Yuxiang Ma · Rubo Zhao · Wenhua Zhao · Bing Tai 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

摘要 海上风能是最具前景的海洋可再生能源。为了利用这种能源，需要建设海上风电场。开发海上风能面临的主要挑战是其高昂的成本，因此亟需开展研究以显著降低成本。本研究聚焦于占总成本三分之一以上的基础结构优化。目前的工程实践依赖静力分析来计算海上风力涡轮机在极端波浪激励下的响应，并通过安全系数覆盖其中固有的不确定性，这种方法往往导致设计过于保守。在极端条件下——特别是破碎波作用下——与海上风力涡轮机动力学相关的物理过程仍不清晰，从而进一步加剧了设计的保守性。为了更深入地理解这些复杂的物理过程并探索降低成...

解读: 该研究通过动态分析优化海上风电基础设施成本的方法,对阳光电源海上风电储能系统具有重要借鉴意义。研究显示动态分析可减少50%钢材用量,这启发我们在ST系列储能变流器及PowerTitan系统的海上应用中,可通过精细化动态建模优化结构设计,降低配套基础设施成本。同时可将该动态响应分析方法应用于海上风储一...

Xuefeng Liang · Qingshui Gu · Xiaochuan You · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年10月

风能作为技术成熟且便于开发的清洁能源，在能源结构中占据重要地位。精确的风电功率预测对制定发电计划、提升电力系统经济性与可靠性至关重要。然而，恶劣运行环境导致数据异常频发，加之风速自然变化、人为干预及机组状态耦合作用，使得风电出力呈现弱周期性和强波动性。为此，本文提出WPFormer框架，设计基于风电曲线的半监督WEDS双流评分模型用于异常检测与数据修复，并提出基于自注意力机制的FEDS特征选择方法。引入风机空间关联信息，结合自相关多序列分解与多头注意力机制，有效捕捉随机性背后的预测规律，克服弱周...

解读: 该研究的时空图Transformer预测框架对阳光电源的储能和风电产品具有重要应用价值。特别是其异常检测与数据修复技术可优化ST系列储能变流器的运行策略和PowerTitan系统的调度效率。自相关多序列分解方法可提升iSolarCloud平台的预测性能,有助于风储联合项目的智能运维。该技术对构网型G...

Yun Yang · Kwan-Tat Mok · Siew-Chong Tan · S. Y. Hui · IEEE Transactions on Power Electronics · 2015年9月

本文研究了变结构控制（滑模控制）在连接直流电网的低功率风能转换系统（WECS）中的应用。通过滑模控制，实现了风力涡轮机最大功率捕获与并网功率注入的同步优化，显著提升了系统的动态响应性能。

解读: 该研究提出的滑模控制策略在提升风电变流器动态响应方面具有重要参考价值。阳光电源的风电变流器产品线可借鉴此非线性控制算法，以优化在弱电网或复杂风况下的功率跟踪精度与稳定性。此外，该技术对于提升风电系统在直流微电网环境下的并网控制能力具有积极意义，有助于增强阳光电源在风电变流器领域的控制算法竞争力，特别...

Dan-Yong Li · Wen-Chuan Cai · Peng Li · Shan Xue 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年5月

本文研究了一种采用差速变速箱（VRG）的新型前端调速（FESR）风力发电机组的建模与控制。针对该系统中的表贴式永磁同步电机，提出了相应的控制策略，旨在优化风能捕获效率并提升系统动态响应性能。

解读: 阳光电源作为全球风电变流器领域的领先供应商，该研究提出的FESR技术通过机械变速与电力电子变换的深度融合，为风电变流器拓扑优化提供了新思路。对于阳光电源的风电变流器产品线，该技术有助于提升低风速下的发电效率及电网适应性。建议研发团队关注VRG与变流器控制策略的耦合效应，探索在现有全功率变流器架构中引...

Xingzhi Yuan · Yanji Weibc · Hongxing Yanga · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401

摘要 本研究探讨了大尺度海域范围内风能与太阳能的互补性特征，旨在为海洋能源的综合开发提供潜在的规划与政策参考。研究首先基于变异系数，在不同区域确定风能与太阳能的最佳装机容量比例，以最小化电力输出波动。在此基础上，通过功率变化率、极端事件发生频率以及发电量占比等指标，定量分析了风光混合系统的输出波动特性。多维度比较分析凸显了风能-太阳能互补利用的优势，同时也强调了配置充足储能设施和灵活发电能力的必要性，这一发现对于规划大规模能源部署的决策者至关重要。此外，研究还聚焦于无风且无光照气象条件下导致的零...

解读: 该研究对阳光电源风光储一体化解决方案具有重要指导意义。研究揭示的风光互补特性可优化ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统的容量配置策略,针对极端波动事件频率低于10%的区域可降低储能配置成本。对于赤道地区连续13小时零出力事件超30%的场景,需强化储能系统深度调峰能力和GFM构网型控制技术...

Zhaoyuan Wang · Siqi Bu · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月

摘要：目前大多数受风力发电不确定性影响的概率频率稳定性（PFS）研究忽略了风电场（WFs）内风力发电机组的异质性及其相互作用，即尾流效应（WEs），这将导致结果不准确。本文提出一种考虑风电场尾流效应的概率频率稳定性分析方法。首先，提出一种适用于概率频率稳定性分析的解析尾流效应模型。所提出的省时尾流效应模型可轻松集成到电力系统原有的频率响应模型中，并综合考虑多种地形、风向和风流时间延迟，更真实地反映风电场的尾流效应。为同时分析系统频率和区域级频率并考虑二者之间的隐含关系，设计了多输出高斯过程回归以...

解读: 该研究对阳光电源的大型风电变流器和储能系统产品具有重要参考价值。通过考虑风电场尾流效应对系统频率稳定性的影响机制，可优化ST系列储能变流器的频率响应控制策略，提升PowerTitan储能系统在风电配套应用中的调频能力。研究成果可用于完善风储联合控制算法，特别是在构网型(GFM)控制和虚拟同步机(VS...

Miao Yu · Jinyang Han · Honghao Wu · Jiaxin Yan 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年11月

在新能源发展背景下，短期风功率预测的精度要求日益提高。针对风电出力受多重因素影响而具有随机性和波动性，且现有神经网络方法多忽略输入变量间交互作用的问题，本文探索BERT算法在风功率预测中的应用。提出Wind2vec变量嵌入方法以更高效拟合时序变量关系，并结合GARCH模型对预测结果进行波动性建模优化。采用自适应计算时间（ACT）方法对BERT主干网络参数进行微调，增强其对电力序列输入的适应性。通过双向注意力机制与Transformer架构捕捉历史风数据中的细粒度时序依赖关系。基于中国南方电网实际...

解读: 该研究的Wind2vec-BERT预测模型对阳光电源的储能与风电产品线具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器的能量调度优化和PowerTitan大型储能系统的容量配置,提升系统经济性。BERT-GARCH-M模型的高精度预测能力可集成到iSolarCloud平台,优化风储联合运行策略,提升...

Ying Zhu · Bin Sun · Zhinong Wei · IEEE Transactions on Energy Conversion · 2025年5月

本文提出了一种用于风力发电变流器开路故障（OCF）的鲁棒故障诊断框架，重点解决两大挑战对故障诊断的影响，即风速波动（由塔影效应、风切变和复杂环境条件引起）和噪声干扰。本文的主要贡献包括：1）采用派克变换的实时电流幅值归一化（RCAN）机制，用于动态信号校正；2）一种风自适应采样（WAS）策略，用于同步数据采集；3）一种新颖的混合深度学习架构，结合用于时间分析的改进门控循环神经网络（IGRNN）和用于空间特征提取的马尔可夫转移场残差网络（MTF - ResNet）。该方法通过WAS采样处理经RCA...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对风电变流器开路故障的鲁棒诊断技术具有显著的跨领域应用价值。尽管研究聚焦风电系统，但其核心方法论与阳光电源的光伏逆变器、储能变流器等电力电子设备的故障诊断需求高度契合。 该技术的创新点在于通过实时电流幅值归一化（RCAN）机制和风速自适应采样策略，有效应对了动态工况...

Carlos Lumbreras · Juan Manuel Guerrero · Pablo Garcia · Fernando Briz 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2016年10月

本文提出了一种针对高风速及超高风速条件下并网小型风力发电机的软失速控制策略。该方法突破了传统以负载额定功率为限制的局限，转而以电机或功率变流器的额定电流/转矩限制为驱动，有效提升了系统在高风速运行区间的稳定性和可靠性。

解读: 该研究提出的软失速控制策略对阳光电源风电变流器产品线具有重要的参考价值。在高风速工况下，通过优化变流器的电流与转矩控制逻辑，能够有效提升变流器在极端环境下的过载保护能力和运行稳定性。建议研发团队借鉴该策略中基于硬件物理极限（电流/转矩）而非额定功率的控制逻辑，优化现有风电变流器的控制算法，以提升产品...

Oscar Delbeke · Giacomo Bastianel · Kaan Yurtseven · Hakan Ergun 等6人 · Applied Energy · 预计 2026年5月 · Vol.410

本文探讨浮动式光伏（FPV）与海上风电协同开发的技术经济潜力，分析共用海缆、平台、运维及并网基础设施的集成优势，评估容量配比、出力互补性、LCOE降低空间及对电网支撑能力的影响。

解读: 该研究高度契合阳光电源‘风光储一体化’战略。阳光电源ST系列储能变流器（PCS）、PowerTitan液冷储能系统及iSolarCloud智能平台可深度适配海上混合电站的多源协调控制、功率平滑与远程运维需求。建议加快开发适用于海上高湿高盐环境的防腐型组串式逆变器（如SG325HX海洋版）及支持风光联...

Jinxin Ouyang · Jianfeng Yu · Shoudong Xu · Shuqi Bi · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年12月

大规模风电场中风电机组运行状态差异给电力系统频率控制带来严峻挑战。双馈感应发电机（DFIG）可通过调节转子动能参与频率响应，其协调控制依赖于对功率支撑能力（PSC）的准确评估。现有评估方法多关注风速或转速等单一变量影响，忽略了转子转速、桨距角与转子电流间的耦合约束，导致PSC难以精确评估与充分利用。本文分析了机械功率动态变化下DFIG的功率特性，建立了计及多状态变量耦合约束的PSC模型，提出了相应的评估方法，并设计了基于不同运行状态的DFIG出力分配与风电场频率协调控制策略。算例验证了所提方法的...

解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器和大型储能系统的频率调节能力优化具有重要参考价值。文中提出的多状态变量耦合约束模型可用于完善储能系统的功率支撑能力评估,有助于提升PowerTitan等大型储能系统在电网频率调节中的表现。研究成果可直接应用于储能变流器的GFM控制算法优化,特别是在考虑多机组协调控制...

Hoang P. Dang · Zhenghan Zhang · Hugo N. Villegas Pico · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月

当前电力工程师面临利用电磁暂态（EMT）仿真研究风电主导电网恢复的挑战。本文提出三项策略：（i）通过直流耦合电池可靠控制构网型风电机组的直流链路电压；（ii）优化控制器参数，确保风电场在电网恢复过程中稳定并网；（iii）在输电故障发生时自主做出恢复决策。上述贡献通过WSCC 9节点和22节点电力系统的风电主导版本的EMT仿真进行验证，对落实北美电力可靠性公司建议具有重要意义。

解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器和大型储能系统的控制策略优化具有重要参考价值。文中提出的直流耦合电池控制方案可用于提升ST储能系统的电压稳定性；并网控制参数优化策略可应用于储能变流器的GFM控制算法升级；自主恢复决策机制对PowerTitan大型储能系统的故障穿越能力提升具有启发。这些技术创新有助...

Yi Zhang · Jiazhong Zhang · Chuandong Li · Jieyu Ou 等6人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年4月

本文研究了双馈风电场在低电压穿越过程中通过补偿电网无功功率需求提供电压支撑的能力，该能力对电压暂降评估具有重要影响。为此，提出一种计及双馈风电场电压支撑能力的电网电压暂降评估方法。通过建立风电场动态等效模型，准确刻画其在低电压穿越期间的电压支撑特性。以Crowbar状态判定为首要聚类依据，并结合考虑多风电场相互影响的公共连接点电压作为迭代聚类的修正因子，利用多风电场协同等效确定最终动态等效模型。进而开展多种电网故障场景的综合仿真，实现电压暂降评估。算例验证了所提方法的准确性与有效性。

解读: 该研究对阳光电源风储一体化系统具有重要应用价值。双馈风电场LVRT期间的电压支撑能力评估方法可直接应用于ST系列储能变流器的协同控制策略优化，通过Crowbar状态判定与多风电场协同等效模型，提升PowerTitan储能系统在风电场并网点的动态无功补偿能力。所提动态等效建模方法可融入iSolarCl...

V.F.Barnabe · M.Cont · T.C.M.Ancor · G.Delibr 等7人 · Energy Conversion and Management · 2025年11月 · Vol.344

海上风电场正成为欧盟实现2050年净零排放转型的关键发电设施选项。随着在多吉瓦级风电场中安装大型风力涡轮机的趋势日益增长，从海岸线所感知到的视觉影响正受到越来越多的关注。本研究提出了一种优化方法，将视觉影响作为社会可接受性的指标，并结合平准化度电成本（Levelized Cost of Energy, LCOE），为海上风电项目提供全面的技术经济可持续性评估。该方法在一个指定的海洋区域内求解一个多目标、多约束的风电场布局优化问题。每种研究情景下的风电场中，风机数量均为独立变量之一，且从海岸线多个...

解读: 该海上风电场多目标优化研究对阳光电源储能系统具有重要借鉴意义。研究中的度电成本(LCOE)优化方法可应用于PowerTitan储能系统与海上风电的配套方案设计,通过ST系列PCS的GFM控制技术平抑风电波动,降低综合度电成本。多约束优化思路可启发iSolarCloud平台开发风储协同优化算法,在满足...

Yongning Zhao · Haohan Liao · Yuan Zhao · Shiji Pan · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.380

摘要 数据增强可以通过分析风电功率数据的统计特性来扩展数据规模，为预测模型提供更丰富的输入信息，从而提高预测精度。然而，现有的数据增强方法仅学习原始数据的概率分布，难以从数据中捕捉并表征复杂的变化趋势与波动特征。此外，来自不同风电场的异构数据模式会影响预测模型的泛化能力，而深度学习模型的黑箱结构在实际应用中也缺乏可信度。因此，本文提出一种新颖的可解释趋势-波动表征对比学习框架（ICoTF），用于风电功率预测。具体而言，ICoTF包含预训练阶段和回归阶段。首先，在预训练阶段设计了基于对比学习的数据...

解读: 该风电功率预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。ICoTF框架的趋势-波动特征提取能力可应用于ST系列PCS的功率预测模块,通过对比学习增强数据表征,提升PowerTitan储能系统的充放电策略优化精度。其可解释性设计符合iSolarCloud平台的预测性维护需求,特征重要性分析可优化GFM/...

Michael Gleaso · Anthony Lopez · Marie River · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

摘要：几十年来，风力涡轮机的视觉影响一直是美国（US）风电开发持续关注的问题，并且至今仍是导致项目延误和取消的主要原因之一。虽然通常针对单个项目在局部尺度上进行视觉影响评估，但目前仍缺乏对全美范围内视觉影响地理格局的全面认识。本文对美国本土连续地区（CONUS）现有的陆上风力涡轮机机群进行了视觉影响评估。该评估结合地理信息系统（GIS）与三维模拟方法，综合考虑了决定已安装涡轮机视觉影响程度的关键因素。结果表明，尽管在美国本土已部署约70,000台风力涡轮机，累计陆上风电装机容量超过144吉瓦，但...

解读: 该研究揭示美国陆上风电视觉影响集中于平原、草原和荒漠等特定地貌,对阳光电源风电变流器产品布局具有参考价值。研究表明风电密度增加不一定扩大人口影响面,启示我们在风光储一体化项目中,可通过优化ST储能系统与风电变流器的协同配置,在视觉敏感区域采用更紧凑的设备布局和智能化运维方案,利用iSolarClou...

Yongning Zhao · Yuan Zhao · Yanxu Chen · Haohan Liao 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月 · Vol.17

本文提出一种融合领域知识的数据-知识协同超短期风电功率预测模型，通过风速-功率曲线构建理论特征，并设计边界约束损失和误差分布形状损失提升可解释性与精度，在30个风电场验证其优越性与鲁棒性。

解读: 该研究对阳光电源风电变流器及iSolarCloud智能运维平台具有直接应用价值：其可解释特征工程可嵌入风电变流器功率预测模块，提升ST系列PCS在风光储协同调度中的响应精度；边界约束损失机制可优化PowerTitan储能系统在风电波动场景下的充放电策略。建议将该算法集成至iSolarCloud风电A...

Qiulei Wang · Zilong Ti · Shanghui Yang · Kun Yang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

摘要 随着电力需求的不断增长，风电场的规模远超以往。功率与载荷预测是风电场布局优化中最关键的两个课题。传统的尾流建模方法，如解析模型和计算流体动力学（CFD）模拟，在准确性和效率方面均难以有效应对如此大规模的问题。本研究提出了一种新颖的基于生成式深度学习的风力机分层动态尾流建模方法——PHOENIX（PHysics-infOrmed gEnerative deep learniNg for hIerarchical dynamic wake modeling eXploration），用于捕捉风...

解读: 该深度学习风电尾流建模技术对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要价值。通过精准预测风机功率输出的时空特性,可优化ST系列储能PCS的充放电策略,提升风储协同效率。该物理信息神经网络方法可借鉴应用于iSolarCloud平台的预测性维护算法,结合GFM控制技术实现风电场群级功率平滑输出。动态尾流模型的...

Samuel Martínez-Gutiérre · Alejandro Merin · Daniel Sarabi · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401

本文聚焦于并网型风力发电场的高效管理，旨在根据运行和经济准则优化发电量，同时满足短期运行约束和长期发电目标。为此，提出了一种基于稳态模型的确定性实时优化（RTO）模型，并以每小时为周期进行求解。该模型通过采用自回归积分滑动平均（ARIMA）模型预测短期内（一小时）的平均风速，从而消除主要的不确定性来源，同时引入简单的机会约束来刻画风电出力在长期中的波动特性。这些机会约束基于风电场可发电功率的逆概率分布构建。所提出的问题包含多个具有不同重要程度的目标，因此对比了两种求解多目标问题的方法：加权求和法...

解读: 该风电场实时优化技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要借鉴价值。论文提出的ARIMA短期预测结合概率约束的多目标优化方法,可应用于风光储混合电站的能量管理系统。词典序优化方法确保目标优先级,适合集成到iSolarCloud平台的智能调度算法中,优化储能系统充放电策略,提升...

Yongning Zhao · Yuan Zhao · Yanxu Chen · Haohan Liao 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年8月

针对当前风电功率预测方法缺乏领域知识融合导致精度与可解释性不足的问题，提出一种可解释的数据-知识融合超短期预测模型。通过历史风速输入构建风速-功率曲线生成理论输出，并结合实测数据作为模型输入；设计边界约束损失函数，利用alpha shape算法和局部加权线性回归提取功率上下边界并动态更新以捕捉波动特性；引入基于Jensen-Shannon散度的误差分布形状损失，促使训练误差逼近正态分布。在30个风电场的实验表明，该方法在各预测时域均优于基线模型，且在噪声与缺失数据下具有强鲁棒性。

解读: 该风电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。特别是其基于领域知识的边界约束和误差分布优化方法,可直接应用于ST系列储能变流器的功率调度和PowerTitan系统的容量规划。通过将该预测算法集成到iSolarCloud平台,可提升风储联合项目的调度精度和经济性。其数据-知识融合的...