CN109899233A - 一种风力发电机群的分散协调控制方法 - Google Patents
一种风力发电机群的分散协调控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109899233A CN109899233A CN201910089677.XA CN201910089677A CN109899233A CN 109899233 A CN109899233 A CN 109899233A CN 201910089677 A CN201910089677 A CN 201910089677A CN 109899233 A CN109899233 A CN 109899233A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- wind
- power
- driven generator
- electricity generation
- agency
- 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
Links
Classifications
-
- 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
- Y02E10/70—Wind energy
- Y02E10/72—Wind turbines with rotation axis in wind direction
Landscapes
- Control Of Eletrric Generators (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
- Wind Motors (AREA)
Abstract
本发明公开了一种风力发电机群的分散协调控制方法,控制中心将发电利用率信息传递给作为领导者代理的风力发电机;控制中心计算风力发电机群目标功率与实际功率的差值,判断风力发电机群目标功率与实际功率差值的绝对值是否小于允许误差值,若小于允许误差值则结束对风力发电机群的控制,若不小于允许误差值则根据风力发电机群的目标功率与实际功率的差值修改发送给作为领导者代理的风力发电机的发电利用率信息,并重复执行步骤一至步骤三。本发明保证了发电功率任务在各风机间分配的公平性,使得风电场风机群的控制方法更加多样。
Description
技术领域
本发明涉及风力发电机群控制技术领域,具体涉及一种风力发电机群的分散协调控制方法。
背景技术
随着风力发电场的不断建设,风力发电场的规模和容量也不断提高,单个风电场内的风力发电机数量也逐渐增多。但当前风电场的控制中心对风力发电机个体的控制方式大多为集中控制,即所有的风力发电机直接与控制中心通讯,在风机数量过多时将会给控制中心带来较大的通讯压力并产生较长的控制延迟,显然这无法适应风力发电场的发展趋势。因此,如何高效地采用非集中控制的方法,而采用分散协调的控制方法对风力发电机个体进行控制,使风力发电机群能达到需要的目标功率是本领域亟需解决的重要问题。
发明内容
为解决现有技术中的不足,本发明提供一种风力发电机群的分散协调控制方法,采用发电利用率传递控制信息,利用一致性协议实现非集中控制下风力发电机个体的协调控制,克服了风力发电机分布广泛的特点,减轻了控制中心的通讯压力,提高了资源利用率问题。
为了实现上述目标,本发明采用如下技术方案:一种风力发电机群的分散协调控制方法,其特征在于:包括步骤:
步骤一、控制中心将发电利用率信息传递给作为领导者代理的风力发电机;所述发电利用率信息由作为领导者代理的风力发电机通过一致性协议传递给其他风力发电机代理;
步骤二、控制中心计算风力发电机群目标功率与实际功率的差值,风力发电机群中的各发电机的实际功率根据各风力发电机处的代理接收到的发电利用率信息调整;
步骤三、控制中心判断风力发电机群目标功率与实际功率差值的绝对值是否小于允许误差值,若小于允许误差值则结束对风力发电机群的控制,若不小于允许误差值则根据风力发电机群的目标功率与实际功率的差值修改发送给作为领导者代理的风力发电机的发电利用率信息,并重复执行步骤一至步骤三。
前述的一种风力发电机群的分散协调控制方法,其特征是:所述代理预装到每个风力发电机中,所述领导者代理与控制中心直接相连,其他风力发电机代理与邻近风力发电机代理相连。
前述的一种风力发电机群的分散协调控制方法,其特征是:所述发电利用率为:
设风力发电机i运行的允许最小功率为Pi min,Pi为风力发电机i自身实际功率,预测风力发电机i当前可发最大功率为Pi max,则发电利用率Pui的公式如下:
前述的一种风力发电机群的分散协调控制方法,其特征是:所述步骤一中发电利用率信息由作为领导者代理的风力发电机传递给其他风力发电机代理,包括步骤:
1)由各个风力发电机间的集电线路连接方式形成的各个风力发电机之间的连接拓扑图,根据连接拓扑图计算邻接矩阵A;邻接矩阵中的元素为a(i,j),其中,i,j=1,...,n,n为风力发电机个数;A对角线元素值均为0,非对角线元素a(i,j),i≠j,为风力发电机i与风力发电机j之间的连接边数;
2)由邻接矩阵A得到拉普拉斯矩阵L,拉普拉斯矩阵中的元素为l(i,j):
3)根据拉普拉斯矩阵L计算行随机矩阵D,行随机矩阵中的元素为d(i,j):
4)若作为领导者代理的风力发电机编号为k,在t时刻收到控制中心给出的发电利用率Puk(t)后,t+1时刻传递到其余第i个风力发电机代理的发电利用率Pui(t+1)为:
Puj(t)为t时刻第j台风力发电机的发电利用率,公式(4)即是领导者代理风力发电机与其它风力发电机代理之间的一致性协议,用以传递发电利用率信息。
前述的一种风力发电机群的分散协调控制方法,其特征是:所述步骤二中,风力发电机群的各发电机的实际功率根据各风力发电机处的代理接收到的发电利用率信息调整,具体为:
当各风力发电机处的代理接收到的发电利用率大于1时,代理将自身发电利用率置为1并根据发电利用率调整自身实际功率;代理接收到的发电利用率不大于1时,则直接根据发电利用率调整自身实际功率。
前述的一种风力发电机群的分散协调控制方法,其特征是:风力发电机i自身实际功率为:
Pi=Pi min+Pui(Pi max-Pi min) (5)。
其中,Pi min为风力发电机i运行的允许最小功率,Pi为风力发电机i自身实际功率,Pui为发电利用率,Pi max为代理预测的风力发电机当前可发最大功率。
前述的一种风力发电机群的分散协调控制方法,其特征是:所述骤二中风力发电机群目标功率与实际功率的差值公式为:
其中,ΔP(t)为t时刻的风力发电机群目标功率与实际功率之间的差值,Pgoal为风力发电机群的目标功率,Pi(t)为风力发电机i在t时刻的实际功率值。
前述的一种风力发电机群的分散协调控制方法,其特征是:步骤三中,作为领导者代理的风力发电机k的发电利用率信息修正公式为:
其中,Puk(t+1)为修正后的t+1时刻风力发电机i的发电利用率,λ为修正系数,Puj(t)为t时刻第j台风力发电机的发电利用率,d(k,j)为行随机矩阵中的元素。
一种风力发电机群的分散协调控制中心(或控制***),其特征在于,包括:
发送发电利用率信息模块,用于将发电利用率信息传递给作为领导者代理的风力发电机;发电利用率信息再由作为领导者代理的风力发电机通过一致性协议传递给其他风力发电机代理;
差值计算模块,用于计算风力发电机群目标功率与实际功率的差值,风力发电机群中的各发电机的实际功率根据各风力发电机处的代理接收到的发电利用率信息调整;
差值分析判断模块,用于判断风力发电机群目标功率与实际功率差值的绝对值是否小于允许误差值,若小于允许误差值则结束对风力发电机群的控制,若不小于允许误差值则根据风力发电机群的目标功率与实际功率的差值修改发送给作为领导者代理的风力发电机的发电利用率信息,并重复执行上述模块。
本发明所达到的有益效果:
1)本发明可以在非集中控制下实现对风力发电机群中各个个体的控制,适应风力发电机的地域分布特性;在各风力发电机个体处设置代理,通过其与邻近风力发电机代理通讯来获取控制中心的控制信息并在风力发电机本体处进行控制,因此风力发电机代理的上线和掉线并不需使控制中心获悉,减轻了控制中心的控制压力;
2)通过本发明可以使得各个风力发电机个体的发电能力得到相同程度地开发,即各台风力发电机的发电利用率相同,从而保证控制中心分配目标功率的公平性。
附图说明
图1是本发明的风力发电机群的分散协调控制方法总流程图;
图2为8台风力发电机集电线路连接图;
图3为各个风力发电机发电利用率的变化情况;
图4为风力发电机总实际功率的变化情况;
图5为各个风力发电机功率变化情况。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示,一种风力发电机群的分散协调控制方法,包括以下步骤:
步骤一、控制中心将发电利用率信息传递给作为领导者代理的风力发电机,所述发电利用率信息由作为领导者代理的风力发电机通过一致性协议传递给其他风力发电机代理;
步骤二、控制中心计算风力发电机群目标功率与实际功率的差值,风力发电机群的各发电机的实际功率根据各风力发电机处的代理接收到的发电利用率信息调整;
步骤三、控制中心判断风力发电机群目标功率与实际功率差值的绝对值是否小于允许误差值,若小于允许误差值则结束对风力发电机群的控制,若不小于允许误差值则根据风力发电机群的目标功率与实际功率的差值修改作为领导者代理的风力发电机的发电利用率信息,并重复执行步骤一至步骤三。
每个风力发电机均装设代理,代理i具备运算能力,可以预测风力发电机i当前可发电最大功率Pi max,可以控制风力发电机输出功率Pi,可以接收和传递信息。领导者代理与其他代理的不同之处在于领导者代理与控制中心直接相连,而其他代理则只需与邻近代理相连。
发电利用率定义:
假设风力发电机i运行的允许最小功率为Pi min,Pi为风力发电机i自身实际功率,则发电利用率Pui的公式如下:
实施例中,8台风力发电机的集电线路连接图如图2所示。8台风力发电机均装设代理,其中1、2号风力发电机某一小段时间内的可发电最大功率为1MW,3、4号风力发电机某一小段时间内(如5秒)的可发电最大功率为1.2MW,5、6号风力发电机某一小段时间内的可发最大功率为1.5MW,7、8号风力发电机某一小段时间内的可发最大功率为2MW。2号风力发电机装设领导者代理,各代理通过图2所示的线路连接方式与邻近代理互相接收和传递信息。
步骤一中发电利用率信息由作为领导者代理的风力发电机通过一致性协议传递给其他风力发电机代理,具体过程为:
1)由各个风力发电机间的集电线路连接方式可以形成各个风力发电机之间的连接拓扑图,根据连接拓扑图可以计算邻接矩阵A;邻接矩阵中的元素为a(i,j),其中,i,j=1,...,n,n为风力发电机个数;A对角线元素值均为0,非对角线元素a(i,j),i≠j,为风力发电机i与风力发电机j之间的连接边数。
具体的,以图2的8台风力发电机为例,其中2号风力发电机为领导者代理,8台风力发电机形成的邻接矩阵如下:
2)根据邻接矩阵A得到拉普拉斯矩阵L,拉普拉斯矩阵中的元素为l(i,j):
实施例中的拉普拉斯矩阵L如下:
3)根据拉普拉斯矩阵L计算行随机矩阵D,行随机矩阵中的元素为d(i,j):
实施例中的D如下:
4)若作为领导者代理的风力发电机编号为k,在t时刻收到控制中心给出的发电利用率Puk(t)后,t+1时刻传递到其余第i个风力发电机代理的发电利用率Pui(t+1)为:
Puj(t)为t时刻第j台风力发电机的发电利用率,公式(4)即是领导者代理风力发电机与其它风力发电机代理之间的一致性协议,用以传递发电利用率信息。
步骤二中,风力发电机群的各发电机的实际功率根据各风力发电机处的代理接收到的发电利用率信息调整,具体为:
当各风力发电机处的代理接收到的发电利用率大于1时,代理将自身发电利用率置为1并根据发电利用率调整自身实际功率;代理接收到的发电利用率不大于1时,则直接根据发电利用率调整自身实际功率;
根据发电利用率的公式(1),计算风力发电机i自身实际功率:
Pi=Pi min+Pui(Pi max-Pi min) (5)
根据公式(5)风力发电机代理即可以由发电利用率信息得出风力发电机自身实际功率并调整自身的功率为该值;
具体的,8台风力发电机的Pi min均为0.05MW。
步骤二中的风力发电机群目标功率与实际功率的差值公式为:
其中,ΔP(t)为t时刻的风力发电机群目标功率与实际功率之间的差值,Pgoal为风力发电机群的目标功率,Pi(t)为风力发电机i在t时刻的实际功率值。
具体的,目标功率Pgoal可确定6MW。
步骤三中控制中心对作为领导者代理的风力发电机k的发电利用率信息修正公式为:
其中,Puk(t+1)为修正后的t+1时刻作为领导者代理的风力发电机k的发电利用率,λ为修正系数。
具体的,每次步骤循环迭代的时间为0.01秒,每次的循环迭代中风力发电机群目标功率与实际功率的差值ΔP绝对值的允许误差值设为0.5kW,λ设为-0.02,Pui的初值均为0。图3、图4及图5为本控制方法的实施效果,其中图3为各个风力发电机发电利用率的变化情况,图4为风力发电机总实际功率的变化情况,图5为各个风力发电机功率变化情况。从图3中可以看出,各风力发电机在1s时发电利用率接近一致;从图4中可以看出,风力发电机的总实际功率与目标功率(6MW)的差值绝对值在不到1.5s时达到允许误差值以内,即0.5kW以内;从图5中可以看出,虽然各台风力发电机的发电利用率一致,但由于各台风力发电机的当前可发最大功率不一致,因此其最终的风力发电机功率也不一致。从上述的分析中可以看出,通过在风力发电机处设置代理,通过已建集电线路使得风力发电机仅与相邻直接相连的风力发电机通讯,无需各个风力发电机均与控制中心通讯即可实现风力发电机群功率的控制,有效地降低了通讯成本并减轻了控制中心的数据处理压力。不仅如此,各个风力发电机发电利用率的一致,使得各风力发电机的发电能力可以得到相同程度地开发,防止出现部分机组满载、过载,部分机组则处于低负载的情况,保证了功率任务分配的公平性。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种风力发电机群的分散协调控制方法,其特征在于:包括步骤:
步骤一、控制中心将发电利用率信息传递给作为领导者代理的风力发电机;所述发电利用率信息由作为领导者代理的风力发电机通过一致性协议传递给其他风力发电机代理;
步骤二、控制中心计算风力发电机群目标功率与实际功率的差值,风力发电机群中的各发电机的实际功率根据各风力发电机处的代理接收到的发电利用率信息调整;
步骤三、控制中心判断风力发电机群目标功率与实际功率差值的绝对值是否小于允许误差值,若小于允许误差值则结束对风力发电机群的控制,若不小于允许误差值则根据风力发电机群的目标功率与实际功率的差值修改发送给作为领导者代理的风力发电机的发电利用率信息,并重复执行步骤一至步骤三。
2.根据权利要求1所述的一种风力发电机群的分散协调控制方法,其特征是:所述代理预装到每个风力发电机中,所述领导者代理与控制中心直接相连,其他风力发电机代理与邻近风力发电机代理相连。
3.根据权利要求1所述的一种风力发电机群的分散协调控制方法,其特征是:所述发电利用率为:
设风力发电机i运行的允许最小功率为Pi min,Pi为风力发电机i自身实际功率,预测风力发电机i当前可发最大功率为Pi max,则发电利用率Pui的公式如下:
4.根据权利要求1所述的一种风力发电机群的分散协调控制方法,其特征是:所述步骤一中发电利用率信息由作为领导者代理的风力发电机传递给其他风力发电机代理,包括步骤:
1)由各个风力发电机间的集电线路连接方式形成的各个风力发电机之间的连接拓扑图,根据连接拓扑图计算邻接矩阵A;邻接矩阵中的元素为a(i,j),其中,i,j=1,...,n,n为风力发电机个数;A对角线元素值均为0,非对角线元素a(i,j),i≠j,为风力发电机i与风力发电机j之间的连接边数;
2)由邻接矩阵A得到拉普拉斯矩阵L,拉普拉斯矩阵中的元素为l(i,j):
3)根据拉普拉斯矩阵L计算行随机矩阵D,行随机矩阵中的元素为d(i,j):
4)若作为领导者代理的风力发电机编号为k,在t时刻收到控制中心给出的发电利用率Puk(t)后,t+1时刻传递到其余第i个风力发电机代理的发电利用率Pui(t+1)为:
Puj(t)为t时刻第j台风力发电机的发电利用率,公式(4)即是领导者代理风力发电机与其它风力发电机代理之间的一致性协议,用以传递发电利用率信息。
5.根据权利要求1所述的一种风力发电机群的分散协调控制方法,其特征是:所述步骤二中,风力发电机群的各发电机的实际功率根据各风力发电机处的代理接收到的发电利用率信息调整,具体为:
当各风力发电机处的代理接收到的发电利用率大于1时,代理将自身发电利用率置为1并根据发电利用率调整自身实际功率;代理接收到的发电利用率不大于1时,则直接根据发电利用率调整自身实际功率。
6.根据权利要求5所述的一种风力发电机群的分散协调控制方法,其特征是:风力发电机i自身实际功率为:
Pi=Pi min+Pui(Pi max-Pi min) (5)。
其中,Pi min为风力发电机i运行的允许最小功率,Pi为风力发电机i自身实际功率,Pui为发电利用率,Pi max为代理预测的风力发电机当前可发最大功率。
7.根据权利要求1所述的一种风力发电机群的分散协调控制方法,其特征是:所述骤二中风力发电机群目标功率与实际功率的差值公式为:
其中,ΔP(t)为t时刻的风力发电机群目标功率与实际功率之间的差值,Pgoal为风力发电机群的目标功率,Pi(t)为风力发电机i在t时刻的实际功率值。
8.根据权利要求7所述的一种风力发电机群的分散协调控制方法,其特征是:步骤三中,作为领导者代理的风力发电机k的发电利用率信息修正公式为:
其中,Puk(t+1)为修正后的t+1时刻风力发电机i的发电利用率,λ为修正系数,Puj(t)为t时刻第j台风力发电机的发电利用率,d(k,j)为行随机矩阵中的元素。
9.一种风力发电机群的分散协调控制中心,其特征在于,包括:
发送发电利用率信息模块,用于将发电利用率信息传递给作为领导者代理的风力发电机;发电利用率信息再由作为领导者代理的风力发电机通过一致性协议传递给其他风力发电机代理;
差值计算模块,用于计算风力发电机群目标功率与实际功率的差值,风力发电机群中的各发电机的实际功率根据各风力发电机处的代理接收到的发电利用率信息调整;
差值分析判断模块,用于判断风力发电机群目标功率与实际功率差值的绝对值是否小于允许误差值,若小于允许误差值则结束对风力发电机群的控制,若不小于允许误差值则根据风力发电机群的目标功率与实际功率的差值修改发送给作为领导者代理的风力发电机的发电利用率信息,并重复执行上述模块。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910089677.XA CN109899233B (zh) | 2019-01-30 | 2019-01-30 | 一种风力发电机群的分散协调控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910089677.XA CN109899233B (zh) | 2019-01-30 | 2019-01-30 | 一种风力发电机群的分散协调控制方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109899233A true CN109899233A (zh) | 2019-06-18 |
CN109899233B CN109899233B (zh) | 2020-06-19 |
Family
ID=66944470
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910089677.XA Active CN109899233B (zh) | 2019-01-30 | 2019-01-30 | 一种风力发电机群的分散协调控制方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109899233B (zh) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101510686A (zh) * | 2009-03-26 | 2009-08-19 | 上海交通大学 | 基于多代理技术的微电网协调控制*** |
US20110004356A1 (en) * | 2007-12-19 | 2011-01-06 | Vestas Wind Systems A/S | Event-based control system for wind turbine generators |
WO2013021049A1 (de) * | 2011-08-11 | 2013-02-14 | Peter Karl | Verfahren zum betreiben, insbesondere zum kalibrieren von windkrafträdern, und windenergiepark mit mehreren windkrafträdern |
US20140172330A1 (en) * | 2011-08-19 | 2014-06-19 | Repower Systems Se | Determining the energy yield loss of a wind turbine |
CN106877398A (zh) * | 2017-03-23 | 2017-06-20 | 燕山大学 | 基于多智能体的微电源分散协调控制方法 |
-
2019
- 2019-01-30 CN CN201910089677.XA patent/CN109899233B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110004356A1 (en) * | 2007-12-19 | 2011-01-06 | Vestas Wind Systems A/S | Event-based control system for wind turbine generators |
CN101510686A (zh) * | 2009-03-26 | 2009-08-19 | 上海交通大学 | 基于多代理技术的微电网协调控制*** |
WO2013021049A1 (de) * | 2011-08-11 | 2013-02-14 | Peter Karl | Verfahren zum betreiben, insbesondere zum kalibrieren von windkrafträdern, und windenergiepark mit mehreren windkrafträdern |
US20140172330A1 (en) * | 2011-08-19 | 2014-06-19 | Repower Systems Se | Determining the energy yield loss of a wind turbine |
CN106877398A (zh) * | 2017-03-23 | 2017-06-20 | 燕山大学 | 基于多智能体的微电源分散协调控制方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
李阳、叶琼蔚: "基于一致性算法的微网分布式有功均衡控制", 《电气技术》 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109899233B (zh) | 2020-06-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Negnevitsky et al. | Innovative short-term wind generation prediction techniques | |
RU2601957C2 (ru) | Способ и устройство управления энергетическими услугами на основе рыночных данных | |
CN108039737B (zh) | 一种源网荷协调运行模拟*** | |
CN110137955A (zh) | 一种计及CVaR的鲁棒机组组合调度的决策方法 | |
US12015275B2 (en) | Hybrid power plant | |
CN106505630B (zh) | 基于事件触发机制的孤岛微电网频率电压协调控制方法 | |
CN112510703B (zh) | 一种考虑煤耗曲线修正的多能源接入电网优化调度方法 | |
Zhai et al. | Robust model predictive control for energy management of isolated microgrids | |
WO2020097979A1 (zh) | 一种风电场控制参数优化方法及*** | |
CN106160000A (zh) | 一种分调‑省调两级协调的风电增发控制方法 | |
CN111667136A (zh) | 一种区域电力市场的出清方法、装置及存储介质 | |
CN108493998A (zh) | 考虑需求响应与n-1预想故障的鲁棒输电网规划方法 | |
CN109272353A (zh) | 计及综合需求响应不确定性的***动态概率能流分析方法 | |
CN115864460A (zh) | 一种电力调峰方法、装置、设备及存储介质 | |
CN108879721A (zh) | 一种基于风电消纳的频率控制方法 | |
CN105305485A (zh) | 一种消纳大规模间歇性能源的安全约束经济调度方法 | |
US20210391747A1 (en) | Dynamic Computation and Control of Distributed Assets at the Edge of a Power Grid | |
CN109301817B (zh) | 一种考虑需求响应的多时间尺度源网荷协调调度方法 | |
JP2020039222A (ja) | 電力需給制御装置、電力需給制御システムおよび電力需給制御方法 | |
CN108258701A (zh) | 调节功率的方法和装置 | |
Ignat-Balaci et al. | Day-Ahead Scheduling, Simulation, and Real-Time Control of an Islanded Microgrid. | |
CN116454944A (zh) | 一种基于随机生产模拟的储能装置优化配置方法及*** | |
CN109899233A (zh) | 一种风力发电机群的分散协调控制方法 | |
CN115935619A (zh) | 基于需求响应的主动配电网日前低碳调度方法及装置 | |
Ye et al. | Multi-scenario stochastic optimal scheduling for power systems with source-load matching based on pseudo-inverse Laguerre polynomials |
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 |