Development of Wind Power Generation Model with DFIG for Varying Wind Speed and Frequency Control for Wind Diesel Power Plant
The NORTHCAP University（北方卡普大学）；Indian Institute of Technology New Delhi（印度德里理工学院）
本文研究了风柴油混合系统在不同风速下的建模与频率控制，采用DFIG和柴油发电机，通过PI控制器优化实现频率调节，提升系统稳定性。
2017-01-26 cs.SY eess.SY
A Modular IoT-Enabled Remote Laboratory Platform for Hybrid Energy System Research and Engineering Education
Icam School of Engineering（ICAM工程学院）；University of Picardie Jules Verne（亚眠儒勒·凡尔纳大学）
该研究提出一种模块化物联网远程实验室平台，采用三接口架构结合工业PLC等实现混合能源系统的远程实验，验证了分层能源管理算法，可支持相关领域的研究与项目式学习。
2026-09-02 cs.SY eess.SY
Islanding microgrid with solar and fuel cell for providing load
太阳能和燃料电池能源是可再生能源（RES）的两大主要能源，用于为电网供电。它们可以提供清洁能源并有助于减少温室气体排放。RES正在日复一日地改变电力系统的结构。他们提供了供应负载和分布式系统。微电网的概念是将分布式电源和负荷连接起来，可以以孤岛和互联模式运行。在本研究中，太阳能和燃料电池被用作提供可变负载的来源。它们试图向负载提供规定的功率。给出了由一个二极管对应电路构成的太阳能系统，并应用扰动观测（P&O）方法从太阳能电池板获得全功率。直接甲醇燃料电池模型（DFMC）是另一种可再生能源，在这个微电网中使用，以提供负载。该模型包括两个分别作为阳极和阴极的吉布斯反应器以及一个位于阳极和阴极之间的分流器。下垂控制器用于控制从资源到负载的注入功率。在MATLAB/SIMULINK环境下验证了所设计微电网的有效性
2020-10-07 cs.SY eess.SY
End-to-End Learning with Multiple Modalities for System-Optimised Renewables Nowcasting
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）
本文提出多模态端到端学习方法，融合全天空图像与气象传感器数据预测可再生能源功率，并通过可微最优潮流最小化系统成本，在荷兰真实数据上相比单模态基线降低系统成本30%。
2023-04-14 cs.LG cs.SY eess.SY
Simulating the Power Electronics-Dominated Grid using Schwarz-Schur Complement based Hybrid Domain Decomposition Algorithm
本文提出了一种新的两阶段混合区域分解算法，以加快动态仿真和电力系统的分析，可以计算要求，由于可再生能源的高渗透率。在分解的第一级，基于Schwarz的策略是用来解耦的原始问题到各个子系统，通过边界变量松弛，而在第二级，每个解耦的子系统进一步分解成子域，使用舒尔互补方法独立解决。收敛性检查在这两个阶段，以确保子系统的并行实现可以产生相同的结果，原来的问题。所提出的方法进行了测试IEEE 9总线系统中，一个同步发电机被替换为一个太阳能光伏发电场通过并网逆变器（GFM）与导纳控制方法，以评估其有效性和适用性的大规模和超大规模的实现。由于传统的双环GFM在连接到具有小电网电感的较强电网时不稳定，因此采用虚拟电感方法来增加连接电网的等效电感以增强稳定性。
2022-12-09 cs.SY eess.SY
Hydrogen and Battery Based Energy Storage System (ESS) for Future DC Microgrids
本文提出一种结合氢能和电池的混合储能系统，利用隔离式DC-DC转换器和PEM技术实现氢气生产、存储与发电，以应对未来高可再生能源渗透率直流微电网的长期稳定供电和功率波动问题。
2024-06-02 cs.SY eess.SY
Towards Scalable FMI-based Co-simulation of Wind Energy Systems Using PowerFactory
本文将 FMI 协同仿真接口集成到 DIgSILENT PowerFactory，并通过其 RMS 模式与 MATLAB/Simulink 的标准化耦合，验证风电场并网仿真的准确性与可扩展性。
2023-09-27 cs.SY eess.SY
An Optimal Battery-Free Approach for Emission Reduction by Storing Solar Surplus in Building Thermal Mass
本文提出利用建筑热质量作为被动存储来减少建筑排放，通过调整室内温度设定点来优化太阳能盈余的存储，从而在保持舒适度的同时降低电网电力消耗。
2026-03-30 cs.AI cs.SY eess.SY
Probabilistic Load-Margin Assessment using Vine Copula and Gaussian Process Emulation
随着可再生能源的日益普及和负荷的变化，电力系统状态的不确定性越来越大，威胁着电力系统规划和运行的安全性。面对这些挑战，本文提出了一种具有成本效益的，非参数的方法来量化不确定的功率注入对负载裕度的影响。首先，我们提出了一种新的藤蔓Copula，由于其模拟复杂的多变量高度依赖的模型输入的能力，产生系统的不确定输入。此外，为了减少传统的蒙特卡罗方法所需的计算时间，我们建议使用一个非参数，高斯过程仿真器为基础的降阶模型，以取代原来复杂的连续潮流模型。该仿真器允许我们以可忽略的计算成本在采样值处执行耗时的连续潮流求解器。IEEE 57节点系统，其中相关的可再生能源发电附加进行的仿真，揭示了所提出的方法的优良性能。
2020-04-13 cs.SY eess.SP eess.SY
Microgrid Building Blocks for Dynamic Decoupling and Black Start Applications
本文针对微电网需与大电网及相邻微电网无缝集成的需求，提出采用集成至GridLAB-D的相量域模型研究背靠背变流器的接口作用，并通过改进IEEE 13节点系统仿真验证了其动态解耦与可控支撑能力。
2024-08-14 cs.SY eess.SY
A study on the dynamic model of a three-phase grid-connected inverter and an innovative method for its verification
针对可再生能源并网场景下逆变器动态建模需求，本文采用状态空间平均法推导并网电压源逆变器动态模型，通过平均方程矩阵形式求解占空比零分量获取稳态工作点，在Matlab Simulink中完成模型验证，提升了模型理解的效率与清晰度。
2024-01-31 cs.SY eess.SY physics.app-ph
Control Strategy for Virtual Synchronous Generator Based on Y-Z Source Inverter in Islanded Grids
针对传统逆变器及负载变化导致VSM吸收谐波和不平衡的问题，本文首次将YZSI与增强型多环控制结合用于孤岛系统，实现高效电能传输并改善频率、电压及电流控制性能。
2023-12-11 cs.SY eess.SY
Optimal Power Sharing for Hybrid Energy Storage Systems Based on Karush-Kuhn-Tucker Conditions
针对混合储能系统，提出基于KKT条件解析验证的功率分配控制器，以最小化损耗，计算高效，适用于实时应用。
2026-09-28 cs.SY eess.SY
Analysis and Control of Acoustic Emissions from Marine Energy Converters
Institute for Energy Systems, School of Engineering, The University of Edinburgh（爱丁堡大学工程学院能源研究所）
本文提出了一种控制框架，通过改进发电机架构和操作控制减少海洋可再生能源设备的声发射风险，重点探讨了直接驱动永磁同步发电机对降低声压级的效果及最大功率点跟踪系数调整对减少对海洋哺乳动物影响的作用。
2025-11-25 cs.SY eess.SP eess.SY
Assessing the impact of weather-induced uncertainties in large-scale electricity systems
本文提出一种生成自洽随机天气数据的新方法，通过分解历史天气数据频谱分量并映射多参数依赖关系，结合欧洲大规模能源系统模型，量化风能和太阳能发电等参数的波动范围，为未来韧性电网规划提供基础。
2024-05-30 cs.SY eess.SY
Artificial Neural Network-Based Voltage Control of DC/DC Converter for DC Microgrid Applications
University of Vaasa（瓦萨大学）；Indiana University（印第安纳大学）
可再生能源技术的快速发展使得微电网的概念在电力系统中得到广泛的应用。由于直流配电系统具有储能容易集成、系统损耗小等优点，直流微网受到了广泛关注。PI、PID等线性控制器已经成熟并广泛应用于电力电子工业中，但随着系统参数的变化，它们的性能并不理想。在这项研究中，提出了一种基于人工神经网络（ANN）的DC-DC升压转换器的电压控制策略。在本文中，模型预测控制（MPC）作为一个专家，它提供的数据训练提出的神经网络，作为神经网络的微调，然后它被用来直接控制升压直流变换器。ANN的主要优点是神经网络系统辨识减少了系统模型的不准确性，即使在不准确的参数下，并且由于其并行结构，与MPC相比具有更小的计算负担。为了验证所提出的人工神经网络的性能，进行了广泛的MATLAB/Simulink仿真。仿真结果表明，基于神经网络的控制策略具有更好的性能，在不同的负载条件下相比，PI控制器。训练后的神经网络模型的精度约为97%，这使得它适合用于直流微电网应用。
2021-11-05 cs.LG cs.SY eess.SY
Time Aggregation Techniques Applied to a Capacity Expansion Model for Real-Life Sector Coupled Energy Systems
模拟能源系统对于能源规划至关重要，可以了解波动的可再生能源的影响和多个能源部门的整合。容量扩展是能源分析师的强大工具，包括模拟能源系统，并选择投资新能源。在本文中，我们应用聚类聚合技术从文献中非常不同的现实生活中的部门耦合能源系统。我们系统地比较聚合技术的解决方案的质量和模拟时间。此外，我们提出了两个新的聚类方法与有前途的结果。我们表明，聚合技术导致一致的解决方案的时间节省75%和90%之间。此外，聚合解决方案的质量通常非常好。据我们所知，我们是第一个分析并得出结论的集群的加权表示是有益的。此外，据我们所知，我们是第一个推荐在非常不同的能源系统中具有良好性能的聚类技术：具有欧几里得距离度量的k均值，聚类天数和加权选择，其中选择聚类中的中值，最大值和最小值元素。对结果的深入分析表明，当投资决策与能源系统的整体行为密切相关时，聚合技术表现出色。我们提出了未来的研究方向，以补救时，这是不是这样的情况。
2020-12-17 cs.CE cs.SY eess.SY
Iterative learning control in prosumer-based microgrids with hierarchical control
电力系统由于可再生能源的不断增加而发生根本性的变化。考虑到随之而来的发电分散化，基于产消者的微电网概念提供了从头开始重新思考电力系统结构和运营的机会。在基于产消者的微电网中，每个电网节点可以将能量馈送到电网中并从电网中汲取能量。该概念允许空间聚合，使得微电网之间的交互也可以表示为基于产消者的微电网。这项工作的贡献是三方面的：（i）我们提出了一个分散的分层控制方法，在网络包括不同的时间尺度，（ii）我们使用迭代学习控制，以补偿周期性的需求模式，并节省低层控制能量和（iii）我们确保渐近稳定性和单调收敛的迭代域的线性化动态和验证的性能通过模拟的非线性动态。
2020-06-26 cs.SY eess.SY nlin.AO
Towards a Scalable and Flexible Simulation and Testing Environment Toolbox for Intelligent Microgrid Control
微型电网和智能电网在将可再生能源纳入常规电网和向偏远地区供电方面发挥着重要作用。现代MSG由于其高效率和灵活性而在很大程度上由电力电子转换器驱动。然而，由于在各种不同的MSG拓扑结构中对能量可用性、安全性和电压质量的要求最高，因此控制MSG是一项具有挑战性的任务。这就要求在开发阶段对新的控制方案进行全面测试，并与现有技术进行比较，以确保其可行性。这特别适用于强化学习（RL）领域的数据驱动控制方法，其稳定性和操作行为很难先验评估。因此，OpenModelica微电网Gym（OMG）包，一个开源的软件工具箱的模拟和控制优化的味精，提出。它能够对任意MSG拓扑进行建模和仿真，并为即插即用控制器测试提供基于Python的接口。特别是，标准化的OpenAI Gym接口允许轻松集成基于RL的控制器。除了OMG工具箱的介绍，应用程序的例子突出显示，包括安全的贝叶斯优化低级别的控制器调整。
2020-05-19 cs.SY eess.SY
Hierarchical Agglomerative Clustering for Efficient Annual Voltage Security Assessment in Very-High RES Penetrated Power Systems
本文提出一种基于实际电压响应的无监督学习框架，采用层次凝聚聚类选择代表性运行点，可在高RES渗透率电力系统中大幅减少年度运行点数量，且电压行为重构精度高，性能优于现有方法。
2026-08-31 cs.SY eess.SY
Coupling OMNeT++ and mosaik for integrated Co-Simulation of ICT-reliant Smart Grids
本文介绍cosima项目，将通信仿真器OMNeT++与协同仿真框架mosaik耦合，以分析智能电网服务在真实通信条件下的韧性与鲁棒性，并通过50个智能体实验验证其功能与优势。
2024-05-29 cs.MA cs.NI cs.SY
