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欢迎阅读IEEE Transactions on Sustainable Energy2025年issue4文章推送（第2期/共6期）。本期推送精选10篇研究论文，聚焦可再生能源系统与智能电网技术，涵盖混合交直流配电网络故障电压支撑、VSC-HVDC集成风电场自适应故障穿越、元强化学习储能控制、光伏渗透电力系统韧性规划、大型风力发电机稳定性控制、虚拟同步风力发电机功率性能优化、风电场群功率预测以及波浪能阵列高效控制等前沿研究方向。
本期目录
📖 第1篇：混合交直流配电网络中分布式电源的新型故障电压支撑策略
📖 第2篇：VSC-HVDC集成风电场的交直流电压控制耦合建模与自适应故障穿越方法
📖 第3篇：基于元强化学习的自适应可解释储能控制应对动态场景
📖 第4篇：光伏渗透电力与排水网络在长期内涝风险下的集成鲁棒规划
📖 第5篇：基于数据驱动模型预测独立变桨控制提升大型风力发电机运行稳定性
📖 第6篇：基于直驱永磁同步发电机的虚拟同步风力发电机分层式电网交互功率性能提升方法
📖 第7篇：FDCA-DSTGCN：基于频域信息增益与动态趋势感知的风电场群日前功率预测模型
📖 第8篇：基于局部样本结构识别与广义误差估计的极端概率太阳能功率预测
📖 第9篇：基于误差自抗扰功率控制的大型风力发电机在桨距执行器性能退化故障下的容错控制
📖 第10篇：波浪能阵列的高效伪分散控制策略
📖 第1篇
📌 混合交直流配电网络中分布式电源的新型故障电压支撑策略
Novel Voltage Support Strategies for DGs in Hybrid AC/DC Distribution Networks Under Faults
作者：Yuze Li，Peng Guo，Qianming Xu，Zhikang Shuai，Josep M. Guerrero
随着混合交直流配电网络（HADNs）的快速发展，基于电压源换流器（VSC）的分布式电源（DG）和柔性交直流换流器（FACs）成为核心设备。然而，在电阻-感性网络中，靠近故障点的小容量DG难以通过电流注入显著提升公共连接点（PCC）电压，导致其无法满足电网规范要求的并网持续时间。本文针对双线接地故障和三相对称短路故障，提出了上游和下游故障位置下的互联序网络模型，通过分析发现传统基于输电系统的电压支撑策略在配电网络中效果有限。创新性地提出了协同电压支撑策略，通过DG和FACs注入最优相角电流最大化提升DG的PCC电压，同时引入考虑故障阻抗、零序阻抗和中性点接地阻抗的阻抗计算方法，适用于参数未知的实际场景。
详细推导了实现最大电压提升的最优电流相角条件，通过数值仿真验证该策略在上游和下游故障中均显著提升电压支撑效果。与传统基于线路R/X比和电网规范的策略相比，电压提升幅度最高分别达到35.3%和76%。特别是在上游双线接地故障中，PCC电压从3.953kV提升至7.583kV，误差仅0.03%，使分布式电源并网时间延长0.87秒。
该策略为低容量分布式电源实现故障穿越提供了有效解决方案，通过多换流器协同控制优化，显著提升系统可靠性和供电连续性，对推动新能源消纳和智能配电网建设具有重要实践价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10970419
📖 第2篇
📌 VSC-HVDC集成风电场的交直流电压控制耦合建模与自适应故障穿越方法
Modelling of AC-DC Voltage Control Coupling and Adaptive Fault Ride-Through Method for VSC-HVDC Integrated Wind Farms
作者：Jiyu Chen，Jinxin Ouyang，Fei Huang，Baixiang Huangfu
随着风电崛起为主力能源，远离负荷中心的风电场需依靠高压输电技术接入电网。基于电压源换流器的高压直流输电（VSC-HVDC）因可解耦有功无功且避免换相失败，广泛用于风电场集成。研究针对对称故障下VSC-HVDC系统在支撑电网电压与确保安全运行的双重挑战，建立了基于虚拟故障等效模型，专门分析故障过渡阻抗导致的交直流电压控制耦合现象。
提出了集成系统网点电压、最大直流偏差与风端换流器有功功率的耦合模型，并设计了最大电网电压支撑能力的量化方法。研究详细解析了故障过渡阻抗由感性突变为阻感性，引发网端电压受有功无功影响的机理，结合理论推导提出了避免直流暂态过电压的最大允许相位和实现最大电压的所需相位。
基于上述机理，设计了平衡交直流电压控制的自适应对称故障穿越方法，通过比较相对增益确定优先级策略，最大化电网电压提升并最小化风电场功率损失。仿真显示该方法优于传统策略，具备更强的复杂阻抗适应能力，故障阻抗较大时优先交流电压控制，阻抗较小时切换为直流优先。
该研究首次系统揭示故障电网复杂阻抗对交直流电压控制耦合影响机制，提供了针对VSC-HVDC集成风电场故障穿越的新理论和实践指导，对新能源并网安全稳定运行意义重大。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10948156
📖 第3篇
📌 基于元强化学习的自适应可解释储能控制应对动态场景
Meta Reinforcement Learning Based Adaptive and Interpretable Energy Storage Control Meets Dynamic Scenarios
作者：Yibing Dang，Jiangjiao Xu，Fan Yang，Changjun Jiang，Dongdong Li
随着可再生能源的普及，储能系统在能源分配与套利中愈发关键，但传统强化学习调度因泛化能力不足，在动态环境中常见性能衰退。本文提出基于元强化学习的新型储能控制框架，包括离线训练和在线适应两阶段。离线阶段采用双循环更新和多任务学习获取高泛化初始参数，在线阶段模型快速适应环境变化。
引入基于Shapley值的分析方法，提升决策可解释性。该元强化学习模型交替进行元学习循环捕捉任务共通特征和任务特定学习优化，实现跨任务高泛化与快速适应，覆盖多变的可再生能源输出、负荷、电价和储能状态，考虑各种储能规模及时段。
实验表明模型在多场景适应性提升显著，性能较传统强化学习提高20%-50%。在新环境中仅需少量学习即可迅速调整，且特征贡献与人类直觉一致，增强了模型的可解释性和可靠性。该方法为微电网储能控制应对动态复杂环境提供创新思路。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10948374
📖 第4篇
📌 光伏渗透电力与排水网络在长期内涝风险下的集成鲁棒规划
Integrated Robust Planning of Photovoltaic-Penetrated Power and Drainage Networks Under Prolonged Waterlogging Risk
作者：Yingping Cao，Bin Zhou，Chi Yung Chung，Jiayong Li，Yuexin Sun，Lingxiao Gan，Hanyu Yang
随着气候变化与城市化加剧，暴雨引起的城市内涝频发，严重威胁电力基础设施安全。本文针对光伏渗透耦合电力与排水网络（CPDNs），提出了集成鲁棒规划策略，以增强系统抗暴雨灾害能力。
团队开发了基于元胞自动机的二维脆弱性评估模型，首次动态模拟降雨径流与地下排水网络交互，精准定位受地形和降雨影响的光伏与配电设备脆弱点，并构建电气设备淹水下的极限状态函数。
创新提出跨区域多资源应急协作模型，协调区域自救与跨区救援，动态配置固定与移动应急资源，包含应急发电机和排水车辆，引入安全库存控制提升资源部署效率。规划方案联合优化排水与电力网络，采用嵌套列与约束生成算法及多重线性化技术，解决了非线性规划的计算挑战。
实验证明该策略显著提升了CPDNs的抗内涝能力，负荷削减减少84.17%，光伏停运率降低16.67%，总投资成本降低72.12%。研究强调考虑关键气象地理因素对规划精准性的重要性，成果为城市关键基础设施韧性提升及极端天气应对提供理论与实践支持。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10933988
📖 第5篇
📌 基于数据驱动模型预测独立变桨控制提升大型风力发电机运行稳定性
Improving Operational Stability of Large-Scale Wind Turbines Through Data-Driven Model Predictive Individual Pitch Control
作者：Songyue Zheng，Lijian Wu，Lizhong Wang，Lilin Wang，Yi Hong
随着风电向大功率和大尺寸发展，现代大型风力发电机结构柔性增强，面临非对称随机气动载荷带来的运行稳定性挑战。本文设计了基于数据驱动模型预测控制（DMPC-IPC）的独立变桨控制策略，通过规划平均桨距角和Coleman变换桨距角，实现转速/功率稳定性与非对称载荷衰减的协同优化。
构建了融合任意多项式混沌展开和高斯过程回归的代理模型，准确预测风电机组动态，验证显示5步预测内归一化均方根误差低于0.15，决定系数接近0.9。设计了新型一阶阴阳对优化求解器（FYYPO），显著提升多步预测计算效率。
全工况仿真验证，DMPC-IPC较传统独立变桨控制将功率波动标准差从142.75kW降至133.31kW，塔筒弯矩损伤等效载荷降低约17%。频域分析显示在叶片1P频率处载荷衰减达85.02%，在塔筒一阶固有频率处实现44.30%随机载荷抑制。该研究为大型柔性风机运行稳定性提供重要技术支撑。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10937336
📖 第6篇
📌 基于直驱永磁同步发电机的虚拟同步风力发电机分层式电网交互功率性能提升方法
Hierarchical Grid-Interactive Power Performance Enhancement Method for D-PMSG-Based Virtual Synchronous Wind Turbines
作者：Guohang Huang，Juan Wei，Xueting Cheng，Sheng Huang，Canbing Li，Shoudao Huang，Yuliang Wen，Wenbiao Liu
虚拟同步发电机（VSG）控制虽提供惯性支撑，但响应慢，导致风力发电机（WT）功率跟踪能力下降和风能捕获不足，影响系统稳定。针对问题，提出基于直驱永磁同步发电机（D-PMSG）的虚拟同步风力发电机（VSWT）分层控制方法，协调同步摆动和励磁方程参数提升功率性能，结合构网功率流及机电状态扩展动能利用极限，确保效率与安全。
创新点包括：分析VSWT功率性能和动力调节不足，提出VSG参数优化方法，同时优化惯性、阻尼、励磁参数；设计动能利用扩展策略优化弱磁电流以保证电压安全。采用分层架构，上层优化惯性与电压下垂参数，下层优化弱磁电流，以提升功率动态和主动支撑能力。
仿真显示该方法显著提升VSWT电网交互性能，表现为步进响应更快且超调更小，频率支撑时输出功率更高。成果为高可再生能源渗透系统的风电稳定运行提供技术保障，促进电网安全稳定发展。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10966203
📖 第7篇
📌 FDCA-DSTGCN：基于频域信息增益与动态趋势感知的风电场群日前功率预测模型
FDCA-DSTGCN: A Wind Farm Cluster Power Day-Ahead Prediction Model Based on Frequency Domain Information Gain and Dynamic Trend Sensing
作者：Mao Yang，Jiajun Niu，Bo Wang，Dawei Huang，Xin Su，Chenglian Ma
随着全球能源需求持续增长和可再生能源大规模并网，风电场群功率预测（WFCPP）对电力系统安全稳定至关重要。当前方法多忽视风向及频域信息，导致空间信息利用不足和预测精度受限。本文提出结合频域信息增益与动态趋势感知的FDCA-DSTGCN日前功率预测模型，显著提升预测性能。
创新点包括：基于图论与多信息融合的风电场群子集群划分方法，设置虚拟信息节点，整合地理、风向和功率特征。提出基于时间窗口的主导风向识别及动态加权有向图结构，捕获群内信息传播动态。
设计带频域增益通道注意力机制（FDCA）的动态时空图卷积网络（DSTGCN），融合离散余弦变换引入频域特征，提升模型在时域、空域及频域的深度挖掘能力。应用于内蒙古风电场群，归一化均方根误差较传统方法降低1.13%-2.15%。
该研究首次结合频域信息增益和动态时空特征，为风电场群功率预测开辟新思路。模型在吉林风电场验证中显示优越泛化性，具有较强工程应用价值，未来将优化计算效率及大规模应用性能。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10982214
📖 第8篇
📌 基于局部样本结构识别与广义误差估计的极端概率太阳能功率预测
Extreme Probabilistic Solar Power Prediction via Localized Sample Structure Recognition and Generalized Error Estimation
作者：Jiacheng Liu，Jun Liu，Xinglei Liu，Tao Ding，Guangyao Wang，Xiaoming Liu，Yu Zhao
太阳能发电的快速发展带来波动性和不确定性，威胁电力系统运行安全。现有点预测和概率预测多未有效整合，并较少考虑机器学习模型的潜在误差。本文提出结合极端误差估计的概率预测方案，通过局部样本结构识别确定邻域空间，采用二维扩散核密度估计推导有效互信息，为特征权重分配提供理论支持。
设计了改进的局部泛化误差估计算法，推断在指定置信水平下点预测误差的最大二阶原点矩，并依据统计原理修正均值和方差，实现了极端概率太阳能功率预测。设计了基于二维扩散核的概率密度函数近似与可行临界参数计算方案。
在美国俄勒冈州太阳能电站案例验证，数值预测平均绝对误差0.0239，Winkler评分-0.0347，预测区间覆盖概率显著提升。全年数据集测试均方误差低于额定功率的0.05，概率预测锐度低于0.3，覆盖偏差为正。该方案通过调整超参数λ，实现了锐度与可靠性之间的优良平衡，提升了太阳能功率不确定性建模。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11033220
📖 第9篇
📌 基于误差自抗扰功率控制的大型风力发电机在桨距执行器性能退化故障下的容错控制
Error-Based Active Disturbance Rejection Power Control for Large-Scale Wind Turbines Under Pitch Actuator Performance Degradation Failure
作者：Ziyang Chen，Tingna Shi，Yanfei Cao，Peng Song
针对10MW级大型风力发电机逐渐普及，桨距执行器性能退化带来控制挑战，本文提出基于积分误差自抗扰控制的容错控制策略。控制架构包含抗干扰跟踪环和容错补偿环，提升低频风扰抑制能力，特别在【0-0.1Hz】区间表现优越。
容错补偿基于桨距角残差设计独立控制信号，对每个故障执行器施加PI型补偿控制，减少等效扰动。该方法无需故障参数辨识，能驱动不一致桨距角向一致配置收敛，抑制气动不平衡，降低疲劳载荷。
多场景硬件在环测试验证性能，单/多执行器故障均有效实现功率和转速高精度跟踪，系统稳定性显著提升。研究明确容错补偿适用执行器效率降范围为0%-50%，对电网频率稳定性贡献突出。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11027442
📖 第10篇
📌 波浪能阵列的高效伪分散控制策略
Efficient Pseudo-Decentralized Control of Wave Energy Arrays
作者：Zechuan Lin，John V. Ringwood
波浪能作为潜力巨大的可再生能源，但开发成本较高，阵列控制面临集中控制高复杂度和分散控制性能降低的抉择。本文创新提出伪分散控制策略（PD-MPC），结合集中式波浪激励预测生成全局信息和无约束运动初始猜测，局部控制器基于模型预测控制进行分散优化，兼顾自身能量捕获及辐射耦合贡献。
性能上，PD-MPC接近集中控制最优，尤其在中小浪状态表现优异，传统分散控制效率最高下降20%。计算复杂度保持与分散控制相等，实现近20倍加速，对激励力估计和预测误差的敏感度保持集中控制水平，具备较好鲁棒性。
该研究为大规模波浪能阵列高效控制提供创新方案，成功结合集中与分散控制优点，在保证计算效率同时显著提升能量捕获能力，对推动波浪能商业化发展意义重大，未来工作将探讨不同WEC类型、阵列布局及约束鲁棒性设计。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10965503
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