Devesh Umesh Sarkar · Tapan Prakash · Sri Niwas Singh · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年6月

电力需求的急剧增长导致了传统电网的结构变化。现代电力系统包含先进的装置和设备，这使得维持可靠、安全的电力供应颇具挑战。低频振荡（LFO）是现代电力系统中一个显著的现象。为防止功角失稳，需要对这些振荡进行有效抑制。电力系统稳定器（PSS）通常用于解决这一问题。然而，传统的PSS在现代电网中无法有效抑制低频振荡。因此，本文采用混合深度学习方法，设计了一种将分数阶比例积分微分（FO - PID）控制器与传统PSS相结合的控制器。将卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）集成在一起形成CNN ...

解读: 该分数阶PID-PSS技术对阳光电源构网型储能系统具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统并网运行中，低频振荡抑制是关键技术难点。文章提出的混合深度学习自适应参数整定方法，可直接应用于ST系列储能变流器的虚拟同步机VSG控制策略优化，通过分数阶控制器提升系统阻尼特性。该技术对阳光电源GF...