CN107482679A - 考虑储能***充放电次数的主动配电网日前优化调度方法 - Google Patents

考虑储能***充放电次数的主动配电网日前优化调度方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107482679A
CN107482679A CN201710740355.8A CN201710740355A CN107482679A CN 107482679 A CN107482679 A CN 107482679A CN 201710740355 A CN201710740355 A CN 201710740355A CN 107482679 A CN107482679 A CN 107482679A
Authority
CN
China
Prior art keywords
mrow
msubsup
msub
mtd
mtr
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710740355.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107482679B (zh
Inventor
孙永辉
张世达
张博文
王加强
翟苏巍
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hohai University HHU
Original Assignee
Hohai University HHU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hohai University HHU filed Critical Hohai University HHU
Priority to CN201710740355.8A priority Critical patent/CN107482679B/zh
Publication of CN107482679A publication Critical patent/CN107482679A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107482679B publication Critical patent/CN107482679B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H02J3/383—
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/50—Photovoltaic [PV] energy
    • Y02E10/56—Power conversion systems, e.g. maximum power point trackers

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)

Abstract

本发明公开了一种考虑储能***充放电次数的主动配电网日前优化调度方法：首先将调度周期分为等长时段，并建立主动配电网的支路潮流模型；建模主动配电网中的储能***，建立计及一个调度周期内充放电次数的约束，并确定主动配电网其他的可控设备的约束；然后考虑分时电价，建立配网企业运行成本最小的目标函数；将原模型松弛为二阶锥规划模型，利用最优化求解器求解主动配电网日前优化调度模型；检验二阶锥松弛是否严格成立，成立则结束算法，否则加入割集重复求解，直至松弛严格成立。

Description

考虑储能***充放电次数的主动配电网日前优化调度方法
技术领域
本发明涉及一种考虑储能***充放电次数的主动配电网日前优化调度方法，适用于解决含储能***的主动配电网日前优化调度问题，限制储能充放电次数，延长使用寿命。
背景技术
主动配电网(active distribution network，ADN)是含有多种分布式电源、储能***(energy storage system，ESS)和控制装置的有源配电***。ADN中的ESS能量在不同时间断面上存在耦合，光照、负荷等存在日变化规律，故单时间断面的优化调度已经不适用，需要建立考虑***中多种可控设备的日前优化调度模型。为了延长ESS使用寿命，需要设置一个调度周期允许的充放电次数，而现有成果不足。
发明内容
发明目的：基于以上分析，本发明提出考虑储能***充放电次数的主动配电网日前优化调度方法，考虑了一个调度周期内ESS允许的充放电次数，延长了ADN中ESS使用寿命。
技术方案：一种考虑储能***充放电次数的主动配电网日前优化调度方法。该方法按以下步骤实现：
(1)首先将全天分为等长的时段，对于时段t建立主动配电网的支路潮流模型，包括对每个节点和支路的方程：
(2)建模主动配电网中可控分布式电源，可调电容器组、静止无功发生器(SVG)、储能***以及其各自在模型中的约束，并建立计及一个调度周期储能***内充放电状态改变次数的约束；
(3)考虑分时电价，建立配网企业运行成本最小的目标函数；
(4)将支路潮流模型对于支路的非线性等式松弛为二阶锥约束，即得到松弛后的二阶锥规划模型，利用最优化求解器求解主动配电网日前优化调度模型；
(5)检验二阶锥松弛是否严格成立，成立则结束算法，否则以本次优化结果建立割集，代入下次优化模型重复求解，直至松弛严格成立。
附图说明
图1为本发明实施例的方法流程图；
图2为修改后的IEEE33节点配点***图；
图3为光伏预测功率和负荷曲线；
图4为ESS各时段剩余电量和功率图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
(1)将全天分为等长的时段，共T个。对于时段t，根据目前配电网闭环设计、开环运行的特点，本文采用辐射状结构运行ADN***的支路潮流模型。
对于节点j，其方程为：
式中：为第t个时段流过支路ij首端的有功、无功功率以及电流幅值平方，为流过支路jk的有功、无功功率；Rij、Xij为支路ij的电阻、电抗；a(j)为以j为尾节点的首节点集合，b(j)为以j为首节点的尾节点集合；为节点j注入有功、无功功率，表达式为：
式中：分别为第t个时段接入节点j的PV***有功、无功功率，ESS充电功率、放电功率(ESS充电时为负值)，补偿电容功率，静止无功发生器(SVG)功率(如果有的话)；为负荷的有功、无功功率，并假设其服从正态分布。
对于以i、j为首尾节点的支路ij，其方程为：
式中：为第t个时段i、j节点电压幅值的平方。
(2)建模主动配电网中的储能***，建立计及一个调度周期内充放电状态改变次数的约束，并确定主动配电网其他可控设备的约束。
1)储能***ESS日内运行约束
本文提出一种限制一个调度周期内充放电状态改变次数的约束设置方法，避免ESS因频繁充放而缩短寿命，并适用于SOCP模型。
假设ESS本周期和下一周期初始剩余能量相同。在无初始能量约束的情况下多次测试得到该***ADN的ESS平均初始能量Eave，将其直接设定每一调度周期初始能量为，则关于ESS的剩余能量Ei t模型为
式中：Ei,max为ESS最大剩余电量；C1％、C2％为ESS实际使用范围，ηcharge、ηdischarge为充放电效率，Δt为时段的时长。
关于ESS功率模型如下：
式中：为最大充电功率、最大放电功率，为引入的0-1变量，同一时段只有一个为1，即处于充电或放电两种状态其中之一。
对于某个ESS的一个调度周期，的取值有三种可能；为1，则说明t到t+1由充电转为放电；为0，则表明充放电状态未变；为-1，则说明由放电变为充电。利用该性质可以构建对ESS充放电变化次数的约束：
式中：为上一个调度周期的最后充电状态，为本周期第1个时段放电状态，以此类推；Nlimit为限制的最大允许充放电状态改变次数之和。
发生在两调度周期之间的充放电改变次数难以约束。将引入的逻辑为：如果不为零则说明状态发生了变化，计入本周期的充放电改变次数，而本周期最后一个时段与下周期第一个时段间可能发生的状态改变次数则计入下周期调度。
2)无功补偿设备的约束
对于节点i的可调电容器和SVG，约束为
式中：与上文定义相同，为补偿电容功率；QCP,B为每组电容器的功率；为t时段投入的组数；NCP,max为最大投入组数；Z为整数集合；NCP,limit为日最大允许投切次数；为SVG上下限。
3)对于可控PV***的功率约束
认为PV***可以通过控制策略实现必要的弃光，因此对于PV***的有功功率有
式中：为***有功，为PV***预测功率，且认为最多弃光30％。
逆变器的容量约束为
式中：A为一个大于1的修正系数，考虑的随机性，避免概率越限；为PV***的无功功率；Smax为逆变器最大容量。
(3)建立目标函数。以配网企业为利益主体，假设ESS本周期和下一周期初始能量相同，则对于配网企业来说，ADN的一个调度周期的收益为用户用电付费除去从上级电网购电价格、***损耗(网损和ESS充放电损耗)和付给PV***拥有者的费用(上网电费和弃光补偿费用)。不考虑柔性负荷。
表示配网企业成本的优化调度目标函数为：
式中：为上级电网传输功率，为弃光功率，ESS的损耗ηcharge、ηdischarge为充放电效率；T为一个调度周期的时段数；Δt为时段的时长；S为全部节点的集合；SPV为PV***接入的节点集合；b(i)与前文定义相同；为从上级电网购电的分时价格，本文将网损和ESS损耗的***格设为与购电价格相同；k2为PV***的上网电价；k3为弃光补偿电价，为了尽量消纳可再生能源，往往大于k2。
(4)上述的ADN日前调度模型，从数学上而言是一个求解困难的混合整数非凸非线性规划模型。近年来，基于凸松弛的最优潮流求法得到了广泛的关注，特别是基于SOCP的方法，为求解放射状电网(包括ADN)最优潮流问题提供了一种新的思路。
将非凸约束松弛为
可将其等价变形为
则原模型转化为含二阶锥约束的凸优化模型，可以用MOSEK等优化软件高效地求出全局最优解。
(5)所得解有意义的前提是松弛后的约束等号成立(松弛为紧)。
由于目标函数的组成复杂，直接求解难以保证松弛为紧。可加入如下式的割集，重复优化，实现松弛收紧：
式中：iter为优化重复次数。即公式右边为上次优化求得的最优值(数值)，左边为本次优化的变量。
(6)下面介绍本发明的一个实施例：
使用修改过的IEEE33节点配电***为例测试本文所提日前调度模型，如图2所示。电压基准值12.66kV，功率基准值10MVA，首端电压1.05。将日前调度划分为24个时段，时段时长1小时。
在节点10、17、24、32安装4组逆变器最大容量Smax为1500kVA的PV***，按节点顺序编号。并网功率因数要求为-0.95～0.95。为以逆变器最大容量为基准值的标幺值，20％均值作为标准差。负荷为以原***的负荷值为基准值的标幺值。假设负荷服从正态分布，10％均值作为标准差。PV***功率预测曲线和负荷均值曲线取自Homer软件2001年8月7日示例，如图3所示。
购电价格k1 t采用峰谷平电价，00:00到07:00为谷0.49元/kW·h，07:00到17:00与22:00到24:00为平0.74元/kW·h，17:00到22:00为峰0.98元/kW·h；PV***的上网电价k2设为1元/kW·h；弃光补偿电价k3设为2元/kW·h。
***中其他可调设备的参数如表1所示，ESS最大容量为5000kW·h，在20％到90％间工作，充放电效率均为98％，初始能量值设为1019.4kW·h。一个周期ESS可改变的充放电次数限制为4次，电容可调节组数为2组。上一日最后一个时段状态为放电，即
表1可调设备参数
执行本发明算法，松弛不为紧，重复迭代优化39次松弛为紧得到全天的优化调度结果。当日的配网企业的运行成本为6.22万元，弃风0.5055MW·h。具体优化调度方案如表2所示。
表2逆变器容量1500kVA优化方案
算法结束时节点2的ESS各时段电量、功率如图4所示。可看出为了尽可能减少弃光，11:00到14:00ESS以功率极限充电。由于上一周期末尾ESS放电，后经充电、放电、充电、放电，应记为2次转为充电，2次转为放电，等于本文设置的ESS充放电改变4次的约束，验证了该约束设置的合理性。

Claims (6)

1.一种考虑储能***充放电次数的主动配电网日前优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)首先将全天分为等长的时段，对于时段建立主动配电网的支路潮流模型，包括对每个节点和支路的方程：
(2)建模主动配电网中可控分布式电源，可调电容器组、静止无功发生器(SVG)、储能***以及其各自在模型中的约束，并建立计及一个调度周期储能***内充放电状态改变次数的约束；
(3)选择计及全天网损和弃风弃光量的目标函数；
(4)将支路潮流模型对于支路的非线性等式松弛为二阶锥约束，即得到松弛后的二阶锥规划模型，利用最优化求解器求解主动配电网日前优化调度模型；
(5)检验二阶锥松弛是否严格成立，成立则结束算法，否则以本次优化结果建立割集，代入下次优化模型重复求解，直至松弛严格成立。
2.如权利要求1所述的考虑储能***充放电次数的主动配电网日前优化调度方法，其特征在于，(1)将全天分为等长的时段，共T个；对于时段t，根据目前配电网闭环设计、开环运行的特点，采用辐射状结构运行ADN***的支路潮流模型。
3.如权利要求2所述的考虑储能***充放电次数的主动配电网日前优化调度方法，其特征在于，对于节点j，其方程为：
<mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <mi>a</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </munder> <mo>&amp;lsqb;</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>-</mo> <msub> <mi>R</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <msubsup> <mi>l</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mo>=</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <mi>b</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </munder> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mi>k</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mi>j</mi> <mi>t</mi> </msubsup> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <mi>a</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </munder> <mo>&amp;lsqb;</mo> <msubsup> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>-</mo> <msub> <mi>X</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <msubsup> <mi>l</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mo>=</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <mi>b</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </munder> <msubsup> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mi>k</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>Q</mi> <mi>j</mi> <mi>t</mi> </msubsup> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
式中：为第t个时段流过支路ij首端的有功、无功功率以及电流幅值平方，为流过支路jk的有功、无功功率；Rij、Xij为支路ij的电阻、电抗；a(j)为以j为尾节点的首节点集合，b(j)为以j为首节点的尾节点集合；为节点j注入有功、无功功率，表达式为：
<mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <msubsup> <mi>P</mi> <mi>j</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>P</mi> <mi>V</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>L</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>Q</mi> <mi>j</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>P</mi> <mi>V</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>C</mi> <mi>P</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>S</mi> <mi>V</mi> <mi>G</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>L</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
式中：分别为第t个时段接入节点j的PV***有功、无功功率，ESS充放电功率，补偿电容功率，静止无功发生器(SVG)功率；为负荷的有功、无功功率。
4.如权利要求2所述的考虑储能***充放电次数的主动配电网日前优化调度方法，其特征在于，对于以i、j为首尾节点的支路ij，其方程为：
<mrow> <msubsup> <mi>v</mi> <mi>j</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>v</mi> <mi>i</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>-</mo> <mn>2</mn> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>R</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <msub> <mi>X</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <msubsup> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>R</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>X</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <msubsup> <mi>l</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> </mrow>
<mrow> <msubsup> <mi>l</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> <msubsup> <mi>v</mi> <mi>i</mi> <mi>t</mi> </msubsup> </mfrac> </mrow>
式中：为第t个时段i、j节点电压幅值的平方。
5.如权利要求1所述的考虑储能***充放电次数的主动配电网日前优化调度方法，其特征在于，(2)建模主动配电网中的储能***，建立计及一个调度周期内充放电状态改变次数的约束，并确定主动配电网其他可控设备的约束；
1)储能***ESS日内运行约束
设ESS本周期和下一周期初始剩余能量相同；在无初始能量约束的情况下多次测试得到该***ADN的ESS平均初始能量Eave，将其直接设定每一调度周期初始能量为，则关于ESS的剩余能量模型为
<mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>E</mi> <mi>i</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>E</mi> <mi>i</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>&amp;eta;</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> </mrow> </msub> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>/</mo> <msub> <mi>&amp;eta;</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>t</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>...</mn> <mo>,</mo> <mi>T</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>E</mi> <mi>i</mi> <mn>1</mn> </msubsup> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>E</mi> <mi>i</mi> <mi>T</mi> </msubsup> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>&amp;eta;</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> </mrow> </msub> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>T</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>T</mi> </msubsup> <mo>/</mo> <msub> <mi>&amp;eta;</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>t</mi> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>E</mi> <mi>i</mi> <mn>1</mn> </msubsup> <mo>=</mo> <msub> <mi>E</mi> <mrow> <mi>a</mi> <mi>v</mi> <mi>e</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>E</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>max</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>C</mi> <mn>1</mn> </msub> <mi>%</mi> <mo>&amp;le;</mo> <msubsup> <mi>E</mi> <mi>i</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>E</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>max</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>C</mi> <mn>2</mn> </msub> <mi>%</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
式中：Ei,max为ESS最大剩余电量；C1％、C2％为ESS实际使用范围，ηcharge、ηdischarge为充放电效率，Δt为时段的时长；
关于ESS功率模型如下：
<mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>D</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>max</mi> </msubsup> <mo>&amp;le;</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>&amp;le;</mo> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> <mo>&amp;le;</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>&amp;le;</mo> <msubsup> <mi>D</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>max</mi> </msubsup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>D</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>D</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
式中：为引入的0-1变量，同一时段只有一个为1，即处于充电或放电两种状态其中之一；
构建对ESS充放电变化次数的约束：
<mrow> <mo>|</mo> <msubsup> <mi>D</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mn>0</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>D</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mn>1</mn> </msubsup> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>|</mo> <mo>+</mo> <mo>|</mo> <msubsup> <mi>D</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mn>1</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>D</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>|</mo> <mo>+</mo> <mo>|</mo> <msubsup> <mi>D</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mrow> <mi>T</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>D</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>arg</mi> <mi>e</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>T</mi> </msubsup> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>|</mo> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>N</mi> <mrow> <mi>lim</mi> <mi>i</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msub> </mrow>
式中：为上一个调度周期的最后状态；Nlimit为限制的最大允许充放电状态改变次数之和；
发生在两调度周期之间的充放电改变次数难以约束；将引入的逻辑为：如果不为零则说明状态发生了变化，计入本周期的充放电改变次数，而本周期最后一个时段与下周期第一个时段间可能发生的状态改变次数则计入下周期调度；
2)无功补偿设备的约束
对于节点i的可调电容器和SVG，约束为
<mrow> <msubsup> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>C</mi> <mi>P</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <msub> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>C</mi> <mi>P</mi> <mo>,</mo> <mi>B</mi> </mrow> </msub> <msubsup> <mi>N</mi> <mrow> <mi>C</mi> <mi>P</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> </mrow>
<mfenced open = "" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>0</mn> <mo>&amp;le;</mo> <msubsup> <mi>N</mi> <mrow> <mi>C</mi> <mi>P</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>N</mi> <mrow> <mi>C</mi> <mi>P</mi> <mo>,</mo> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>N</mi> <mrow> <mi>C</mi> <mi>P</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>&amp;Element;</mo> <mi>Z</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
<mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>T</mi> </munderover> <mo>|</mo> <msubsup> <mi>N</mi> <mrow> <mi>C</mi> <mi>P</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>N</mi> <mrow> <mi>C</mi> <mi>P</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>|</mo> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>N</mi> <mrow> <mi>C</mi> <mi>P</mi> <mo>,</mo> <mi>lim</mi> <mi>i</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msub> </mrow>
<mrow> <msubsup> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>S</mi> <mi>V</mi> <mi>G</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>min</mi> </msubsup> <mo>&amp;le;</mo> <msubsup> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>S</mi> <mi>V</mi> <mi>G</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>&amp;le;</mo> <msubsup> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>S</mi> <mi>V</mi> <mi>G</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>max</mi> </msubsup> </mrow> 2
式中：QCP,B为每组电容器的功率；为t时段投入的组数；NCP,max为最大投入组数；NCP,limit为日最大允许投切次数；为SVG上下限；
3)对于可控PV***的功率约束
认为PV***可以通过控制策略实现必要的弃光，因此对于PV***的有功功率有
<mrow> <mn>0.7</mn> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>P</mi> <mi>V</mi> </mrow> <mrow> <mi>t</mi> <mo>,</mo> <mi>p</mi> <mi>r</mi> <mi>e</mi> </mrow> </msubsup> <mo>&amp;le;</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>P</mi> <mi>V</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>&amp;le;</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>P</mi> <mi>V</mi> </mrow> <mrow> <mi>t</mi> <mo>,</mo> <mi>p</mi> <mi>r</mi> <mi>e</mi> </mrow> </msubsup> </mrow>
式中：为***有功，为PV***预测功率，且认为最多弃光30％；
逆变器的容量约束为
<mrow> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>A</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>P</mi> <mi>V</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>P</mi> <mi>V</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>&amp;le;</mo> <msubsup> <mi>S</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> <mn>2</mn> </msubsup> </mrow>
式中：A为一个大于1的修正系数，考虑的随机性，避免概率越限；为PV***的无功功率；Smax为逆变器最大容量。
6.如权利要求1所述的考虑储能***充放电次数的主动配电网日前优化调度方法，其特征在于，(3)建立目标函数：表示配网企业成本的优化调度目标函数为：
<mfenced open = "" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>min</mi> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>T</mi> </munderover> <msubsup> <mi>k</mi> <mn>1</mn> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>&amp;lsqb;</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mn>01</mn> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <msub> <mi>S</mi> <mrow> <mi>D</mi> <mi>G</mi> </mrow> </msub> </mrow> </munder> <msubsup> <mi>&amp;Delta;P</mi> <mrow> <mi>E</mi> <mi>S</mi> <mi>S</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <mi>S</mi> </mrow> </munder> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <mi>b</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </munder> <msub> <mi>R</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <msubsup> <mi>l</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>t</mi> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>+</mo> <msub> <mi>k</mi> <mn>2</mn> </msub> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>T</mi> </munderover> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <msub> <mi>S</mi> <mrow> <mi>D</mi> <mi>G</mi> </mrow> </msub> </mrow> </munder> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>P</mi> <mi>V</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <msub> <mi>k</mi> <mn>3</mn> </msub> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>T</mi> </munderover> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <msub> <mi>S</mi> <mrow> <mi>D</mi> <mi>G</mi> </mrow> </msub> </mrow> </munder> <msubsup> <mi>&amp;Delta;P</mi> <mrow> <mi>P</mi> <mi>V</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>t</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
式中：为上级电网传输功率，为弃光功率，ESS的损耗 为充放电效率；T为一个调度周期的时段数；Δt为时段的时长；S为全部节点的集合；SPV为PV***接入的节点集合；b(i)与前文定义相同；k1 t为从上级电网购电的分时价格；k2为PV***的上网电价；k3为弃光补偿电价。
CN201710740355.8A 2017-08-25 2017-08-25 考虑储能***充放电次数的主动配电网日前优化调度方法 Active CN107482679B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710740355.8A CN107482679B (zh) 2017-08-25 2017-08-25 考虑储能***充放电次数的主动配电网日前优化调度方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710740355.8A CN107482679B (zh) 2017-08-25 2017-08-25 考虑储能***充放电次数的主动配电网日前优化调度方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107482679A true CN107482679A (zh) 2017-12-15
CN107482679B CN107482679B (zh) 2021-04-06

Family

ID=60602352

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710740355.8A Active CN107482679B (zh) 2017-08-25 2017-08-25 考虑储能***充放电次数的主动配电网日前优化调度方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107482679B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108509742A (zh) * 2018-04-10 2018-09-07 南京大学 一种鲁棒安全的无线可充电传感器网络中的充电调度方法
CN109599879A (zh) * 2018-12-10 2019-04-09 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 考虑储能设备充放电次数优化的配电网有功功率调度方法
CN110277789A (zh) * 2019-07-16 2019-09-24 华北电力大学 电网多时段无功优化方法及装置
CN110504701A (zh) * 2019-08-22 2019-11-26 西安热工研究院有限公司 一种考虑动态充放电效率的电池储能***调度方法
CN112994063A (zh) * 2021-04-29 2021-06-18 重庆大学 基于储能有序充电和智能软开关控制模型的配电网优化运行方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105896580A (zh) * 2016-05-24 2016-08-24 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种微电网多目标优化控制方法及装置
CN106208160A (zh) * 2016-07-28 2016-12-07 东南大学 基于二阶锥优化的售电公司所辖区域配电网的调度方法
CN106487036A (zh) * 2016-11-04 2017-03-08 浙江工业大学 一种基于多目标优化算法的独立光伏拖动***容量配置方法
CN107317361A (zh) * 2017-08-18 2017-11-03 华北电力大学 一种考虑区域自治能力的主动配电网全局优化调度方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105896580A (zh) * 2016-05-24 2016-08-24 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种微电网多目标优化控制方法及装置
CN106208160A (zh) * 2016-07-28 2016-12-07 东南大学 基于二阶锥优化的售电公司所辖区域配电网的调度方法
CN106487036A (zh) * 2016-11-04 2017-03-08 浙江工业大学 一种基于多目标优化算法的独立光伏拖动***容量配置方法
CN107317361A (zh) * 2017-08-18 2017-11-03 华北电力大学 一种考虑区域自治能力的主动配电网全局优化调度方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
TIAN Z, WU W, ZHANG B, ET AL.: "Mixed-integer second-order cone programing model for VAR optimization and network reconfiguration in active distribution networks", 《IET GENERATION, TRANSMISSION & DISTRIBUTION》 *
刘一兵，吴文传，张伯明，等: "基于混合整数二阶锥规划的主动配电网有功-无功协调多时段优化运行", 《中国电机工程学报》 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108509742A (zh) * 2018-04-10 2018-09-07 南京大学 一种鲁棒安全的无线可充电传感器网络中的充电调度方法
CN108509742B (zh) * 2018-04-10 2021-03-02 南京大学 一种鲁棒安全的无线可充电传感器网络中的充电调度方法
CN109599879A (zh) * 2018-12-10 2019-04-09 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 考虑储能设备充放电次数优化的配电网有功功率调度方法
CN109599879B (zh) * 2018-12-10 2022-02-22 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 考虑储能设备充放电次数优化的配电网有功功率调度方法
CN110277789A (zh) * 2019-07-16 2019-09-24 华北电力大学 电网多时段无功优化方法及装置
CN110504701A (zh) * 2019-08-22 2019-11-26 西安热工研究院有限公司 一种考虑动态充放电效率的电池储能***调度方法
CN112994063A (zh) * 2021-04-29 2021-06-18 重庆大学 基于储能有序充电和智能软开关控制模型的配电网优化运行方法
CN112994063B (zh) * 2021-04-29 2022-11-01 重庆大学 基于储能有序充电和智能软开关控制模型的配电网优化运行方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN107482679B (zh) 2021-04-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107482679A (zh) 考虑储能***充放电次数的主动配电网日前优化调度方法
CN103490410B (zh) 一种基于多目标优化的微电网规划和容量配置方法
Ranamuka et al. Flexible AC power flow control in distribution systems by coordinated control of distributed solar-PV and battery energy storage units
CN103956758B (zh) 一种风储***中储能soc优化控制方法
CN103972893B (zh) 一种含有分布式电源的配电网滤波器的优化配置方法
CN110289622B (zh) 一种光储充能量路由器的日前经济优化调度方法
Bagheri-Sanjareh et al. A novel and optimal battery sizing procedure based on MG frequency security criterion using coordinated application of BESS, LED lighting loads, and photovoltaic systems
Kulvanitchaiyanunt et al. A linear program for system-level control of regional PHEV charging stations
Deng et al. Optimal scheduling of active distribution networks with limited switching operations using mixed-integer dynamic optimization
Amirthalakshmi et al. A novel approach in hybrid energy storage system for maximizing solar PV energy penetration in microgrid
CN107846040A (zh) 基于二阶锥松弛的分布式光伏与储能协调规划方法及***
Busarello et al. Three‐phase battery storage system with transformerless cascaded multilevel inverter for distribution grid applications
Li et al. A dynamic multi-constraints handling strategy for multi-objective energy management of microgrid based on MOEA
CN109787221A (zh) 一种微电网电能安全经济调度方法和***
Raza et al. Robust nonlinear control of regenerative fuel cell, supercapacitor, battery and wind based direct current microgrid
Gholami et al. Enhanced microgrid reliability through optimal battery energy storage system type and sizing
Xia et al. Optimal planning of mobile energy storage in active distribution network
Baziar et al. Evolutionary algorithm-based adaptive robust optimization for AC security constrained unit commitment considering renewable energy sources and shunt FACTS devices
CN107069827A (zh) 一种含可控串联补偿装置的源网协同调度方法
Kheshti et al. Fuzzy dispatching of solar energy in distribution system
CN116307538A (zh) 基于多周期季节性分解的多能源***季节性储能规划方法
CN110048396A (zh) 一种光储直流微网的控制***及方法
Fortenbacher Power flow modeling and grid constraint handling in power grids with high res in-feed, controllable loads, and storage devices
Benaissa et al. Photovoltaic solar farm with high dynamic performance artificial intelligence based on maximum power point tracking working as STATCOM
Alhammad et al. Monotonic Controller for Battery Energy Storage System Using Neural Network

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant