CN107681701A - 交直流配电网的分层优化调度方法 - Google Patents
交直流配电网的分层优化调度方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107681701A CN107681701A CN201710958932.0A CN201710958932A CN107681701A CN 107681701 A CN107681701 A CN 107681701A CN 201710958932 A CN201710958932 A CN 201710958932A CN 107681701 A CN107681701 A CN 107681701A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mrow
- msub
- direct current
- max
- munderover
- 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.)
- Pending
Links
Classifications
-
- 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
- H02J4/00—Circuit arrangements for mains or distribution networks not specified as ac or dc
-
- 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]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明公开了交直流配电网的分层优化调度方法，交直流配电网包括交流网路形成的不可控资源集，直流网络形成的可控资源集，其中还连接有柔性直流装置、负载LOAD、储能ESS、可控分布式电源DG；调度方法步骤如下：a、将交流网路形成的不可控资源集、直流网络形成的可控资源集、柔性直流装置归入上层；b、以交直流配电网的功损耗最小为目标进行调度；c、将负载LOAD、储能ESS、可控分布式电源DG归入下层；d、将下层的可控资源按照调度成本最低为目的进行调度。本发明结合双层优化理论提出了交直流配电网分层优化策略，利用柔性直流装置灵活调节网络潮流，降低全网有功损耗，提高了可再生能源的利用率。
Description
技术领域
本发明涉及交直流电网配电技术领域，特别涉及交直流配电网的分层优化调度方法。
背景技术
近年来，经济发展和城市化进程加快使电力负荷迅速增长，对传统交流配电***带来一系列挑战。同时，电力电子技术的快速发展使直流送电技术在配电领域展现了明显的优势：1)分布式电源、储能装置等在并网时需要换流器逆变，而接入直流配网可以节省大量换流环节，减少成本、降低损耗、提高灵活性和效率；2)直流性负载增长迅速，交流配网中，需要交流/直流(AC/DC)变换，而在直流配网中，可以省去此环节，大大降低能耗；3)城市化进程加快以及电力器件的大量使用使交流配网产生电压波动、电压瞬时跌落、谐波污染等电能质量问题，而研究表明直流配网具有线路成本低、输电损耗小、供电可靠性高和环保优势等优点。综合直流配电网的优势，考虑到建立全直流配电网需要较大投资，采用交直流混合配电的方案，并逐渐过渡到独立的直流配电网，理论上更合理且具有可行性。
随着可再生能源、柔性负荷、储能装置等新元素在交直流配电网中的广泛应用，交直流配电网涉及到配电网调度部门、区域内发电投资方和区域内供电用户(储能、微型燃气轮机等)等不同利益主体，需要对接入配电网的分布式发电进行协调优化，以提高配电网运行的经济性和可靠性。
目前，国内外学者在交流配电网优化调度研究和应用方面已取得了一系列研究成果，形成了较成熟的调度模型、优化策略及优化方法。但实际运行优化时为保证配电网中各个优化对象的利益及***的安全性和经济性，需将多目标作为***优化的目标函数。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明提供交直流配电网的分层优化调度方法，实现的目的之一是找到一个各方面协调的最优解，能够解决交直流配电网中的优化调度问题。
为实现上述目的，本发明公开了交直流配电网的分层优化调度方法，所述交直流配电网包括若干交流网络形成的不可控资源集，以及若干直流网络形成的可控资源集，所述交直流配电网连接若干柔性直流装置、若干负载、若干储能、若干可控分布式电源；所述分层优化调度方法步骤如下：
a、将所有所述交流网络形成的不可控资源集，所有所述直流网络形成的可控资源集，以及所有所述柔性直流装置归入上层；
b、在一个优化周期内，以交直流配电网的有功损耗最小为目标进行调度，优化目标函数的数学模型表达式为：
式中：F1为上层优化目标函数，T为一个完整的优化调度周期，一般为24h；Ploss(t)为交直流配电网t时刻的有功网损；a为惩罚系数；N为可控资源集个数；Ci(t)为第i个可控资源集在t时刻的调度成本，Ci＝F2；
所述上层优化目标函数的约束条件如下：
Ui,min≤Ui≤Ui,max...............................................(3)
Idc,min≤Idc≤Idc,max..............................................(4)
Udc,min≤Udc≤Udc,max...........................................(5)
Uc,min≤Uc≤Uc,max..............................................(6)
Uc(-Ic,max)≤Pc≤UcIc,max...................................(8)
其中，式(1)、(2)为节点i的功率平衡约束，j为与节点i相连的全部节点；Ui,min和Ui,max分别为交流节点电压上下限；Idc,max、Idc,min、Udc,max和Udc,min分别为直流线路电流及直流节点电压的上下限；Uc,max和Uc,min分别为柔性直流装置电压上下限；Ic,max为柔性直流装置电流上限。
c、将所有负载、所有所述储能、所有所述可控分布式电源归入下层；
d、在一个优化周期内，将所述下层的可控资源按照调度成本最低为目的进行调度，优化目标函数的数学模型表达式为：
CDGm(t)＝c(t)PDGm(t)
式中：F2为下层优化目标函数；M为某个可控资源集可控资源的数量；CDGm(t)为第m各可控资源在t时刻的调度成本；c(t)为第m个可控资源在t时刻的调度价格系数，不同的可控资源调度价格系数不同；PDGm(t)为t时刻区域内可控资源的有功出力。
所述上层优化目标函数的约束条件如下：
PDG,min≤PDGm≤PDG,max........................................(10)
其中，PL(t)为t时刻区域内的负荷；K为区域内不可控分布式电源数量；Puck(t)为t时刻区域内不可控分布式电源的有功出力；Pf(t)为t时刻区域交换功率，由全局优化得到；PDG,min和PDG,max分别为可控分布式电源的最小和最大出力限制。
优选的，所述可控分布式电源是光伏发电站、风力发电站、或者天然气发电站。
优选的，所述一个优化周期是24小时。
本发明的有益效果：
本发明结合双层优化理论提出了交直流配电网分层优化策略，上层从调度部门角度出发，建立上层优化调度数学模型，利用柔性直流装置灵活调节网络潮流，降低了全网有功损耗；下层从区域内发电投资方和区域内供电用户角度出发，以区域调度成本最小为目标，实现了区域内资源的经济调度，提高了可再生能源的利用率。
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
附图说明
图1示出本发明一实施例上、下两层优化调度的逻辑图。
图2示出本发明一实施例的交直流混合配电网结构示意图。
图3示出本发明图2中第一直流网络形成的可控资源集2可再生分布式发电和负荷预测情况曲线图。
图4示出本发明图2中第二直流网络形成的可控资源集3可再生分布式发电和负荷预测情况曲线图。
图5示出本发明图2中第一直流网络形成的可控资源集2与周边电网交换功率情况曲线图。
图6示出本发明图2中第二直流网络形成的可控资源集3与周边电网交换功率情况曲线图。
具体实施方式
实施例
如图2所示，以图2中交直流混合配电网为例，共分为5片供电区域。其中，从可控性角度来说，直流网络形成的可控资源集2、3共计2片，交流网络形成的不可控资源集1、4、5共计3片；从电网特性角度来说，交流电网区域3片，直流电网区域2片。
其中，第一直流网络形成的可控资源集2的可再生分布式发电和负荷预测情况如图3所示。
第二直流网络形成的可控资源集3的可再生分布式发电和负荷预测情况如图4所示。
针对所述实施例，其分层优化调度方法步骤如下：
a、图2中2、3两片直流网络形成可控资源集，1、4、5三片交流网络形成不可控资源集，并将所有柔性直流装置归入上层。
b、建立上层全局优化模型并求解，在一个优化周期内，以交直流配电网的有功损耗最小为目标进行调度，优化目标函数的数学模型表达式为：
式中：F1为上层优化目标函数，T为一个完整的优化调度周期，一般为24h；Ploss(t)为交直流配电网t时刻的有功网损；a为惩罚系数；N为可控资源集个数，实施例中为2；Ci(t)为第i个可控资源集在t时刻的调度成本，Ci＝F2，F2由下层优化获得；
所述上层优化目标函数的约束条件如下：
Ui,min≤Ui≤Ui,max...............................................(3)
Idc,min≤Idc≤Idc,max..............................................(4)
Udc,min≤Udc≤Udc,max...........................................(5)
Uc,min≤Uc≤Uc,max..............................................(6)
Uc(-Ic,max)≤Pc≤UcIc,max...................................(8)
其中，式(1)、(2)为节点i的功率平衡约束，j为与节点i相连的全部节点；Ui,min和Ui,max分别为交流节点电压上下限；Idc,max、Idc,min、Udc,max和Udc,min分别为直流线路电流及直流节点电压的上下限；Uc,max和Uc,min分别为柔性直流装置电压上下限；Ic,max为柔性直流装置电流上限。
c、将图2中所有负荷(标号6)、储能(标号7)、可控分布式电源(标号8、9、10)归入下层。
d、基于2和3两个可控资源集建立下层优化模型并求解，在一个优化周期内，将所述下层的可控资源按照调度成本最低为目的进行调度，优化目标函数的数学模型表达式为：
CDGm(t)＝c(t)PDGm(t)
式中：F2为下层优化目标函数；M为某个可控资源集可控资源的数量；CDGm(t)为第m各可控资源在t时刻的调度成本；c(t)为第m个可控资源在t时刻的调度价格系数，不同的可控资源调度价格系数不同；PDGm(t)为t时刻区域内可控资源的有功出力。
f、经过分层优化后，直流网络形成的可控资源集2、3和周边电网交换功率如图5和图6所示。交换功率在负荷高峰时段明显降低，在负荷平时时段变动较小，有效降低了区域调度费用。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
Claims (3)
1.交直流配电网的分层优化调度方法，所述交直流配电网包括若干交流网路形成的不可控资源集(1、4、5)，以及若干直流网络形成的可控资源集(2、3)，所述交直流配电网连接若干柔性直流装置、若干负载LOAD(6)、若干储能ESS(7)、若干可控分布式电源DG；所述分层优化调度方法步骤如下：
a.将所有所述交流网路形成的不可控资源集(1、4、5)，所有所述直流网络形成的可控资源集(2、3)，以及所有所述柔性直流装置归入上层；
b.在一个优化周期内，以交直流配电网有功损耗最小为目标进行调度，优化目标函数的数学模型表达式为：
<mrow>
<mi>min</mi>
<mi> </mi>
<msub>
<mi>F</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>t</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>T</mi>
</munderover>
<mo>&lsqb;</mo>
<msub>
<mi>P</mi>
<mrow>
<mi>l</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>s</mi>
</mrow>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mi>a</mi>
<munderover>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>N</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>C</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
式中：F1为上层优化目标函数，T为一个完整的优化调度周期，一般为24h；Ploss(t)为交直流配电网t时刻的有功网损；a为惩罚系数；N为可控资源集个数；Ci(t)为第i个可控资源集在t时刻的调度成本，Ci＝F2；
所述上层优化目标函数的约束条件如下：
<mrow>
<msub>
<mi>&Delta;P</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>U</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>U</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>G</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<msub>
<mi>cos&theta;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>B</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<msub>
<mi>sin&theta;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>...</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mrow>
<msub>
<mi>&Delta;Q</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>U</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>U</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>G</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<msub>
<mi>sin&theta;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>B</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<msub>
<mi>cos&theta;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>...</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>2</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
Ui,min≤Ui≤Ui,max...............................................(3)
Idc,min≤Idc≤Idc,max..............................................(4)
Udc,min≤Udc≤Udc,max...........................................(5)
Uc,min≤Uc≤Uc,max..............................................(6)
<mrow>
<msubsup>
<mi>P</mi>
<mi>c</mi>
<mn>2</mn>
</msubsup>
<mo>+</mo>
<msubsup>
<mi>Q</mi>
<mi>c</mi>
<mn>2</mn>
</msubsup>
<mo>&le;</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msqrt>
<mn>3</mn>
</msqrt>
<msub>
<mi>U</mi>
<mi>c</mi>
</msub>
<msub>
<mi>I</mi>
<mrow>
<mi>c</mi>
<mo>,</mo>
<mi>max</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>...</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>7</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
Uc(-Ic,max)≤Pc≤UcIc,max...................................(8)
其中，式(1)、(2)为节点i的功率平衡约束，j为与节点i相连的全部节点；Ui,min和Ui,max分别为交流节点电压上下限；Idc,max、Idc,min、Udc,max和Udc,min分别为直流线路电流及电压的上下限；Uc,max和Uc,min分别为柔性直流装置电压上下限；Ic,max为柔性直流装置电流上限。
c.将所有负载LOAD(6)、所有所述储能ESS(7)、所有所述可控分布式电源DG归入下层；
d.在一个优化周期内，将所述下层的可控资源按照调度成本最低为目的进行调度，优化目标函数的数学模型表达式为：
<mrow>
<mi>min</mi>
<mi> </mi>
<msub>
<mi>F</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>M</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>C</mi>
<mrow>
<mi>D</mi>
<mi>G</mi>
<mi>m</mi>
</mrow>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
CDGm(t)＝c(t)PDGm(t)
式中：F2为下层优化目标函数；M为某个可控资源集可控资源的数量；CDGm(t)为第m各可控资源在t时刻的调度成本；c(t)为第m个可控资源在t时刻的调度价格系数，不同的可控资源调度价格系数不同；PDGm(t)为t时刻区域内可控资源的有功出力；
所述上层优化目标函数的约束条件如下：
<mrow>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>L</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>M</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>P</mi>
<mrow>
<mi>D</mi>
<mi>G</mi>
<mi>m</mi>
</mrow>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<munderover>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>K</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>P</mi>
<mrow>
<mi>u</mi>
<mi>c</mi>
<mi>k</mi>
</mrow>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>f</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>...</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>9</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
PDG,min≤PDGm≤PDG,max........................................(10)
其中，PL(t)为t时刻区域内的负荷；K为区域内不可控分布式电源数量；Puck(t)为t时刻区域内不可控分布式电源的有功出力；Pf(t)为t时刻区域交换功率，由全局优化得到；PDG,min和PDG,max分别为可控分布式电源的最小和最大出力限制。
2.根据权利要求1所述的交直流配电网的分层优化调度方法，其特征在于，所述可控分布式电源DG是光伏发电站(8)、风力发电站(9)、或者天然气发电站(10)。
3.根据权利要求1所述的交直流配电网的分层优化调度方法，其特征在于，所述一个优化周期是24小时。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710958932.0A CN107681701A (zh) | 2017-10-16 | 2017-10-16 | 交直流配电网的分层优化调度方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710958932.0A CN107681701A (zh) | 2017-10-16 | 2017-10-16 | 交直流配电网的分层优化调度方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107681701A true CN107681701A (zh) | 2018-02-09 |
Family
ID=61140270
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710958932.0A Pending CN107681701A (zh) | 2017-10-16 | 2017-10-16 | 交直流配电网的分层优化调度方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107681701A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110445151A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-11-12 | 天津大学 | 考虑不确定性需求的配电网灵活性裕度时序量化分析方法 |
| CN111641205A (zh) * | 2020-05-11 | 2020-09-08 | 浙江工业大学 | 一种基于随机优化的主动配电网故障管理方法 |
| CN111884268A (zh) * | 2020-07-14 | 2020-11-03 | 东北电力大学 | 一种考虑可靠性指标的交直流混合配电网最优潮流控制方法 |
| CN115549209A (zh) * | 2022-10-25 | 2022-12-30 | 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司 | 电网能量管理方法 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105071389A (zh) * | 2015-08-19 | 2015-11-18 | 华北电力大学（保定） | 计及源网荷互动的交直流混合微电网优化运行方法及装置 |
-
2017
- 2017-10-16 CN CN201710958932.0A patent/CN107681701A/zh active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105071389A (zh) * | 2015-08-19 | 2015-11-18 | 华北电力大学（保定） | 计及源网荷互动的交直流混合微电网优化运行方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 陈乃仕等: "基于双层优化理论的交直流配电网调度研究", 《供用电》 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110445151A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-11-12 | 天津大学 | 考虑不确定性需求的配电网灵活性裕度时序量化分析方法 |
| CN110445151B (zh) * | 2019-07-25 | 2023-01-31 | 天津大学 | 考虑不确定性需求的配电网灵活性裕度时序量化分析方法 |
| CN111641205A (zh) * | 2020-05-11 | 2020-09-08 | 浙江工业大学 | 一种基于随机优化的主动配电网故障管理方法 |
| CN111641205B (zh) * | 2020-05-11 | 2021-12-17 | 浙江工业大学 | 一种基于随机优化的主动配电网故障管理方法 |
| CN111884268A (zh) * | 2020-07-14 | 2020-11-03 | 东北电力大学 | 一种考虑可靠性指标的交直流混合配电网最优潮流控制方法 |
| CN115549209A (zh) * | 2022-10-25 | 2022-12-30 | 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司 | 电网能量管理方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111030123B (zh) | 一种基于边缘计算的多智能体负荷调控方法 | |
| CN102710013B (zh) | 基于微电网的园区能源网能量优化管理***及其实现方法 | |
| Cheng et al. | Energy Internet: Concept and practice exploration | |
| Sun et al. | Advances on distributed generation technology | |
| CN107681701A (zh) | 交直流配电网的分层优化调度方法 | |
| CN204333981U (zh) | 一种适用于分布式电源的电力集能器 | |
| CN108400593A (zh) | 基于分层多代理技术的主动配电网电气模型建立方法 | |
| CN107910893A (zh) | 面向用户的多类型分布式电源整合组网***及控制方法 | |
| CN106786625A (zh) | 基于分布式供能***互动能力的配电网电压协调控制方法 | |
| CN110417052A (zh) | 交直流混合微电网群串并混联组网结构、控制***及运行控制方法 | |
| CN108281987A (zh) | 一种应用于海岛微电网的能源路由器 | |
| CN201966838U (zh) | 一种风、光、柴、蓄组合电源及其综合控制*** | |
| CN205212447U (zh) | 一种含复合储能微电网的多目标优化*** | |
| Chen et al. | New power system development path mechanism design | |
| CN106300323B (zh) | 分布式电源电网 | |
| CN107528321A (zh) | 互联电网交直流并联输电通道功率随机优化分配方法 | |
| CN105226649B (zh) | 一种基于母线负荷预测改进的省级电网发电调度优化方法 | |
| Qin et al. | Overview of micro-grid energy management system research status | |
| CN108736515A (zh) | 基于神经网络的风电消纳相变储热站负荷预测***和方法 | |
| CN106786812A (zh) | 虚拟发电厂分布式无功补偿***及其补偿方法 | |
| Mao et al. | Study on Multi-energy Flow Management for Multi-energy Network Systems. | |
| Lin et al. | Integrating high-penetration renewable energy into power system—A case study | |
| Teng et al. | Coordinated optimization control strategy for we-energy in energy internet | |
| Yu et al. | Research of integrated system of distributed multi-energy station | |
| CN107196348A (zh) | 一种考虑多端柔直的日前发电计划编制方法 |
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 | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20180209 |
|
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |