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用于识别逆变器控制模式及估计逆变器资源与负荷参数的监督学习框架
Supervised Learning Framework for Identification of Inverter Control Mode and Estimation of Inverter-Based-Resource & Load Parameters
Syed Muhammad Hur Rizvi · Shaban Ghias Satti · Muhammad Ayaz · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年10月
由于基于逆变器的资源（IBR）迅速普及，现代配电网的主动性日益增强。由于这些IBR能够在多种控制模式下运行，因此电力公司运营商准确识别控制模式并估计相关参数至关重要。本文提出了一种三管齐下的数据驱动方法，用于基于逆变器的资源（IBR）的实时控制模式识别以及IBR和聚合负荷的参数估计。该方法利用观测节点处微相量测量单元（PMU）报告速率下的电压和功率数据，进行IBR模式识别和参数估计。针对这种三管齐下的方法，开发了一个具有自适应窗口选择算法的实时实现框架，以实时跟踪控制模式和参数。自适应窗口选择算...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇论文提出的基于监督学习的逆变器控制模式识别与参数估计框架具有重要的战略价值。随着我司光伏逆变器和储能系统在全球配电网中的大规模部署，如何实现对分布式逆变器资源（IBRs）的精准监测和智能管理已成为提升系统稳定性和优化运营效率的关键课题。 该研究提出的"三管齐下"数据驱...
利用大规模电池储能系统和光伏系统实现配电网优化自适应电压控制
Optimized Adaptive Voltage Control for Distribution Network Using Utility-Scale BESS and PV Systems
Gagandeep Singh Dua · Syed Muhammad Hur Rizvi · Sajan K. Sadanandan · Sayed Abdelaziz 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年8月
光伏（PV）系统和电池储能（BESS）等分布式能源资源（DERs）渗透率的不断提高，正在从根本上改变传统的被动配电网，同时也为提高运营效率创造了机遇。例如，电池储能系统可以解决光伏输出的间歇性问题，有助于削峰，并改善电压分布。因此，本文研究了光伏和电池储能系统在提供额外电压支撑方面的运营效益，以补充有载分接开关（OLTC）等传统电压调节机制。本研究首先在一个由80个节点组成、运行电压等级为33千伏和11千伏的实际中压（MV）配电网中开展。探索了两种不同的电压控制方法，即本地控制和集中控制。在本地...
解读: 该优化自适应电压控制技术对阳光电源PowerTitan储能系统与SG系列逆变器协同运行具有重要应用价值。研究中的模型预测控制与在线学习机制可直接应用于ST系列储能变流器的控制算法优化，提升其动态无功响应能力。BESS与PV协同电压调控策略可集成至iSolarCloud平台，实现源网荷储协调控制。该方...