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欢迎阅读IEEE Transactions on Sustainable Energy期刊2025年issue3系列文章推送（第1期/共6期）。本期推送共包含10篇研究论文，聚焦于可再生能源系统优化、多能协同控制与智能预测等关键领域，涵盖风速与光伏功率预测、风电场运行控制、氢能系统调度、构网型变流器稳定性、综合能源系统故障分析以及电力-交通协同数据共享等前沿方向，为高比例新能源电力系统的安全、高效与智能化运行提供理论创新与技术解决方案。
本期目录
📖 第1篇：基于OWT-STGradRAM的超短期时空风速预测方法
📖 第2篇：基于扰动观测器与漏斗控制的VSC-MTDC并网海上风电场暂态频率-电压支撑策略
📖 第3篇：热电综合能源系统中热动态嵌入的故障分析研究
📖 第4篇：状态转移引发的构网型变流器暂态同步失稳：机理分析与改进策略
📖 第5篇：并网构网型逆变器并联系统的稳定域估计与分散暂态控制
📖 第6篇：促进电力-交通网络数据共享：一种联盟博弈方法
📖 第7篇：考虑多因素动态效应的光伏功率预测：基于动态局部特征嵌入的广度学习系统
📖 第8篇：混合风氢系统优化运行：为输电系统提供灵活性支持
📖 第9篇：风电场齿轮箱负载优化的最优功率控制策略
📖 第10篇：基于分布式方法的联网氢基微电网最优制氢调度
📖 第1篇
📌 基于OWT-STGradRAM的超短期时空风速预测方法
Ultra-Short-Term Spatio-Temporal Wind Speed Prediction Based on OWT-STGradRAM
作者：Feihu Hu，Xuan Feng，Huaiwen Xu，Xinhao Liang，Xuanyuan Wang
风速预测的准确性对于风电并网和电力系统调度至关重要。本文提出的关键方法为OWT-STGradRAM，其主要创新包括正交风向变换（OWT）和时空梯度回归激活映射（STGrad-RAM）。该方法突破传统，创新地将风电场编码为图像，通过二维卷积网络融合多源时空数据，并有效消除主导风向差异，提高模型适应性。
研究细节涵盖数据处理、模型训练与推理。采用实测气象数据，结合多源时空数据融合，并设计了“时空梯度编码”机制以显式捕获风机节点间空间关系。强调算法在不同地理气候条件下的自适应能力与空间特征可视化。
实验采用美国NREL数据集，涵盖68个风机站点共2012年时序气象数据。相较LSTM和CNN-LSTM基线，模型在RMSE上提升6.00%，在MAE上提升9.40%。中心区风机预测RMSE从0.443-0.411降低至0.388-0.276。消融实验显示两关键模块共同贡献使预测误差下降14.60%-20.24%。结论指出该方法显著提升超短期风速预测精度，且空间特征可视化为风电场优化布局提供支持。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10869841
📖 第2篇
📌 基于扰动观测器与漏斗控制的VSC-MTDC并网海上风电场暂态频率-电压支撑策略
Transient Frequency-Voltage Support Strategy for VSC-MTDC Integrated Offshore Wind Farms Based on Perturbation Observer and Funnel Control
作者：Wen Gao，Kaishun Xiahou，Yang Liu，Zhigang Li，Q. H. Wu，Dongxu Chang，Yihua Zhu
针对VSC-MTDC技术支持大规模海上风电的挑战，本文提出了基于扰动观测器与漏斗控制的暂态频率-电压支撑策略（PFTFVS），解决惯性低、频率电压主动支撑不足等问题。主要创新点为提出了自适应暂态频率支持与转子转速控制方法，以及换流站的频率与电压暂态支持控制器设计。
系统通过扰动观测器快速估计和漏斗控制器自适应调节，无需精确模型即可补偿不确定性与扰动。漏斗控制通过预设边界优化控制增益，显著提升了暂态响应速度与鲁棒性。
仿真验证基于多个极端工况，结果显示方案在三相短路和发电机脱网等场景中，频率和电压的最大偏差及变化率均显著下降，支持性能提升超过20%，且对测量噪声保持强鲁棒性。结论强调该策略提升了OWFs系统暂态稳定性，为新能源电力系统稳定运行提供创新方案。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10884062
📖 第3篇
📌 热电综合能源系统中热动态嵌入的故障分析研究
Thermal Dynamic Embedded Contingency Analysis for Heat-Electrical Integrated Energy System
作者：Aobo Guan，Suyang Zhou，Wei Gu，Shuai Lu，Alexis Pengfei Zhao，Xiaoping Zhang
本文研究面向多能融合背景下的热电综合能源系统（HE-IES）故障分析，针对系统潜在威胁故障开展基于仿真的诊断。创新设计了一种解析-数值混合方法实现热动态仿真，解决传统方法数值色散和计算效率瓶颈。
基于49节点测试系统，通过故障模型精准识别染先对电力与供热温度影响的连锁反应。研究揭示电力系统和热电联产组件故障可引发严重风险，而供热系统故障对水力系统威胁尤为突出，建议加强对关键耦合设备状态的监控。
实验结果表明所提方法较传统仿真节省了81.7%计算时间，且消除数值色散，验证了模型的高效性与准确性。本研究构建了首个集成热动态的HE-IES故障分析框架，具备重要理论与工程指导意义。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10795242
📖 第4篇
📌 状态转移引发的构网型变流器暂态同步失稳：机理分析与改进策略
State Transfer Induced Transient Synchronization Instability of GFM-VSC: Analysis and Improvement
作者：Yushuang Liu，Hua Geng，Geng Yang，Meng Huang，Changjun He，Xiaoming Zha，Wenze Ding，Feng Liu
研究针对GFM-VSC在电网故障下因电流限幅切换模式所引发的暂态同步失稳（TSS）问题，创新揭示了状态转移导致同步失稳的新机理。设计并分析了从电压源模式（VSM）到电流源模式（CSM）状态跃迁影响系统稳定性的内在机制。
基于平衡点分析与多Lyapunov函数方法，推导出包含状态转移的暂态同步稳定性判据，明确了关键调控指标。进而提出了基于虚拟功角反馈的动态电流限幅策略，实现系统控制点动态约束，提升暂态稳定性。
IEEE 39节点仿真和硬件在环实验证实策略能有效防止电流模式切换引发的失稳现象。该方案无需改动控制结构，兼具工程可实现性和实用价值，能显著提升GFM-VSC在复杂故障下的稳定运行能力。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10909647
📖 第5篇
📌 并网构网型逆变器并联系统的稳定域估计与分散暂态控制
Stability Region Estimation and Decentralized Transient Control for Parallel Grid-Tied Grid-Forming Inverters
作者：Cong Luo，Yandong Chen，Shuhan Liao，Zhiwei Xie，Zhijie Lian，Zili Wang，Xiaoke Liu，Mingkun Gao，Jiawei Xie
本文首次建立了考虑逆变器间非线性交互作用的构网型逆变器（GFMI）并联系统大信号等效模型，并提出精准的李雅普诺夫函数用于稳定域估计，揭示单机与多机系统稳定性差异。重点分析了阻尼、惯性和功率参考对系统稳定裕度的复杂影响机制。
针对发现的动力学特性，提出基于角频率前馈的分散暂态控制策略，无需通信网络即可自适应调节阻尼、惯性与参考功率，实现对不同电压暂降深度的可靠低电压穿越(LVRT)。
仿真与实验验证了所提控制的优越性能，系统在参数失配和故障持续时间变化时仍表现鲁棒。该研究为高比例新能源系统设计具备实用工程应用价值的暂态稳定控制方案提供了理论支撑。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10892023
📖 第6篇
📌 促进电力-交通网络数据共享：一种联盟博弈方法
Promote Data Sharing in Integrated Power-Traffic Networks: A Coalition Game Approach
作者：Si Lv，Sheng Chen，Tengfei Zhang，Chen Chen，Junjun Xu，Zhinong Wei
针对电动汽车（EV）充电需求时空动态预测问题，提出了融合配电系统运营商与交通网络数据持有者的联盟博弈数据共享模型，合理分配改进后带来的额外利润，提升电力系统的安全经济运行能力。
研究引入跨部门信息，如交通需求和网络参数，充分考虑EV空间关联性，采用条件风险价值理论建模DSO风险规避，设计了公平互利的数据共享与利润分配机制。
案例研究表明，交通网络条件显著影响EV充电分布；高质量数据共享可使DSO运营成本降低20.8%，验证了该方法在经济性和风险控制上的双重优势以及促进多利益主体合作的潜力。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10910214
📖 第7篇
📌 考虑多因素动态效应的光伏功率预测：基于动态局部特征嵌入的广度学习系统
Photovoltaic Power Prediction Considering Multifactorial Dynamic Effects: A Dynamic Locally Featured Embedding-Based Broad Learning System
作者：Ziwen Gu，Yatao Shen，Zijian Wang，Yaqun Jiang，Chun Huang，Peng Li
针对光伏功率预测中忽视局部动态特性的缺陷，提出了基于动态局部特征嵌入的广度学习系统（DLFE-BLS），通过动态相空间重构和流形学习等技术融合多因素动态影响，提升预测精度。
创新包括动态相空间重构（DPSR）用于建模时变特性，及在降维中保留时间动态信息的动态局部特征嵌入（DLFE），最终集成至BLS框架，实现完整预测网络。
实证分析表明，该模型在12步与24步预测中，分别提升RMSE约33%及MAE约36%。特别在迁移预测任务中，模型泛化能力显著，实现高精度预测，是小规模站点数据分析的理想方案。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10916943
📖 第8篇
📌 混合风氢系统优化运行：为输电系统提供灵活性支持
Optimized Operation of Hybrid Wind-Hydrogen System to Provide Flexibility for Transmission System Needs
作者：Hosna Khajeh，Sahar Seyyedeh-Barhagh，Hannu Laaksonen
针对氢能系统与电网的协调运行难题，提出创新的混合风氢系统（HSEW）优化运行策略，整合风电、氢电解与储能，支持输电系统频率控制和拥堵管理。
采用基于鲁棒优化的日前优化模型，系统能参与多种频率控制备用市场（FCR-N、FCR-D up/down），并通过碱性电解槽三状态模型精细描述电解效率及氢产量。
案例显示该策略使日收益提升2.6-8倍，在不同电网结构中表现优异，能有效提高可再生能源消纳及电网灵活性，推动绿色氢能经济发展。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10806878
📖 第9篇
📌 风电场齿轮箱负载优化的最优功率控制策略
Optimal Power Control in Wind Farms for Gearbox Load Reduction
作者：Juan Wei，Yuxiang Li，Hanzhi Peng，Sheng Huang，Yu Yang，Shuaifeng Wang，Xueting Cheng，Xiaohui Huang
针对风电场在时变工况下齿轮箱疲劳载荷增大问题，提出基于模型预测控制（MPC）的风电场最优功率控制策略，旨在提升功率流稳定性与系统服务质量，响应输电指令的同时减小齿轮箱振动波动。
文章构建了齿轮箱关键部件的动态模型，分析机械传动与振动关联，采用MPC构建优化功率调度问题，并设计对应的疲劳评估系统以指导发电策略保证安全。
MATLAB/Simulink案例验证了方法有效性，较比例分配和分散式控制方法减少齿轮箱关键部件振动位移方差超40%和综合评估指数降低41.72%，显著提升风电场稳定性与设备寿命。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10891746
📖 第10篇
📌 基于分布式方法的联网氢基微电网最优制氢调度
Optimal Hydrogen Production Dispatch of Networked Hydrogen-Based Microgrids via a Distributed Method
作者：Wangli He，Jiawei Yu，Chenxi Cao，Honggang Wang，Feng Qian
本文针对如何最大化可再生能源下分布式电解槽的氢气产量，首次建立了基于PEM电解槽机理的氢基微电网制氢调度模型，转化非凸问题为凸优化，确保系统高效安全运行。
研究应用拉格朗日对偶理论揭示最优制氢策略的必要条件，设计了适应通信带宽与隐私保护的分布式算法框架，引入事件触发机制以减轻通信负担。
案例分析表明，该算法可实现线性收敛，较就地制氢提升制氢效益9.43%，具备优异的求解效率和实际指导意义，为大规模氢能智能调度提供技术支持。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10884064
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