Ting Yan · Chunxia Dou · Dong Yue · Ziwei He 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月

为实现大规模分布式光伏（DPV）对快速有功功率调节的主动响应，本文提出一种融合聚类与优化的双层架构，用于协调设计DPV的动态下垂系数。底层根据调节需求选取可调容量和响应时间作为聚类特征，采用U-k-means算法实现DPV聚类；上层构建计及调节性能与网损的频率偏差-最优下垂系数模型，并从潮流影响角度进行优化。通过图注意力网络（GAT）预先求解不同频率波动下的下垂系数调节策略。在改进的IEEE 33节点系统上的仿真结果表明，所提GAT模型优于现有神经网络模型，且所提最优下垂系数调节策略具有有效性与...

解读: 该动态下垂系数优化技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。研究提出的双层架构可直接应用于iSolarCloud平台的分布式光伏集群控制：底层U-k-means聚类算法可根据各逆变器可调容量和响应时间实现智能分组，上层GAT神经网络模型可实时预测最优下垂系数，实...