找到 472 条结果 · 风电变流技术
可逆固体氧化物电池系统的综合热管理策略设计以平抑风电波动
Comprehensive thermal management strategy design for reversible solid oxide cell system to smooth wind power fluctuations
Haibo Huoa · Sheng Xua · Jianing Lia · Fang Wanga 等7人 · Energy Conversion and Management · 2025年10月 · Vol.342
摘要 可逆固体氧化物电池（rSOC）可通过在电解池（EC）模式和燃料电池（FC）模式之间的双向转换，有效平抑可再生能源发电的波动性功率输出。然而，频繁的负载变化会引起严重的温度波动，进而导致rSOC内部产生热损伤。为在平抑风电输出波动的同时维持系统的热安全性，本文提出一种内-外双环热管理策略，即内环温度控制与外环功率管理相结合的rSOC系统控制架构。其中，内环温度控制采用前馈控制器调节燃烧器燃料比（BFR），并结合模糊PID控制器稳定rSOC温度，从而确保在所有运行工况下实现有效的热管理；在外环...
解读: 该rSOC双向储能与热管理技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要参考价值。其内外双环控制策略可借鉴至PCS功率管理:内环温度控制对应功率器件热管理,外环功率调度对应电网调频响应。0.6A/s恒定变化率抑制温度波动的思路,可应用于SiC/IGBT模块的dI/dt控制,降低热...
基于MCTS与IPSO算法的农村地区分布式风电储能系统选址定容双层优化方法
A bi-level optimization approach for siting and sizing of distributed wind-storage power systems in rural areas based on MCTS and IPSO algorithms
Dongran Songa · Keli Chena · Runxin Chena · Xinyu Fana 等8人 · Energy Conversion and Management · 2025年10月 · Vol.342
摘要 随着风力发电快速扩张导致土地资源日益紧张，农村地区因其丰富的风能资源和空间优势，已成为分布式风电部署的战略枢纽。本研究针对农村配电网（RDN）中风力发电机组系统（WTGS）的扩展需求，提出一种融合蒙特卡洛树搜索（MCTS）与多目标改进粒子群优化（IPSO）算法的双层优化框架。上层采用MCTS算法对WTGS和储能系统（ESSs）的选址与定容进行优化，以最小化年度配置成本；下层采用IPSO算法协调WTGS与ESS的运行，降低年度运行成本并提升电网可靠性。相较于传统算法，所提算法在大规模变量优化...
解读: 该双层优化框架对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统在农村配电网应用具有重要价值。MCTS-IPSO算法可优化储能容量配置,降低28.24%综合成本;动态功率分配策略可提升多储能系统SOC均衡控制,延长电池寿命;99.739%电网可靠性验证了风储协调运行能力。建议将该算法集成到iSo...
基于耦合CFD致动盘与叶素理论的导流罩风力机性能分析
Performance analysis of diffuser-augmented wind turbines through a CFD-based actuator disk method coupled with a Blade-Element approach
R.Bontemp · M.Mann · Energy Conversion and Management · 2025年10月 · Vol.342
摘要 由于导流罩增强型风力机具有提高功率输出的潜力，甚至可能超过贝茨-儒科夫斯基极限，因此正受到越来越多的关注，尤其适用于小规模应用。然而，目前仍缺乏针对此类装置的快速且可靠的分析方法，这在一定程度上阻碍了其广泛应用。本文首次将一种嵌入计算流体力学（CFD）代码中的耦合致动盘/叶素理论模型应用于导流罩增强型风力机的分析，并对所提出的方法进行了全面验证。流场通过雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）求解器获得，而风力机的影响则通过体积分力进行建模，这些力借助叶素方法迭代计算得到。本研究另一个创新之处在...
解读: 该扩散器增强风机的CFD-执行器盘耦合叶片元理论分析方法,对阳光电源风电变流器产品具有重要参考价值。其RANS流场求解与叶片元迭代体力模型的耦合思路,可借鉴至SG系列风电变流器的热仿真优化中:通过CFD模拟变流器内部散热器与风道的流场耦合,结合功率器件发热模型迭代计算温度场分布。特别是其针对叶尖-导...
一种提高并网风电-水电系统实时运行灵活性的新型两阶段框架
A novel two-stage framework to improve the flexibility of grid connected wind-hydro power system in real-time operation
Chunyang Lai · Behzad Kazemtabriz · Applied Energy · 2025年10月 · Vol.396
摘要 风电-水电混合发电系统已被证明是促进波动性风电并网的一种可行方案。然而，很少有研究考虑风电-水电系统与电力系统的联合运行，更少的研究进一步延伸至提升并网风电-水电系统（WHGS）在实时运行中的灵活性，以应对风电出力和负荷需求双重波动性与不确定性加剧所导致的切负荷问题。为弥补这一研究空白，本文提出了一种新型两阶段框架。在该框架的第一阶段（F-first stage），提出一种基于场景的两阶段连接节点决策模型，用于优化风电场、水电站与负荷之间的拓扑连接关系。在第二阶段（F-second sta...
解读: 该风-水-电网联合调度框架对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要借鉴价值。研究提出的两阶段实时灵活性优化模型,可应用于储能系统替代水电参与风电波动平抑,通过拓扑优化和双层调度降低弃风弃负39.82%。其场景化决策和灵活性风险规避机制,可融入iSolarCloud平台的智能调度...
隐私保护的概率风力发电预测：一种自适应联邦学习方法
Privacy-preserving probabilistic wind power forecasting: An adaptive federated approach
Xiaorong Wang · Yangze Zhou · Applied Energy · 2025年10月 · Vol.396
准确的风力发电预测（WPF）对于电力系统运行与控制的可靠性至关重要。近年来，概率性WPF受到越来越多的关注，已有多种先进的数据驱动方法被提出以实现高精度的概率预测。然而，数据驱动方法依赖于高质量和大规模的数据，而在现实中这些数据难以充分获取，导致现有方法的实际性能未能达到预期。为此，本文提出了一种基于联邦学习（FL）的概率风力发电预测框架，旨在利用其他风电场（WFs）的数据构建预测模型的同时，保障各参与方的数据隐私。为应对数据非独立同分布（non-IID）的问题，本文提出了自适应聚类策略以及基于...
解读: 该联邦学习风电预测技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)和iSolarCloud平台具有重要应用价值。通过隐私保护的多风场数据协同建模,可显著提升功率预测精度,优化储能系统充放电策略和能量管理。自适应聚类与个性化模型可针对不同地域风场特性定制预测算法,增强GFM/GFL控制策...
基于alpha通道融合的风力发电机组异常数据识别方法
Abnormal data recognition method for wind turbines based on alpha channel fusion
Yan Chen · Guihua Banb · Tingxiao Dinga · Applied Energy · 2025年10月 · Vol.396
尽管图像处理技术在风电功率曲线（WPC）异常检测领域发挥着先进作用，能够准确识别各类异常数据，但仍面临三大挑战：依赖人工标注的参考样本、通过栅格化和距离计算表示数据密度，以及对堆叠型异常数据识别精度不足。为解决上述问题，本研究提出一种简单且高效的WPC异常数据识别与清洗方法。该方法无需依赖人工标注的参考样本，仅通过调节两个参数的取值即可实现不同类型WPC异常数据的识别。所提方法首先采用alpha通道融合机制，在连续空间中直接表征数据密度，从而避免了栅格化处理；其次，引入边界离散化、序列平滑技术及...
解读: 该风电异常数据识别技术对阳光电源储能系统和智能运维平台具有重要借鉴价值。其alpha通道融合机制可应用于iSolarCloud平台的功率曲线异常检测,提升ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的数据清洗能力。无需人工标注样本的特点契合大规模新能源场站运维需求,边界离散化与Canny边缘检测算法可增强...
预测不确定性建模技术及概率型风速与风电功率预测评估指标综述
A review of predictive uncertainty modeling techniques and evaluation metrics in probabilistic wind speed and wind power forecasting
Yun Wanga · Fan Zhang · Hongbo Koua · Runmin Zoua 等7人 · Applied Energy · 2025年10月 · Vol.396
摘要 鉴于风能资源具有显著的变异性，解决风能预测中固有的不确定性至关重要。因此，研究人员已开发出多种概率模型，这些模型为理解风能的波动特性提供了有价值的见解，并提升了预测的准确性。本文旨在分析预测不确定性中不同类型不确定性的意义，并对风速与风电功率预测的概率方法进行系统而全面的综述。特别地，本文详细考察了用于生成预测区间（作为预测不确定性的一种通用表示形式）的代表性模型结构。此外，本综述还探讨了用于评估概率预测质量的各类评价指标，并对其数学表达、时间复杂度以及适用条件进行了分析。这些评价指标在判...
解读: 该风电预测不确定性建模技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。通过概率预测方法可优化ST系列PCS的充放电策略,提升PowerTitan储能系统在风储耦合场景下的能量管理精度。预测区间技术可为iSolarCloud平台提供更可靠的风电波动预判能力,辅助GFM/VSG控制策略实现更平滑的功率调节。不确...
从投入到产出：中国风电效率与装机容量耦合协调的时空格局及驱动因素解析
From input to output: Unraveling the Spatio-temporal pattern and driving factors of the coupling coordination between wind power efficiency and installed capacity in China
Pihui Liua · Mengdi Lib · Chuanfeng Hanb · Lingpeng Mengc 等5人 · Applied Energy · 2025年10月 · Vol.396
摘要 作为一种清洁可再生能源利用方式，风能在全球能源体系中的地位日益突出。深入理解其生产投入与发电效率之间的关系，对于优化产业布局具有重要意义。然而，现有研究往往难以有效揭示这两者之间的时空错配特征及其影响因素。本研究采用SBM-DDF模型测度2015年至2023年中国31个省份的风电发电效率；运用标准差椭圆模型分析风电发电效率与装机容量的时空演化特征，并通过改进的耦合协调度（CCD）模型评估二者之间的相互关系；进一步地，借助时空地理加权回归模型探究影响耦合协调度的关键因素。结果表明，2015—...
解读: 该研究揭示的风电效率与装机容量时空错配问题,对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。研究发现中西部地区风电效率高但装机集中于东南-东北走向,这为储能系统配置提供了优化依据:在高效率低装机区域通过储能提升消纳能力,在高装机区域通过削峰填谷提升整体效率。研究中的耦合协...
考虑虚拟与实际概念漂移检测的风电功率在线概率密度预测
Online probability density prediction of wind power considering virtual and real concept drift detection
Yaoyao Heab · Nana Yuac · Bo Wangd · Applied Energy · 2025年10月 · Vol.396
摘要 风能等可再生能源具有固有的波动性，使得准确预测对于电力系统的有效运行至关重要。然而，风电数据内在的波动性和变异性常常导致概念漂移现象，从而削弱预测精度，并对电力系统运行带来显著挑战。为解决这一问题，本文提出一种结合在线漂移检测与自适应机制的分位数回归长短期记忆网络方法（O-DDA-QRLSTM），用于风电功率的概率性预测。该方法采用QRLSTM实现风电功率的分位数预测，并引入在线学习机制以检测数据流中的概念漂移。针对虚拟漂移和实际漂移分别设计了不同的检测策略：利用数据分布变化的Kullba...
解读: 该在线概率密度预测技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。通过虚拟与真实概念漂移检测,可显著提升风储协同场景下的功率预测精度和系统调度能力。建议将KL散度与CRPS评分机制集成至iSolarCloud平台,实现风电波动的实时预测与储能系统的动态响应优化。该方法...
ZTFed-MAS2S：一种用于风电数据填补的可验证隐私与信任感知聚合零信任联邦学习框架
ZTFed-MAS2S: A Zero-Trust Federated Learning Framework With Verifiable Privacy and Trust-Aware Aggregation for Wind Power Data Imputation
Yang Li · Hanjie Wang · Yuanzheng Li · Jiazheng Li 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年10月
由于传感器故障和边缘站点传输不稳定，风电数据常常存在缺失值。虽然联邦学习能够在不共享原始数据的情况下实现隐私保护协作，但在参数交换过程中，它仍然容易受到异常更新和隐私泄露的影响。在开放的工业环境中，这些挑战更加严峻，因此需要零信任（ZT）机制，即不默认信任任何参与者。为应对这些挑战，本文提出了ZTFed - MAS2S，这是一个集成了基于多头注意力的序列到序列插补模型的零信任联邦学习框架。ZTFed将可验证差分隐私与非交互式零知识证明以及机密性和完整性验证机制相结合，以确保可验证的隐私保护和安全...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项零信任联邦学习框架虽然聚焦于风电数据补全，但其核心技术对我司在新能源数据管理和多场景协同方面具有重要借鉴价值。 在技术价值层面，该框架解决的数据缺失问题在光伏电站和储能系统中同样普遍存在。我司遍布全球的逆变器和储能设备常因通信不稳定、传感器故障导致数据缺失，影响功率预...
基于层次图神经网络与极值理论的短期区域风电功率预测方法
Short-term regional wind power forecast method based on hierarchical graph neural network and extreme value theory
Menglin Liab · Ming Yang · Yixiao Yuab · Energy Conversion and Management · 2025年10月 · Vol.341
摘要 从电力系统运行者的角度来看，管辖区域内风电总出力潜力相比单个风电场更受关注。挖掘目标区域内多个风电场站点之间的时空依赖关系可显著提升预测性能。然而，大量风电场由于不同空间尺度天气系统的连续性所引发的复杂相关性，给建模带来了不可忽视的挑战；此外，基于均方误差的传统损失函数在应对极端事件时表现出固有的局限性。为解决上述问题并进一步提高预测精度，本文构建了一种结合修正模块和基于极值理论改进损失函数的层次化时空图神经网络模型。首先，综合考虑地理距离信息和长期气候特征，采用凝聚式层次聚类方法将区域划...
解读: 该分层图神经网络区域风电预测技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。精准的区域风电预测可优化储能系统充放电策略,提升风储协同效率。其极值理论改进损失函数可增强极端工况预测能力,为iSolarCloud平台的预测性维护提供算法支撑。时空依赖建模方法可应用于多站点...
海上漂浮式风浪混合能源转换装置的功率性能
Power performance of an offshore floating hybrid wind and wave energy converter
Zhiwen Weia · Alistair G.L.Borthwick · Feifei Caoac · Chenyu Zhaob 等7人 · Energy Conversion and Management · 2025年10月 · Vol.341
海上风能与波能的开发为实现碳中和目标提供了关键路径。本文提出一种新型的海上漂浮式风浪混合能源转换系统，该系统由Windfloat漂浮式海上风力机（FOWT）和一组摇臂式波浪能转换装置（WECs）组成。基于完全耦合的气动-水动-伺服-弹性-系泊仿真框架，研究了忽略运动响应的耦合效应对三种不同WEC阵列构型下混合系统功率性能的影响。通过对62种波浪工况下的功率输出和q因子进行比较，发现由六个浮子组成的WEC阵列在所考虑的构型中表现出最优性能。此外，耦合放大因子的比较结果表明，耦合效应使得风-浪混合系...
解读: 该海上风-波混合发电系统对阳光电源海上新能源解决方案具有重要参考价值。其多物理场耦合特性与我司ST系列储能变流器的多能互补控制技术高度契合,可为漂浮式风电平台提供功率平滑和能量管理方案。研究中的PTO阻尼优化策略可启发我司GFM/VSG控制算法在波动性电源并网中的参数自适应设计。针对黄海短周期波浪工...
基于广义动态因子模型与生成对抗网络的风电场景生成
Wind Power Scenario Generation based on the Generalized Dynamic Factor Model and Generative Adversarial Network
Young-ho Cho · Hao Zhu · Junghyeop Im · Duehee Lee 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月
为开展资源充足性研究，我们利用时空特征（空间和时间相关性、波形、边际和爬坡率分布、功率谱密度以及统计特征）合成了分布式风电场的多个长期风电情景。在情景中生成空间相关性需要为相邻风电场设计公共因子，为远距离风电场设计对立因子。广义动态因子模型（GDFM）可以通过互谱密度分析提取公共因子，但它无法精确复制波形模式。生成对抗网络（GAN）可以通过假样本判别器验证样本，从而合成能体现时间相关性的合理样本。为结合GDFM和GAN的优势，我们使用GAN提供一个滤波器，从观测数据中提取包含时间信息的动态因子，...
解读: 该风电场景生成技术对阳光电源储能与并网产品具有重要应用价值。通过广义动态因子模型与GAN网络的结合，可以准确预测风电功率波动特征，这对ST系列储能变流器的调度策略优化和PowerTitan系统的容量配置具有重要指导意义。该方法可集成到iSolarCloud平台，提升风储联合运行的经济性。同时，其时空...
一种用于风电机组的非线性传动系统扭振阻尼器：在平衡噪声抑制能力下的强鲁棒抗扰
A Nonlinear Drivetrain Torsional Oscillation Damper for WTGs: Robust Rejection of Large Disturbances with Balanced Noise Immunity
Bi Liu · Qi Huang · Lijia Xu · Weihao Hu · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
针对风电机组（WTG）并网运行中传动系统扭振在非线性和不确定性影响下引发的稳定性问题，尤其在大扰动及测量噪声条件下的挑战，本文提出一种基于自抗扰控制（ADRC）框架的非线性传动系统扭振阻尼器（DTOD）。通过微分同胚坐标变换，将非线性传动系统模型精确转化为二阶Brunovsky标准型，并采用归一化多目标频域优化方法对扩展状态观测器（ESO）和非线性状态误差反馈（NLSEF）参数进行Pareto最优整定，在增强大扰动抑制能力的同时兼顾噪声鲁棒性。该DTOD仅依赖本地测量信号，具备完全去中心化与可扩...
解读: 该非线性传动系统扭振阻尼技术对阳光电源储能和风电产品线具有重要应用价值。基于ADRC的扭振抑制方法可优化ST系列储能变流器和PowerTitan系统中的机电耦合控制,提升大容量储能系统的稳定性。其抗扰性和噪声免疫特性可应用于风电变流器的传动系统控制,增强风机并网运行可靠性。该技术的去中心化特点契合阳...
具有缺失数据容忍性的概率风力发电预测：一种端到端非参数方法
Probabilistic Wind Power Forecasting With Missing Data Tolerance: An End-to-End Nonparametric Approach
Zichao Meng · Ye Guo · Chenhao Zhao · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
针对传感器故障、通信问题或测量中断导致的缺失数据问题，本文提出一种端到端非参数概率风力发电预测方法，集成缺失数据填补机制。该方法包含端到端训练与在线应用两个阶段：训练阶段通过迭代填补缺失数据并优化模型损失函数；应用阶段则持续填补实时观测数据以实现多步概率预测。相比现有方法，本方法无需假设分布类型，且通过联合优化提升填补质量与预测性能。实验表明，该方法在不同缺失率下均优于传统两阶段及参数化端到端方法，尤其在多步预测中表现更优。
解读: 该端到端非参数预测方法对阳光电源的储能和风电产品线具有重要应用价值。首先可应用于ST系列储能变流器的功率预测与调度优化，提升PowerTitan大型储能系统的调度效率。其次可集成到iSolarCloud平台，增强风电场发电量预测和运维预警能力。该方法的缺失数据容忍机制可显著提升阳光电源设备在恶劣环境...
考虑尾流时空耦合的风电场功率预测
Wind Farm Power Prediction with Wake Spatiotemporal Coupling
Yueteng Xie · Fangming Deng · Wenxiang Luo · Bo Gao 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
在动态气象条件下，风电机组群的功率预测面临尾流效应时空耦合的挑战。本文提出一种考虑尾流效应时空动态耦合的风电场功率预测方法。通过融合风机空间分布与实时气象数据构建动态图网络，实现尾流传播路径的自适应表征。设计双驱协同框架，在时空维度嵌入物理规律约束，缓解数据驱动模型在极端工况下的物理失真问题。构建时空解耦特征增强架构，捕捉风机间空间关联及多时间尺度气象特征。实验结果表明，该方法显著提升预测精度。
解读: 该风电场功率预测技术对阳光电源储能和智能运维产品线具有重要应用价值。其时空耦合建模方法可优化ST系列储能变流器的调度策略，提升PowerTitan大型储能系统在风光储多能互补场景下的运行效率。尾流效应动态预测技术可集成到iSolarCloud平台，增强新能源电站群的功率预测精度，为储能调度和电网调峰...
基于模型预测控制的多端直流输电连接海上风电场协调控制策略
Coordination Control Strategy of MTDC Connected Offshore Wind Farms Based on Model Predictive Control
Mingcheng Lyu · Sheng Huang · Guan Bai · Luobin Wang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
本文提出一种基于模型预测控制（MPC）的电压源换流器多端直流（VSC-MTDC）连接海上风电场的协调控制策略。首先，设计MPC-based风电机组控制策略，优化有功与无功功率控制，抑制疲劳载荷并维持机端电压。其次，提出MPC-based自适应下垂控制，用于跟踪风电场侧换流器功率，降低直流网络损耗或实现电网侧换流器功率分配，并通过降阶处理高阶项分析其稳定性。最后，基于包含多个风电场及换流器的系统模型实现多目标优化。在MATLAB/Simulink中搭建含3个风电场、3个风电场侧换流器和2个电网侧换...
解读: 该研究提出的MPC协调控制策略对阳光电源的储能和光伏产品线具有重要参考价值。MPC-based自适应下垂控制可优化应用于ST系列储能变流器的功率分配和电压调节,提升PowerTitan大型储能系统的并网性能。其多目标优化方法可用于SG系列光伏逆变器的MPPT和电网支撑功能优化,特别是在大型光储项目中...
考虑受端换流器动态特性的LCC-HVDC系统稳定性评估与影响分析
Stability Assessment and Impact Analysis on LCC-HVDC System Considering the Dynamic Characteristic of Receiving-side Converter
Haipan Li · Heng Nian · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
随着风电装机容量的增加，送端交流电网中的线换相换流器高压直流输电（LCC-HVDC）系统面临次/超同步振荡（SSSOs）风险，威胁系统稳定。基于阻抗的方法依赖精确模型分析SSSOs，但现有研究多将受端换流器简化为理想直流电压源，忽略了其交直流动态特性，导致稳定性评估不准确，且受端系统对振荡的影响尚不明确。本文提出统一的小信号传递路径框架，建立计及受端系统的完整LCC-HVDC阻抗模型，基于直流阻抗网络详细分析系统稳定性及受端系统对SSSOs的影响，并定义二阶量化指标评估受端交互作用，讨论忽略该交...
解读: 该研究对阳光电源大型储能系统和高压变流器产品线具有重要参考价值。研究提出的统一小信号传递路径框架和完整阻抗建模方法，可直接应用于PowerTitan储能系统的并网稳定性分析，特别是在大规模风电配套储能场景中。其次同步振荡分析方法对ST系列储能变流器的GFM/GFL控制策略优化具有指导意义，有助于提升...
将风力涡轮机作为同步发电机运行：建模与电力硬件在环演示
Operating Wind Turbine as Synchronous Generator: Modeling and Power-Hardware-in-the-Loop Demonstration
Weihang Yan · Vahan Gevorgian · Przemyslaw Koralewicz · Robb Wallen 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
III型和IV型风力发电机组（WTG）的构网型（GFM）控制在电力系统研究中受到广泛关注，但电力电子变流器有限的过电流能力持续削弱未来电网的强度。同步风电（即V型WTG）通过在高比例可再生能源并网下维持电网同步性，为解决并网与电网强度问题提供了独特的GFM解决方案。V型WTG通过由变速液压扭矩变换器驱动的同步发电机接入电网，实现风轮机变速运行以最大化发电，同时保持发电机轴与电网同步。本文在电力硬件在环环境中建立并测试了V型WTG的高保真模型，展示了其在不同电网故障下的运行特性。实验结果表明，V型...
解读: 该研究对阳光电源的储能与光伏产品线具有重要启发意义。V型WTG的GFM特性与我司ST系列储能变流器的VSG控制理念高度契合,其通过机械惯量提供同步支撑的方案可借鉴应用于PowerTitan大型储能系统的惯量响应控制。研究中的液压扭矩变换技术也为SG系列光伏逆变器在弱电网条件下的并网控制提供了新思路。...
机制对AI识别振荡源是否重要？一个案例研究
Are Mechanisms Important for AI to Identify Oscillation Sources? A Case Study
Peili Liu · Wenjuan Du · Qiang Fu · Haifeng Wang · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
并网风力发电机组可能引发电力系统次同步振荡（SSO）。由于难以获取机组详细参数，基于数据驱动的AI方法被视为识别振荡源的潜在手段。然而，风电系统中的SSO机制较传统系统更为复杂多样，而现有AI研究多基于单一机制数据进行训练与验证，忽视了实际中不同甚至未知机制的存在。本文通过负阻尼与开环模态谐振两类典型SSO机制的案例研究，初步探讨机制对AI识别振荡源的影响，并开展可解释性分析。结果揭示了AI模型在不同机制下的泛化能力差异，为AI在SSO源识别中的应用提供了深入洞见。
解读: 该研究对阳光电源的储能和风电变流器产品线具有重要参考价值。针对ST系列储能变流器和风电变流器的GFM/GFL控制系统，可借鉴文中AI识别SSO源的方法，提升系统对不同振荡机制的适应性。特别是在大规模新能源并网场景下，通过AI辅助快速识别振荡源，可增强产品的电网友好性。建议在PowerTitan等大型...
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