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欢迎阅读IEEE Transactions on Sustainable Energy期刊2025年issue4文章推送（第5期/共6期）。本期推送共包含10篇研究论文，聚焦于可再生能源并网与电力系统稳定性优化，主要涵盖构网型逆变器控制、混合储能系统管理、氢能系统优化、微电网调度、光伏功率预测以及智能配电网电压调控等前沿研究方向。本期文章为新能源电力系统的安全稳定运行与高效管理提供了技术支撑和理论依据。
本期目录
📖 第1篇：基于功率同步控制的构网型逆变器故障后振荡抑制策略研究
📖 第2篇：考虑氢能供应与电网服务的电解制氢厂优化设计与技术选择
📖 第3篇：不平衡电网条件下构网型逆变器资源：挑战、解决方案与前景
📖 第4篇：基于特征驱动的微电网经济调度：太阳能诱导的应急平衡满意策略
📖 第5篇：构网型风力发电机与构网型储能系统协同控制助力电力系统恢复
📖 第6篇：计算高效模型预测控制在混合储能系统独立微电网初级管理中的增强应用
📖 第7篇：高比例光伏智能配电网自主电压调控：一种图元强化学习方法
📖 第8篇：基于电磁暂态仿真的逆变型电源扰动事件分析
📖 第9篇：基于GPT的超短期分布式光伏功率预测方法
📖 第10篇：基于功率衍生虚拟阻抗与混合PI-MPC电网形成控制的改进暂态和稳态功率分配方案
📖 第1篇
📌 基于功率同步控制的构网型逆变器故障后振荡抑制策略研究
Post Fault Oscillation Damping of Power Synchronisation Control-Based Grid Forming Inverters
作者：Chalitha Liyanage，Lasantha Meegahapola，Inam Nutkani
随着可再生能源在电力系统中不断渗透，构网型逆变器(GFMIs)动态特性显著影响系统稳定性。虽然多种故障穿越(FRT)策略已用于GFMIs，故障期间电压支撑能力受到评估，但故障后性能分析与改进研究较少。本文聚焦基于功率同步控制(PSC)的GFMIs，理论与仿真揭示不同网络强度、负载水平及故障阻抗条件下，PSC型逆变器均表现出显著的故障后振荡现象。为此，提出了两种创新的故障后振荡阻尼(PFOD)策略：动态参考功率调整和基于Sigmoid函数的自适应阻尼策略。
动态参考功率调整策略通过逐步调整有功与无功功率参考值避免了传统突变引发的剧烈振荡；而Sigmoid自适应阻尼策略利用非线性函数动态调整阻尼系数，有效抑制电压相角波动，防止欠阻尼或过阻尼响应。结果显示，两策略单独应用均有效改善故障后性能，而结合使用更佳。
团队基于IEEE-39节点网络及OPAL-RT平台实时验证，结果显示PFOD策略在平衡和不平衡故障条件下表现出良好鲁棒性和一致性，特别在弱电网条件(SCR≤1)下，显著减小故障后功率振荡幅度，缩短恢复时间，且不影响逆变器电压调节能力。研究为GFMI性能规范制定提供指导，对提升可再生能源电力系统稳定运行意义重大。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10938725
📖 第2篇
📌 考虑氢能供应与电网服务的电解制氢厂优化设计与技术选择
Optimal Design and Technology Selection for Electrolyzer Hydrogen Plants Considering Hydrogen Supply and Provision of Grid Services
作者：Abdallah F. El-Hamalawy，Hany E. Z. Farag，Amir Asif
随着全球推进碳中和，电解制氢厂（EHPs）作为连接可再生能源与氢经济的关键枢纽，既提升了电网韧性，又生产绿色氢能。面临的核心挑战是如何选择最适合的电解槽技术以实现效率和成本的最优。碱性电解槽（AE）与质子交换膜电解槽（PEME）技术特性各异，需结合电网服务需求精准匹配。
本文创新提出了整合电化学建模和电网服务参与机制的多维度优化模型，涵盖容量拍卖（CA）、运行备用（OR）、可再生能源平滑（RS）等服务，满足多种氢能需求。目标是通过优化EHP设备容量、选择最佳电解槽技术及内参数调整，最小化氢能平准化成本(LCOH)。
基于IEEE 30节点输电系统的多场景验证显示：PEME技术在可再生能源平滑与高压应用中表现卓越，而AE技术在固定电价及低压场景更具成本优势。优化结果表明，合理技术选择可使LCOH降低高达30%。研究首次构建包含详细电化学模型的优化框架，充分考虑安全约束，实现电解槽设计与电网服务协同优化，为制造商和运营商提供理论依据。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10925845
📖 第3篇
📌 不平衡电网条件下构网型逆变器资源：挑战、解决方案与前景
Grid-Forming IBRs Under Unbalanced Grid Conditions: Challenges, Solutions, and Prospects
作者：Xinquan Chen，Siqi Bu，Ilhan Kocar
随着风电、光伏等可再生能源渗透率提升，基于逆变器的资源（IBRs）成为电力系统关键组成。IBR控制策略分为跟网型(GFL)和构网型(GFM)。GFM模拟同步发电机，具备自建频率和电压支撑能力，展现更优稳态性能。
当电网发生不对称故障时，正负序分量引发GFM-IBRs的二倍频振荡，导致功率和频率波动，伤害小信号稳定性。电流限制会触发从构网模式向限制模式切换，造成功率同步失稳。负序电流特性引发保护误动作及故障定位难题。
针对挑战，提出多种控制策略：如正负序解耦控制、虚拟阻抗和电流饱和限流、负序控制策略（平衡三相电压、负序电流注入）、电流协调（相位角优先、自适应限流）。未来需发展负序耦合动态模型、适应不平衡的同步控制、稳态分析模型和故障穿越协调控制，保障高比例新能源电网的安全运行。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11027640
📖 第4篇
📌 基于特征驱动的微电网经济调度：太阳能诱导的应急平衡满意策略
Feature-Driven Microgrid Economic Dispatch via Solar-Induced Contingent Balancing Satisficing
作者：Hanjiang Dong，Lubin Wu，Shenglin Li，Zipeng Liang，Chi-Yung Chung，Jizhong Zhu
针对太阳能发电不确定性对微电网经济调度的挑战，本文提出太阳能诱导的应急电热平衡风险度量方法，并建立了电热平衡满意(EBS)框架，避免传统方法对模糊集大小直接刻画的不足，实现运营商可控的应急成本目标设定和风险正向最小化。
研究将单目标EBS拓展为多目标模型，分别针对电力和热力设置独立平衡成本目标，细化太阳能不确定性对电热资源的影响管理。同时，基于软动态时间规整的k-means聚类方法提取典型场景，赋予高频场景更高权重，降低计算负担，提升决策针对性。
设计双边响应仿射资源自适应方法，将复杂EBS模型转化为可计算的双层优化问题，结合
线性化处理和
双重转换，提高求解效率。IEEE测试系统和实际热力网络案例验证表明，框架性能可媲美甚至优于先进的分布鲁棒优化方法，且解释性明显，具备良好工程推广潜力。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11005474
📖 第5篇
📌 构网型风力发电机与构网型储能系统协同控制助力电力系统恢复
Coordinated Control of Grid-Forming Wind Turbines and Grid-Forming Energy Storage Systems for Power System Restoration
作者：Yuping Zhang，Yunyun Xie，Sheng Cai，Qiuwei Wu，Haobin Zhu，Zhengrong Xiang
为应对极端天气下停电风险，构网型风力发电机（GFM-WT）以其快速重启和电网支撑提供了有力恢复方案。但单个GFM-WT依赖外部构网源自启动，受风功率短缺限制，存在恢复失败风险。
本文创新结合GFM-WT与构网型储能系统（GFM-ESS），打造黑启动电源。GFM-ESS不仅提供自启动能力，还增强了GFM-WT在风力不足及负荷恢复时的支撑。提出包含预同步控制、电力系统稳定器、模型预测二次频率控制的完整协同控制策略，确保恢复过程稳定。
仿真测试中，策略有效提升了风功率短缺时系统稳定性和安全性。与传统跟网控制相比，构网控制展现出更强电压频率支撑，成功完成风机辅助启动等大功率冲击恢复，克服容量限制引发的失败。研究为新能源丰富地区提供了可靠恢复方案，推动未来电力系统安全运行。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11002600
📖 第6篇
📌 计算高效模型预测控制在混合储能系统独立微电网初级管理中的增强应用
Computationally Efficient Model Predictive Control for Enhanced Primary-Level Management of Standalone Microgrids With Hybrid Storage Systems
作者：Imran Pervez，Charalampos Antoniadis，Hakim Ghazzai
针对混合储能系统（HSS）微电网初级控制中计算复杂度高、响应不足的问题，本文提出闭环形式的AS-based模型预测控制(MPC)方法。该方法结合了传统AS-based MPC与监督控制的优势，显著提升鲁棒性与计算效率。
混合储能系统整合了高能量密度的电池（BES）和高功率密度的超级电容器（SCP），但需优化二者交互和保证荷电状态（SoC）限制。本文方法解决了传统电流滤波（CF）无法同时满足该需求的不足，设计的闭环MPC确保控制决策时间短于采样间隔，支持增长型储能系统，降低硬件要求。
对比改进的AS-based MPC、Hildreth二次规划（HQP）和序列二次规划（SQP）等方法，实验显示本文方法计算复杂度显著降低，且提升了储能系统寿命和稳定性，特别适合农村或电网不稳定区域。该突破为独立微电网提供了高效、低成本的管理技术。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10955859
📖 第7篇
📌 高比例光伏智能配电网自主电压调控：一种图元强化学习方法
Autonomous Voltage Regulation for Smart Distribution Network With High-Proportion PVs: A Graph Meta-Reinforcement Learning Approach
作者：Leijiao Ge，Jingjing Li，Luyang Hou，Jingang Lai
针对配电网中大量分布式光伏带来的电压质量问题，传统物理模型控制依赖精确电网参数，难以满足复杂动态特性要求。本文创新提出基于图卷积网络(GCN)的图元强化学习(MLG-MATD3)方法，将电压控制转换为部分可观测马尔可夫决策过程，融合深度强化学习(DRL)和元学习(ML)，有效提升非稳态环境适应能力。
为缓解智能体间学习不均衡问题，引入了基于GCN的自注意力机制与价值分解，增强多智能体间的协作效率和稳定性，并充分利用电网拓扑结构和节点特征。
实证基于IEEE 33、141和322总线系统，较五种其它多智能体DRL及模型预测控制，本文算法在电压违规率(低于1%)和主动功率损耗指标上均取得显著优势。研究成果为高比例光伏接入的智能配电网自主电压控制提供了创新实用方法。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10982124
📖 第8篇
📌 基于电磁暂态仿真的逆变型电源扰动事件分析
Analysis of a Disturbance Event With Inverter-Based Resources Using EMT Simulations
作者：Suman Debnath，Phani Marthi，Jongchan Choi，Sayan Samanta，Nilanjan Ray Chaudhuri，Andrew Arana，Huzaifa Karimjee，David Piper，Md Arifujjaman
应对逆变型电源(IBRs)动态特性，本文首次利用电磁暂态(EMT)仿真技术复现2018年安吉利斯森林扰动期间的光伏电站局部脱网现象，为电力系统规划和运行分析提供了创新工具。
结合WECC电网模型升级和详细的光伏电站开关系统模型，包括逆变器、滤波器及集电系统，采用模块化集成及缓冲区域增强仿真精度。结果成功模拟故障引发的暂态过电压和直流反向电流保护动作，揭示了传统相量域难以捕捉的微观动态特性。
敏感性分析指出逆变器保护算法和滤波器配置对故障穿越能力影响关键，电容器运行方式和电网模型规模及关键设备建模精度亦影响仿真准确性。研究强调采用高精度EMT模型进行假设分析的重要性。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10964428
📖 第9篇
📌 基于GPT的超短期分布式光伏功率预测方法
An Ultra-Short-Term Distributed Photovoltaic Power Forecasting Method Based on GPT
作者：Hengqi Zhang，Jie Yang，Siyuan Fan，Hua Geng，Changkun Shao
针对分布式光伏发电功率预测难题，特别是在数据稀缺和随机波动条件，本文提出基于生成式预训练Transformer(GPT)的超短期分布式光伏功率预测方法，实现创新的数据映射与模型训练框架。
方法通过模型链先将气象数据映射为虚拟光伏功率数据，利用不同空间分辨率生成充分考虑辐照度、气温等冲击的虚拟数据，随后预训练基于Transformer的预测模型，实现15分钟至4小时跨度的预测，最终采用少量真实数据进行微调轻量级部署。
实验表明，当仅有1个月真实数据时，平均均方根误差分别较LSTM、线性模型和传统Transformer模型减少了37.22%、32.92%和10.87%，验证了模型的出色数据适应能力。该方法在3个国家数据集上均表现出色，特别适合历史数据不足的新设备快速部署。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10979247
📖 第10篇
📌 基于功率衍生虚拟阻抗与混合PI-MPC电网形成控制的改进暂态和稳态功率分配方案
A Power-Derived Virtual Impedance Scheme With Hybrid PI-MPC Based Grid Forming Control for Improved Transient and Steady State Power Sharing
作者：Imran Khan，A. S. Vijay，Suryanarayana Doolla
针对低压配电网络因高R/X比及非线性、不平衡负载导致的总谐波失真(THD)和电压不平衡因子(VUF)升高问题，本文提出创新的功率衍生虚拟阻抗(PDVI)方案，结合混合PI-MPC电网形成控制实现分布式发电机(DG)间的高效功率分配。
PDVI方案基于各功率分量派生虚拟阻抗参数，无需联络线阻抗信息，具备良好可扩展性；该控制器在暂态与稳态均显著提升功率分配效果，且不依赖负载变化信息，确保策略在暂态期间有效工作。相比传统PI，混合PI-MPC展现更低电压THD和更优动态响应。
通过MATLAB/Simulink实验验证了两DG系统和CIGRE低压网络的性能，灵敏度分析显示PDVI参数显著影响PCC的电压降、THD及VUF。实验进一步确认该控制策略在非线性及不平衡负载下性能优越，相较现有MPC电网形成与虚拟阻抗方法，在功率分配与电能质量保持方面均表现更佳，适合弱电网与微电网应用。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10855669
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