Ziqing Zhu · Shuyang Zhu · Siqi Bu · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月

针对高比例可再生能源接入下大规模电力系统潮流计算面临的计算效率与泛化能力挑战，本文提出一种基于贝叶斯量子神经网络（BayesianQNN）的新型潮流计算模型。该模型利用量子计算提升训练效率，并通过贝叶斯方法动态更新对可再生能源不确定性的认知，显著增强对未见场景的泛化能力。为评估模型性能，引入有效维度和泛化误差界两项指标。结果表明，所提方法在训练效率与泛化性能方面均优于现有数据驱动方法，适用于未来稳态电力系统分析。

解读: 该贝叶斯量子神经网络潮流计算技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。在大规模新能源电站集群管理中，该算法可显著提升实时潮流计算效率，为ST系列储能变流器的功率调度提供快速决策支持。其对可再生能源不确定性的动态认知能力，可优化SG光伏逆变器与储能...

Xinquan Chen · Siqi Bu · Ilhan Kocar · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月

基于逆变器的资源（IBRs）在电网中的渗透率持续增长，其在不平衡电网条件下的控制行为可能影响系统稳定性与保护性能。本文评估了主流构网型控制IBRs（GFM-IBRs）在不平衡条件下的运行性能，并提出新的分析框架。通过文献综述与基准系统的电磁暂态（EMT）仿真，研究GFM-IBRs对系统动态特性、保护及故障穿越能力的影响。构建适用于全功率变换器GFM-IBRs的通用FRT控制结构，对比分析序分量分解、正序电流限幅、负序控制及电流协调等现有方法，揭示其优缺点。最后探讨关键挑战，展望未来研究方向。

解读: 该研究对阳光电源构网型储能与光伏产品具有重要应用价值。针对不平衡电网条件下的GFM控制挑战，可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的控制策略优化。文中提出的序分量分解、正负序电流协调及FRT控制框架，可增强阳光电源GFM产品在电网故障时的穿越能力和保护性能。特别是负序电流抑...

Huaiyuan Wang · Fajun Gao · Qifan Chen · Siqi Bu 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月

深度学习方法广泛应用于电力系统暂态稳定性评估（TSA），但其结果缺乏可解释性且评估过程难以控制，限制了实际应用。本文提出一种失稳模式引导的模型更新方法以优化TSA模型。首先，构建基于Transformer编码器的TSA模型，通过注意力分布解释和分析预测结果；其次，引入注意力引导损失函数，针对特定失稳模式调整评估规则，提升分类精度；同时采用注意力保持损失，维持其他样本的评估能力并抑制过拟合；此外，基于注意力分布构建代表性数据集以降低更新成本。在IEEE 39节点系统与华东电网中的仿真验证了该方法的...

解读: 该失稳模式引导的暂态稳定评估技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统和构网型控制产品具有重要应用价值。在电网侧储能场景中，ST系列储能变流器需快速判断电网扰动后的稳定性并调整控制策略，该方法基于Transformer的注意力机制可实现毫秒级稳定性预判，指导GFM控制器动态调节虚拟惯量和阻尼参数...

Zhaoyuan Wang · Siqi Bu · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月

摘要：目前大多数受风力发电不确定性影响的概率频率稳定性（PFS）研究忽略了风电场（WFs）内风力发电机组的异质性及其相互作用，即尾流效应（WEs），这将导致结果不准确。本文提出一种考虑风电场尾流效应的概率频率稳定性分析方法。首先，提出一种适用于概率频率稳定性分析的解析尾流效应模型。所提出的省时尾流效应模型可轻松集成到电力系统原有的频率响应模型中，并综合考虑多种地形、风向和风流时间延迟，更真实地反映风电场的尾流效应。为同时分析系统频率和区域级频率并考虑二者之间的隐含关系，设计了多输出高斯过程回归以...

解读: 该研究对阳光电源的大型风电变流器和储能系统产品具有重要参考价值。通过考虑风电场尾流效应对系统频率稳定性的影响机制，可优化ST系列储能变流器的频率响应控制策略，提升PowerTitan储能系统在风电配套应用中的调频能力。研究成果可用于完善风储联合控制算法，特别是在构网型(GFM)控制和虚拟同步机(VS...

Chao Lei · Nengqiao Wei · Qianggang Wang · Yao Zou 等6人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年5月

在电气化交通中，越来越多的电动汽车采用超快速充电技术，导致短时高功率负荷激增，给高压和中压配电网的实时负荷平衡带来挑战。为此，本文提出一种基于图特征简化潮流方程与辐射状约束的负荷转移优化（LTO）模型，并构建了多时间尺度的分层优化框架，有效降低计算复杂度，减少开关操作成本与网损，实现不同电压层级配电系统运营商间的协调。案例研究表明，该方法在计算效率和实际应用效果上均优于传统网络重构方法。

Shuangqi Li · Alexis Pengfei Zhao · Chenghong Gu · Siqi Bu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月

深度强化学习（DRL）因计算效率高，有望实现复杂系统的在线优化控制，但其可解释性与可靠性限制了在智能电网能量管理中的工程应用。本文首次提出一种新颖的模仿学习框架，用于解决电网连接电动汽车（GEV）充电管理中的高效计算问题。通过基于车网互动（V2G）成本效益分析的先验优化模型生成最优策略，并构建专家经验池以配置学习环境。设计双Actor-Imitator网络结构，实现专家知识向强化学习模型的有效迁移，提升训练效率与调度性能。实验结果表明，该方法在英国某示范微网中有效提升了V2G经济效益并缓解了电池...

解读: 该可解释深度强化学习技术对阳光电源充电桩产品线及储能系统具有重要应用价值。文章提出的模仿学习框架可直接应用于阳光电源V2G充电桩的智能调度算法，通过专家经验池加速DRL训练，提升充电策略的可靠性与可解释性，解决传统黑盒AI在电网能量管理中的工程化难题。该方法可集成至iSolarCloud云平台，实现...

Xi Lu · Yiding Zhao · Siqi Bu · Qinran Hu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 随着电力系统负荷和不确定性的持续增加，以及储能（ES）成本的不断降低，具备高建模精度的发电与储能规划变得愈发重要。考虑到潮流计算、二元变量和不确定性带来的建模复杂性，本文提出一种包含三个决策步骤的新型规划模型，以避免因不同复杂性直接叠加而导致的计算复杂度指数级增长问题。为降低对网络建模的要求，本文首先利用特定电力系统的特性，采用二阶锥潮流模型获取可能运行工况的信息。随后，构建定制化的线性潮流模型，以在较低建模复杂度下实现精确的网络建模，从而支持更精确的不确定性建模。此外，基于发电机与储能设...

解读: 该规划模型对阳光电源储能系统具有重要应用价值。通过三阶段决策分解网络建模、二进制变量和不确定性复杂度,可优化ST系列PCS和PowerTitan储能系统的容量配置与选址决策。二阶锥潮流模型结合定制化线性潮流简化,适用于iSolarCloud平台的源储协同规划算法,提升发电侧和用户侧储能方案的经济性。...

Xianyu Zhou · Siqi Bu · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月

可再生能源与电力电子设备的不断融合因开环模态谐振带来了各种振荡问题，而开环模态谐振的本质机理尚未完全探明。为此，本文首先提出参与因子转移（PFT）的概念，揭示了开环模态交互中参与因子转移的存在以及模态谐振中不可追溯的参与因子转移的必要性。其次，开展参与因子转移分析（PFT分析），研究参与因子转移对模态交互的贡献。提出参与因子转移现象的两类情况，即参与因子守恒定律（PFCL）和借用参与因子定律（BPFL），用以解释电力系统中模态交互的本质机理。提出参与因子转移指标（PFTI），以判断参与因子转移是...

解读: 该模态谐振机理研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。文章揭示的源-网交互作用下的模态耦合机制，可直接指导阳光电源优化构网型GFM控制器参数设计，抑制弱电网并网时的次同步/超同步振荡。阻抗模型与状态空间结合的分析方法，可应用于SG系列光伏逆变器的多机并联场...

Qifan Chen · Siqi Bu · Xin Zhang · Shijun Yi 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月

概率化振荡稳定性分析（POSA）是评估含不确定性电力系统振荡失稳风险的重要工具。传统基于特征值的POSA主要关注特定低频点的振荡，难以有效识别宽频振荡风险。为此，本文提出一种基于谱阻抗的POSA方法，结合累积量法与新兴的频率响应梯度阻抗稳定性判据（FRGISC）。首先建模风速等不确定变量的概率分布，再获取系统在特定运行点的谱阻抗，并利用FRGISC计算阻抗稳定裕度，避免特征值求解。随后通过累积量法推导裕度与振荡频率的概率密度函数和累积分布函数。最后提出综合累积分布曲线谱图，实现宽频振荡风险与失稳...

解读: 该基于谱阻抗的概率化宽频振荡稳定性分析技术对阳光电源储能与新能源并网产品具有重要应用价值。针对ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统，该方法可有效评估风光储混合系统中宽频振荡风险（2-50Hz及以上），避免传统特征值法的计算复杂性。频率响应梯度阻抗稳定性判据（FRGISC）可直接集成到...

Xinquan Chen · Ilhan Kocar · Siqi Bu · Evangelos Farantatos 等5人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年4月

构网型（GFM）控制有望提升高比例逆变器并网系统的稳定性，但在电网不平衡条件下，其对负序电流幅值与相位的调节特性不同于跟网型（GFL）控制及同步发电机，可能违背故障穿越要求并导致保护误动。本文基于相量域解析模型，阐明GFL与GFM逆变器在负序系统中的基本特性及影响因素，提出一种简化的GFM逆变器阻抗计算方法，并实现适用于平衡正序控制（BPSC）与正负序控制（PNSC）的FRT控制策略。基于IEEE PSRC D29系统的对比研究表明，GFM BPSC方案下负序阻抗特性主要由内环电压控制参数决定，...

解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的GFM/GFL控制策略优化具有重要价值。文中提出的简化GFM阻抗计算方法可直接应用于PowerTitan储能系统的电网适应性设计，帮助优化内环电压控制参数以满足不平衡故障穿越要求。BPSC与PNSC控制策略对比为阳光电源构网型产品在弱电网场景下...

Qifan Chen · Siqi Bu · Huaiyuan Wang · Chao Lei · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年12月

相较于单一稳定性评估，多稳定性风险评估（MSRA）在应对可再生能源出力波动和系统故障等不确定性时更具实用性。本文提出一种基于图神经网络（GNN）的实时MSRA方法，统一处理功角、电压、频率及换流器主导的多种稳定性问题。通过构建运行状态图与扰动图作为GNN输入，结合图卷积层与初始残差恒等映射，提取高阶特征；引入GraphNorm缓解过平滑并提升泛化能力。基于实时数据实现多稳定性风险的连续预测，并利用alpha形状可视化稳定与不稳定区域。在IEEE 39节点、WECC 179节点及英国电网系统中的仿...

解读: 该GNN多稳定性评估技术对阳光电源PowerTitan储能系统及iSolarCloud平台具有重要应用价值。针对大规模储能电站中ST系列变流器的构网型GFM控制，该方法可实时评估功角、电压、频率及换流器主导的多维稳定性风险，解决可再生能源波动下的系统安全问题。其图神经网络架构可集成至智能运维平台，实...

Zhaoyuan Wang · Siqi Bu · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年8月

目前大多数受风力发电影响的电力系统小干扰稳定性概率分析（PASS）研究都忽略了风电场（WFs）中的固有现象，即尾流效应（WE）。这将导致小干扰稳定性概率分析结果不准确。因此，本文提出了一种考虑风电场尾流效应的小干扰稳定性概率分析方法。首先，提出了一种改进的尾流效应模型，用于描述不同尾流区域风速亏损的形状转变。该模型能够更真实、准确地反映尾流效应。此外，由于所提出的改进尾流效应模型的计算结果可直接被电力系统模型使用，因此无需修改即可轻松集成到电力系统模型中，且计算时间有限，适用于小干扰稳定性概率分...

解读: 该研究对阳光电源大型风电变流器和储能系统的稳定性控制具有重要参考价值。通过考虑尾流效应的不确定性分析方法，可优化ST系列储能变流器和风电变流器的小信号稳定控制策略。研究成果可直接应用于：1)风储混合电站的GFM/GFL协调控制；2)PowerTitan储能系统的并网稳定性优化；3)大型风电场的群控策...