Chance-constrained Solar PV Hosting Capacity Assessment for Distribution Grids Using Gaussian Process and Logit Learning
本文提出一种基于高斯过程和Logit学习的机会约束框架，用于评估配电网光伏接纳能力，在IEEE测试案例上预测过电压准确率达93%，且计算成本低。
2025-05-26 cs.SY eess.SY
PV Integration in Low-Voltage Feeders with Demand Response
ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
本文研究利用电热水泵实现需求响应，提升低压配电网的光伏接入容量，通过变压器功率测量提出控制策略，优化柔性负载调度并减少负载切换。
2014-08-07 cs.SY eess.SY
Hosting Capacity Approach Implications
本文回顾了发电托管容量（HC）的计算方法，以考虑电网的运行灵活性-安全地重新配置系统的能力。本质上，发电主机容量是根据一组限制因素确定的--电压、热（导体负载）、反向电流（在馈电头、电站Transformer或变电站）和电压变化（由于发电输出的突然变化）。不久前，加州投资者拥有的公用事业公司（IOUs）增加了一项新的标准，该标准不允许在可能改变系统配置的监控和数据采集（SCADA）点处发生逆流，旨在防止逆流转移到相邻馈线。这一新标准旨在将操作限制作为托管容量的一部分，称为具有操作灵活性的托管容量（OpFlex）。本文探讨了这种方法的不足之处，并建议在确定托管容量时进行实际传输分析，而不是实施OpFlex方法。此外，我们讨论了需要过渡到确定托管容量配置文件（所有时间间隔），而不是一个平线（一个，表现最差的时间间隔）托管容量。托管能力概况将告知开发商每一间隔的限制和机会，创造新的机会，以较低的成本实现更高的DER渗透率。随着技术和计算的进步，这样的方法既不是实现范围之外，也不是计算上昂贵的。作为回报，一旦编程不违反某些发电配置文件作为互连要求的一部分，更多的DER可以互连，并且公用事业公司将更好地了解其实际操作灵活性，从而使整个社会受益。
2021-10-20 cs.SY eess.SY
Efficient Quantile-Resolved Hosting Capacity Assessment on Nodal Level for Low-Voltage Grids
Siemens AG（西门子股份公司）；Technical University of Darmstadt（达姆施塔特工业大学）
本文提出一种高效计算低压电网节点级分位数解析接入容量分布的方法，利用多元正态分布和线性化潮流模型，在保持高准确性的同时大幅降低计算时间，适用于配电系统实时管理。
2026-09-09 cs.SY eess.SY
Decomposed Phase Analysis using Convex Inner Approximations: a Methodology for DER Hosting Capacity in Distribution Systems
本文提出一种基于凸内近似的分解相位分析方法，通过逐相优化、选择性修改阻抗和迭代放宽电压边界来降低保守性，从而量化三相配电馈线的分布式能源承载能力。
2023-10-31 cs.SY eess.SY
Spatio-Temporal Modeling for Flash Memory Channels Using Conditional Generative Nets
University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
我们提出了一种数据驱动的方法来建模的时空特性的NAND闪存读取电压使用条件生成网络。所学习的模型基于单元及其周围单元的编程电平以及指定的编程/擦除（P/E）循环时间戳来重构来自单个存储器单元的读取电压。我们使用单元读取电压分布，单元级错误率和最容易受到单元间干扰（ICI）影响的模式的相对错误频率在一系列时间戳上评估模型。我们的结论是，该模型准确地捕捉闪存通道的空间和时间特征。
2022-05-23 cs.LG cs.SY eess.SY
Spatio-Temporal Graph Convolutional Neural Networks for Physics-Aware Grid Learning Algorithms
提出STGCN-DRL无模型VVC框架，利用基于潮流的GSO、时空图卷积与PPO控制智能逆变器，并在123节点不平衡系统中验证其电压稳定效果。
2023-04-04 cs.SY eess.SY
Quantifying Hosting Capacity for Rooftop PV System in LV Distribution Grids
电力系统由于分布式发电机（DG）的广泛使用而面临着越来越多的可靠运行挑战，屋顶光伏系统在低压（LV）配电网。表征托管容量（HC）对于评估电网在升级之前可以容纳的分布式发电总量至关重要。对于HC的分析，一些方法进行了大量的模拟，缺乏理论保证，可以费时。因此，还存在对所有必要的操作约束进行优化的方法。但是，复杂性和固有的非凸性导致非最优解。针对这些问题，本文提出了一种HC测定的构造性模型。在几何上获得全局最优HC的基础上，根据实际约束条件依次构造HC解，使得在非凸模型下也能获得最优解。在实际应用中，考虑了三相不平衡条件和并行计算以提高计算速度。我们验证了我们的方法通过广泛的IEEE标准系统的数值结果，如8总线和123总线的径向配电网，其中获得的全局最优值和性能说明。
2019-09-02 cs.SY eess.SY
The role of hosting capacity study in power system advancements: a review
由于能源需求的增加和环境问题，传统能源的快速耗尽促使电力公司将更多的可再生能源整合到其电力系统中。由于这些源的间歇性和低或不存在的惯性响应，RES的高渗透性可导致电力系统运行中的各种问题，例如电力系统电压和频率的振荡、谐波失真增加、保护设备故障、Transformers和馈电线过载以及线路损耗增加。当可再生能源系统日益融入现有网络，导致网络的托管容量（定义为可再生能源系统在没有任何技术和操作问题的情况下可以安装的最大容量）超过其极限时，就会出现这种问题。本文回顾了自其成立以来，在电力网络研究和开发的HC评估和增强所取得的进展。还试图强调当前和未来的问题，涉及碳氢化合物技术的发展负担得起的，在详尽的，清洁和可靠的电源，为长期利益
2023-01-11 cs.SY eess.SY
Quantifying the power grid hosting capacity gained by coordinating distributed solar, battery storage and electrified flexible loads
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；University of Vaasa（瓦萨大学）
本文通过动态协调分布式能源资源提高电网承载能力，采用三种方法分析电网承载能力，发现动态操作和DER交互可显著提升容量，电池成为最关键技术。
2026-11-13 cs.SY eess.SY
Voltage Estimation in Low-Voltage Distribution Grids with Distributed Energy Resources
目前的配电网通常具有有限的感测能力，因此其特征在于低可观测性。提高可观测性是增加分布式能源（如配电网中的太阳能光伏）托管容量的先决条件。在这种情况下，本文提出了学习辅助低电压估计使用未开发的，但现成的和广泛分布的传感器从有线电视（CATV）网络。CATV传感器提供5分钟分辨率的及时本地电压幅度感测，并且可以提供比当前部署的公用事业传感器多一个数量级的配电系统状态数据。所提出的解决方案结合了来自相邻CATV传感器的电压读数，考虑到观测的时空方面，并使用随机森林估计所有非监控总线处的单相电压幅值。所提出的方法的有效性证明了使用1572总线馈线从SMART-DS数据集的两个案例研究-被动配电馈线（无PV）和主动配电馈线（PV）。分析是在模拟数据上进行的，结果表明，即使在极低百分比的可观察节点上，电压估计也具有很高的准确度。
2020-11-11 cs.SY eess.SY
Violation-Informed Spatio-Temporal Adaptive Targeting Framework for EV-Driven Distribution System Expansion Planning
提出一种违规感知的时空自适应目标框架，通过违规分析、联合优化和时空降维方法，高效解决电动汽车引起的电压和电流违规问题，在保持规划精度的同时大幅降低计算复杂度。
2026-06-11 cs.SY eess.SY
Impacts of Community and Distributed Energy Storage Systems on Unbalanced Low Voltage Networks
The University of Sydney（悉尼大学）
本文研究了社区和分布式储能系统在不平衡低压网络中对功率损耗、承载能力和网络不平衡的影响，通过混合整数二次规划模型优化储能系统的规模和位置，以减少年度能量损耗并满足电压约束。
2018-09-20 cs.SY eess.SY
Service-Aware Hosting Capacity Assessment of Edge Data Centers with Workload Flexibility
University of Houston（休斯顿大学）；West Virginia University（西弗吉尼亚大学）
本文针对含可转移工作负载的边缘数据中心，构建服务感知托管容量评估模型，经IEEE 33节点系统验证，AI DC的托管容量增益最高达9.89%，MEC DC达4.46%，CDN增益可忽略。
2026-10-14 cs.SY eess.SY
Performance assessment of Synchronous Condensers vs Voltage Source Converters providing grid-forming functions
在逆变器发电占很大比重的电力系统中，具有足够的并网电源是保证系统稳定的必要条件之一。电网形成功能在历史上一直由同步电机实现。然而，通过适当的控制，它也可以由电压源转换器（VSC）提供。这项工作提出了两种技术与电网形成能力：VSC与电网形成控制加上足够的能量存储系统，和同步电容器（SC）之间的比较。这两种设备的惯性响应进行比较，以及他们的贡献，系统的强度和短路电流的等效容量表示的视在功率和惯性储备。他们的行为电网干扰评估通过时域模拟的基础上详细的电磁暂态（EMT）模型。结果表明，这两种设备在秒的时间尺度上实现了相似的性能。然而，对于较短的时间窗口，它们呈现出不同的行为：SC确保在扰动后的前几十ms内具有更好的刚度，而VSC提供更快的刚度。
2021-06-07 cs.SY eess.SY
Adaptive Spatial-Temporal Graph Learning-Enabled Short-Term Voltage Stability Assessment against Time-Varying Topological Conditions
College of Electrical and Information Engineering, Hunan University（湖南大学电气与信息工程学院）；State Key Laboratory of HVDC (China Southern Power Grid Electric Power Research Institute)（高压直流输电国家重点实验室（中国南方电网电力科学研究院））
本文提出一种自适应空间-时间图学习方法，用于在时间变化拓扑条件下评估短时电压稳定性。通过自适应图表示矩阵和空间注意力机制，有效捕捉电网中节点间的复杂空间关联，并利用优化的残差时空图卷积网络挖掘系统时空特征。
2026-04-25 cs.SY eess.SY
Impact of Phase Selection on Accuracy and Scalability in Calculating Distributed Energy Resources Hosting Capacity
本文研究分布式能源连接相假设对配电网承载容量和动态运行包络计算的影响，发现引入二元变量的混合整数OPF虽能获得最高目标函数值，但显著增加了计算复杂性。
2024-05-31 cs.SY eess.SY math.OC
OptiQU: Coordinated Multi-Level Voltage and Reactive Power Control for Enhanced Voltage Quality and Secure Grid Operation
Fraunhofer Institute for Energy Economics and Energy System Technology IEE（弗劳恩霍夫能源经济学和能源系统技术研究所）；University of Kassel（卡塞尔大学）；Mitteldeutsche Netzgesellschaft Strom mbH（中德电网公司）；Thüga AG（蒂古股份公司）；Thüga Energienetze GmbH（蒂古能源网络有限公司）；TU Dortmund University（多特蒙德工业大学）；Maschinenfabrik Reinhausen GmbH（莱因豪森机械厂有限公司）；EnSolVision GmbH（恩索尔视觉有限公司）；Dipl.-Ing. H. Horstmann GmbH（H. 霍斯曼工程技术有限公司）
提出OptiQU协调控制概念，结合集中优化与分散局部控制，协调中低压配电网的电压和无功功率，以缓解电压越限、减少弃电并提高接纳能力。
2026-05-22 cs.SY eess.SY
Spatio-Temporal Visualization of Interdependent Battery Bus Transit and Power Distribution Systems
运输电气化的高度渗透及其相关的充电要求放大了运输和配电系统的相互依赖性。紧急的相互依赖性要求系统操作员充分了解两个系统的状态。为此，提出了一个可视化工具来说明电池总线运输和配电系统和相关组件的相互依赖性。该工具旨在监测两个系统的组件，例如电动公交车的位置，电池的充电状态，电价，电压，电流和有功/无功功率流。结果展示了可视化工具在监测公交车运输和配电组件方面的成功，以确定电动公交车时空充电的可靠的成本效益方案。
2020-11-22 cs.HC cs.SY eess.SY
Decision-Gated Surrogate-Assisted Stochastic Optimization with Independent High-Fidelity Certification for Photovoltaic Hosting-Capacity Planning
University of Michigan（密歇根大学）；University of Cape Coast（开普海岸大学）；University of Michigan–Dearborn（密歇根大学迪尔伯恩分校）；Université Laval（拉瓦尔大学）
本文提出决策门控代理辅助随机优化框架，结合物理信息代理与独立认证，实现光伏接纳容量规划，显著加速并提升决策可靠性。
2026-09-28 cs.SY eess.SY
Autonomous Vehicle-to-Grid Design for Provision of Frequency Control Ancillary Service and Distribution Voltage Regulation
我们开发了一个系统级的设计，提供辅助服务（AS）的控制电网的车载电池，适用于电动汽车（EV）在共享服务。介绍了一种用于运输和能源管理系统之间的合作的架构，该架构使我们能够设计用于提供多目标AS的自主车辆到电网（V2G）：传输电网中的主频率控制和连接到EV的配电网中的电压幅度调节。该设计是基于配电电压的常微分方程模型，这是最近推出的一个新的物理为基础的模型，并利用本文评估和调节的时空充电/充电的大量人口的电动汽车的配电网的影响。自主V2G设计的有效性进行了评估与数值模拟的现实模型的传输和配电网的电动汽车在共享服务的综合运营数据。此外，我们提出了一个硬件在环测试评估其可行性的情况下，不可避免的延迟是由于涉及电源，控制和通信设备。
2022-02-15 cs.SY eess.SY math.DS
Diagnosis-Driven Co-planning of Network Reinforcement and BESS for Distribution Grid with High Penetration of Electric Vehicles
Department of Electrical and Computer Engineering, University of Houston（休斯顿大学电气与计算机工程系）
本文提出一种诊断驱动协同规划框架，通过识别关键瓶颈线路并优化电池储能部署，解决高电动汽车渗透率下的配电网优化问题。
2026-06-27 cs.SY eess.SY
The Impact of Heavy-Duty Vehicle Electrification on Large Power Grids: a Synthetic Texas Case Study
重型车辆（HDEV）的电气化是交通运输部门脱碳的新兴和快速发展的途径。在本文中，我们研究了增加车辆电气化对电网基础设施的影响，特别关注HDEV。我们利用的2000总线得克萨斯州输电网的合成表示，并在特拉维斯县，得克萨斯州，以及有关的运输数据的多个配电网的现实表示，HDEV电气化，揭示的后果，并暴露现有的电网基础设施所施加的限制。我们的分析表明，即使在适度的渗透水平下，也可能发生与HDEV的迁移率时空相关的电网电压问题。事实上，我们发现德克萨斯州只有11%的重型车辆同时充电可能导致输电网络上的严重电压违规，从而危及电网可靠性。此外，我们发现，几十辆电动汽车同时充电可能会导致配电层的电压违规。
2022-03-08 cs.SY eess.SY physics.soc-ph
Grid-aware Distributed Model Predictive Control of Heterogeneous Resources in a Distribution Network: Theory and Experimental Validation
在本文中，我们提出并实验验证了分布式能源（DER）的调度和控制框架，实现了跟踪一天前的调度计划托管可控和随机异构资源的配电网，同时尊重当地电网的节点电压和线路载流量的约束。该框架由两个算法层组成。在第一个（日前调度），我们确定一个聚合的调度计划。在第二层（实时控制）中，分布式模型预测控制（MPC）确定DER的有功和无功功率设定点，使得它们的聚合贡献跟踪调度计划，同时服从DER操作约束以及电网约束。该框架在真实规模的微电网上进行了实验验证，该微电网再现了CIGRE微电网基准系统的网络规范。
2020-08-06 cs.SY eess.SY
Scalable Optimization for Mobility-Aware Coordinated Electric Vehicle Charging in Power Distribution Networks
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）；Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
本文提出MAC框架，通过结合移动轨迹和充电决策，实现大规模电动汽车需求灵活性优化，以减少配电网过载升级需求。
2026-11-10 cs.SY eess.SY
Online distributed optimization for spatio-temporally constrained real-time peer-to-peer energy trading
针对实时P2P能源交易中的系统不确定性与物理网络约束问题，提出一种基于改进Lyapunov优化和ADMM的在线分布式算法，保障了市场的近优性能与安全长期运行。
2025-05-28 cs.SY eess.SY math.OC
