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用来存储的字符串逆变器的未来
微电网新兴的微电网市场在任何储能应用中都有最复杂的需求。与C＆I安装一样，微电网可能需要协调多生成和存储资源，同时提供高度可靠性的能源和电力服务。但是，微电网还需要功能来独立于网格的操作，包括岛化和备份功率，黑色启动，以及通过虚拟惯性从网格构成到网格形成的无缝传递，这模仿了旋转发生器的旋转旋转惯性，网格与频率稳定性有关。
可再生能源整合研究：第一阶段报告
风能和太阳能在系统中的渗透率不断提高，将系统推向最低极限。现有的 NEM 调度流程并非为管理最低条件而设计的（特别是管理同步机组的承诺，以保持最低水平的惯性和系统强度）。随着系统多变性、不确定性和复杂性的增加，目前依靠操作员来平衡因素和进行干预的做法并不理想。如果没有有效和标准化的操作流程、工具和培训来安排系统强度和惯性服务，人为错误的风险就会增加，干预水平也会变得越来越不可持续。
系统动态和操作挑战-Net
全系统惯性和频率变化的变化速率由于主动发电和需求之间的不匹配而发生在电力系统中。发生不匹配后，将存储在同步生成单元的旋转质量中的能量，凭借其内在的机械惯性，提供了即时平衡任何不匹配的手段。直接惯性响应会导致转子速度的变化，从而导致系统频率。虽然这不能以可持续的方式解决功率不匹配问题，但要立即平衡这种不匹配，直到频率储备响应提供者能够响应频率的变化并改变其工厂的功率，以恢复发电和需求之间的平衡。The following analogy provides a description of the problem having in mind the current trend of more and more synchronous generators being replaced by converter connected generators… now from the perspective of a tightrope walker where the balancing pole provides instantaneous inertia support that allows time for his slower stabilising actions after the tightrope swings…
iberdrola澳大利亚有限公司-AEMC
将来排除了“比惯性更好”服务的存在。例如，可以想象的是，在低频事件之后，降低了电池在升高方向上的惯性常数（仅），以使其继续抵抗频率进一步的频率，但为了恢复频率而“轻”（和vice Vera进行过多频率事件）。此示例并不是要成为未来市场的提议特征，而是强调AEMC制定规则，该规则将提供最大的灵活性（以及合作机会的机会），因为技术和对工程控制系统的理解不断提高。•成本回收需要透明且可预测。我们注意到
虚拟同步发电机中的深层和强化学习：全面的评论
摘要：虚拟同步发电机（VSG）是现代电力系统中的重要概念和主要控制方法。基于功率电力的分布发电机在电网中的渗透提供了不确定性并减少了系统的惯性，从而增加了发生干扰时不稳定的风险。VSG通过引入同步发电机的动态特性来产生虚拟惯性，该发电机提供惯性并成为一种网格形成控制方法。VSG的缺点是要调整许多参数，并且其操作过程很复杂。然而，随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI算法的强大适应性学习能力为该问题提供了潜在的解决方案。两个研究热点是深度学习（DL）和增强学习（RL）。本文对这两种技术以及Energy Internet（EI）中的VSG控制进行了全面综述。首先，引入了VSG的基本原理和分类。接下来，简要审查了DL和RL算法的开发。然后，总结了基于DL和RL算法的VSG控制的最新研究。最后，讨论了一些主要的挑战和研究趋势。