultra-Short-Term Wind Power Forecasting Based on the Strategy of “Dynamic Matching and Online Modeling”
Yuhao Li · Han Wang · Jie Yan · Chang Ge 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年8月
超短期风功率预测对电力系统实时调度、频率调节和日内市场交易具有重要意义。由于天气系统复杂性、机组老化及风电场控制策略等因素，风功率序列的时间依赖关系时变（即概念漂移），导致常用离线建模方法预测精度偏低。在线建模可利用流式数据最新信息捕捉动态变化规律，但现有方法难以满足电网对预测时效性的要求。为此，本文提出“动态匹配与在线建模”策略，通过幅值与波动特征相似性动态筛选训练样本，提升样本代表性并缩短训练时间；同时在匹配过程中引入数值天气预报风速信息以提高预测精度。基于中国三个风电场运行数据的实验结果表...
解读: 该风功率预测技术对阳光电源储能产品线具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的调度控制,通过准确预测风电出力波动,优化储能系统的充放电策略,提升调峰调频性能。'动态匹配'方法可集成到iSolarCloud平台,为储能系统提供更精准的调度指令。该技术的在线建模...
基于深度强化学习的考虑动态风的风电场流动控制
Deep reinforcement learning-driven wind farm flow control considering dynamic wind
Hangyu Wang · Shukai He · Jie Yan · Shuang Han 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.337
摘要 克服由尾流效应引起的功率损失对于提高运行中风电场的效率至关重要。风电场流动控制是实现这一目标的关键方法。然而，包括风速和风向变化在内的动态风况以及环境不确定性，给有效的流动控制带来了重大挑战。为应对这些挑战，本文提出了一种基于深度强化学习并考虑动态风的风电场流动控制方法。首先，从LiDAR测量数据中提取动态风波动特征，构建了全面的数据集。随后，开发了一种以动态风作为输入、通过偏航角调整最大化风电场输出功率的流动控制方法。最后，引入双延迟深度确定性策略梯度（Twin Delayed Deep...
解读: 该深度强化学习风电场流控技术对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。TD3算法的实时优化与在线学习机制可应用于ST系列PCS的动态功率调度,通过经验回放处理新能源波动不确定性。动态风况建模思路可迁移至PowerTitan储能系统,结合iSolarCloud平台实现风光储协同控制,优化多能互补场景下的功率...
一种用于低风力发电预测的自监督预学习方法
A Self-Supervised Pre-Learning Method for Low Wind Power Forecasting
Weiye Song · Jie Yan · Shuang Han · Ning Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
随着风电在电力系统中占比提升，其出力间歇性导致的低功率风险日益突出，准确预测低风力发电对缓解电力短缺至关重要。然而，由于低风速事件稀少，传统方法面临样本不足难题，制约了预测精度提升。为此，本文提出一种自监督预学习方法，通过挖掘低出力样本间的相似性与差异性，分别预测低风力发电事件（LWPE）的发生时段和低风力发电过程（LWPP）的功率序列。针对LWPE预测，设计基于对比学习的孪生残差收缩网络，利用样本对进行特征预学习以缓解样本不平衡；对于LWPP预测，构建基于模式识别的嵌入式预测框架，将典型波动模...
解读: 该自监督预学习方法对阳光电源储能与风电产品线具有重要应用价值。可将其集成至ST系列储能变流器的EMS能量管理系统，提升风储联合运行策略的精准度；应用于PowerTitan大型储能系统的调度优化，实现对低风力时段的精准响应。该技术可优化iSolarCloud平台的预测算法，提高风电场群的运维效率。特别...