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构网型技术的扩展：一种频率跟随型电压源逆变器
An Extension of Grid-Forming: A Frequency-Following Voltage-Forming Inverter
Cheng Ai · Yitong Li · Ziwen Zhao · Yunjie Gu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
本文探讨了构网型（GFM）逆变器的扩展研究，提出了一种解耦频率与电压支撑能力的新方案。通过在匹配控制的GFM逆变器直流母线电容侧串联虚拟电阻，实现了逆变器在弱电网或复杂工况下更稳定、快速的响应，为提升电力电子化电力系统的稳定性提供了新思路。
解读: 该研究对阳光电源的构网型（GFM）技术具有重要参考价值。随着全球电网比例中新能源占比提升，弱电网下的稳定运行成为核心挑战。该方案通过解耦频率与电压控制，可优化PowerTitan系列储能变流器及大型地面光伏逆变器在复杂电网环境下的并网性能，提升黑启动及微网运行的鲁棒性。建议研发团队评估该“频率跟随”...
考虑多因素动态效应的光伏功率预测：一种基于动态局部特征嵌入的广义学习系统
Photovoltaic Power Prediction Considering Multifactorial Dynamic Effects: A Dynamic Locally Featured Embedding-Based Broad Learning System
Ziwen Gu · Yatao Shen · Zijian Wang · Yaqun Jiang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
精确的光伏功率预测是新型电力系统高效稳定运行的前提。现有研究多关注温度、辐照度等全局因素与光伏功率的关系，常忽略其局部动态影响，导致预测精度下降。为此，本文考虑多因素间的动态关联，提出一种基于动态局部特征嵌入的广义学习系统（DLFE-BLS）。首先设计动态相空间重构方法（DPSR）刻画多变量数据的动态特性，进而引入动态局部特征嵌入（DLFE）算法提取局部动态特征，并将其融入广义学习系统框架，构建DLFE-BLS模型以提升预测精度。实验结果表明，该模型在多种场景下均优于对比模型，尤其在迁移预测中表...
解读: 该DLFE-BLS光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。其动态相空间重构方法可优化MPPT算法在复杂气象条件下的功率追踪精度，局部动态特征提取能力可提升PowerTitan储能系统的充放电策略优化。该模型在迁移预测场景的优异表现，可直接应用...