CN110620383B - 基于电力电子变压器的交直流配电网日前优化调度方法 - Google Patents
基于电力电子变压器的交直流配电网日前优化调度方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110620383B CN110620383B CN201910648796.4A CN201910648796A CN110620383B CN 110620383 B CN110620383 B CN 110620383B CN 201910648796 A CN201910648796 A CN 201910648796A CN 110620383 B CN110620383 B CN 110620383B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power
- distribution network
- node
- direct current
- constraint
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 claims abstract description 54
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims abstract description 15
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 17
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims description 11
- 238000002347 injection Methods 0.000 claims description 6
- 239000007924 injection Substances 0.000 claims description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 5
- 238000012614 Monte-Carlo sampling Methods 0.000 claims description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 3
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 238000012983 electrochemical energy storage Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000002600 positron emission tomography Methods 0.000 description 1
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 1
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
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/04—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for connecting networks of the same frequency but supplied from different sources
- H02J3/06—Controlling transfer of power between connected networks; Controlling sharing of load between connected networks
-
- 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
- H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
- H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
一种基于电力电子变压器的交直流配电网日前优化调度方法,首先建立基于PET的交直流混合配电网运行优化的数学模型,然后求解基于PET的交直流混合配电网运行优化的数学模型,其中数学模型是以使交直流混合配电网总损耗最小,即线路损耗和PET损耗之和最小为目标函数,以交直流电网潮流约束、PET稳态运行约束、***安全运行约束、分布式电源运行约束、储能装置运行约束和交流配电网三相电压不平衡约束为约束条件。本发明充分挖掘了电力电子变压器对交直流配电网潮流的柔性调控能力和对交直流配电网经济性提升的影响,考虑了分布式电源出力的不确定性和负荷波动的不确定性,考虑了保守性和经济性,可以降低节点电压越限和线路功率越限的风险。
Description
技术领域
本发明涉及一种交直流配电网日前优化调度。特别是涉及一种基于电力电子变压器的交直流配电网日前优化调度方法。
背景技术
随着新能源和社会快速发展,大量分布式电源和交直流智能化的多元负荷接入配电网,其中,光伏、燃料电池、电化学储能等“源、储”设备均为直流装置,数据中心、电动汽车、众多办公和家电、变频设备等也均是直流负载。显然,若利用直流***实现上述源、储、荷的直接组网,然后通过电力电子变压器(powerelectronictransformer,PET)与交流***进行统一互联,将大幅降低传统组网方式中交直流频繁变换所导致的功率与能量损耗。然而,目前关于PET应用于柔***直流混合配电网的运行优化调度问题鲜有人研究。因此,探讨基于PET的柔***直流配电网日前运行优化调度问题,已成为柔***直流配电网大范围应用和推广所需要率先解决的问题。
主动配电网日前运行优化可调度的资源包括分布式电源、储能***,一般以配电网运行成本最小为目标,约束条件包括配电网潮流约束、***安全运行约束、分布式电源运行约束、储能装置运行约束等。然而,基于PET互联的交直流混联配电网日前运行优化调度问题,可调度的资源除了包括分布式电源、储能***外,还应考虑PET各个端口可调节的功率。由于交、直流配电网本身的差异,需要在处理交直流配电网运行优化问题时进行细致建模。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是,提供一种基于电力电子变压器的交直流配电网日前优化调度方法。
本发明所采用的技术方案是:一种基于电力电子变压器的交直流配电网日前优化调度方法,首先建立基于PET的交直流混合配电网运行优化的数学模型,然后求解基于PET的交直流混合配电网运行优化的数学模型,所述建立基于PET的交直流混合配电网运行优化的数学模型,包括:以使交直流混合配电网总损耗最小,即线路损耗和PET损耗之和最小为目标函数,以交直流电网潮流约束、PET稳态运行约束、***安全运行约束、分布式电源运行约束、储能装置运行约束和交流配电网三相电压不平衡约束为约束条件。
本发明的基于电力电子变压器的交直流配电网日前优化调度方法,其优点在于充分挖掘了电力电子变压器对交直流配电网潮流的柔性调控能力和对交直流配电网经济性提升的影响,考虑了分布式电源出力的不确定性和负荷波动的不确定性,通过采用蒙特卡洛方法模拟这种不确定性,基于机会约束规划方法在一定置信度水平上对交直流配电网进行优化调度,同时考虑了保守性和经济性,可以降低节点电压越限和线路功率越限的风险。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明的基于电力电子变压器的交直流配电网日前优化调度方法做出详细说明。
基于电力电子变压器的交直流配电网日前优化调度问题可以表述为:已知交直流混合配电网网架结构、线路参数、负荷的日前预测数据、分布式电源的日前出力预测数据等条件,在满足配电网运行安全可靠的前提下,以分布式电源出力、储能出力、PET互联的端口功率为优化对象,以交直流混合配电网运行损耗最小为目标函数进行运行优化调度。
现对所研究的PET互联的交直流混合配电网做如下假设:①交直流混合配电***采用集中式控制方式,柔性变电站、储能、分布式电源可以被配电管理***(DMS)实时调度,DMS可以得到***中分布式电源、交直流负荷的功率预测数据。②***中的交流侧是三相不平衡的。
本发明的基于电力电子变压器的交直流配电网日前优化调度方法,计及分布式电源出力和负荷预测的不确定性,建立以分布式电源出力、储能出力、PET互联的端口功率为优化对象,建立以交流配电网网络损耗、直流配电网网络损耗和PET运行损耗最小为目标函数,以交直流配电网潮流约束、PET稳态运行约束、***安全运行约束、分布式电源和储能运行约束等为约束条件的运行优化模型,采用蒙特卡洛模拟技术与粒子群算法相结合对上述模型进行优化求解,为基于PET互联的柔***直流混合配电网的大范围应用和推广提供方法支撑。
本发明的基于电力电子变压器的交直流配电网日前优化调度方法,包括首先建立基于PET的交直流混合配电网运行优化的数学模型,然后求解基于PET的交直流混合配电网运行优化的数学模型,所述建立基于PET的交直流混合配电网运行优化的数学模型,包括:以使交直流混合配电网总损耗最小,即线路损耗和PET损耗之和最小为目标函数,以交直流电网潮流约束、PET稳态运行约束、***安全运行约束、分布式电源运行约束、储能装置运行约束和交流配电网三相电压不平衡约束为约束条件。其中,
1、所述的以使交直流混合配电网总损耗最小,即线路损耗和PET损耗之和最小为目标函数,表示如下:
其中,
c1∈{中压交流端口,低压交流端口}
c2∈{中压直流端口,低压直流端口}
式中:f为总目标函数;fac为一个调度周期内交流配电网的有功网损;fdc为一个调度周期内直流配电网的网损;fPET为一个调度周期内PET的运行损耗;T为调度周期内的时刻数;为A、B、C三相;N为电网的节点数量;集合v(i)为电网中以i为首端节点的支路的末端节点集合;为计及三相交流线路自阻抗和互阻抗的支路电阻;rij为直流线路电阻;为t时刻各相交流支路电流幅值;为t时刻各直流支路电流;Δt为调度周期时间间隔;为PET交流端口损耗系数;为PET直流端口损耗系数;为PET交流端口传输的有功和无功功率;为PET直流端口传输的有功功率。
2、所述的交直流电网潮流约束,包括:
(a)交流配电网潮流约束
对交流配电网中节点j的约束:
对交流配电网中支路ij的约束:
式中:为A、B、C三相;集合uac(j)为交流配电网中以j为末端节点的支路的首端节点集合;集合vac(j)为电网中以j为首端节点的支路的末端节点集合;为t时刻i节点的各相电压幅值;分别为t时刻支路ij首端三相有功功率和无功功率;分别为t时刻支路jk首端三相有功功率和无功功率;和分别为t时刻节点j的三相有功功率和无功功率净注入值;分别为t时刻节点j上所连接的三相变电站有功输出、三相分布式电源有功功率、三相储能放电功率、三相储能充电功率、三相负荷有功功率;分别为t时刻节点j上所连接的三相变电站无功输出、三相分布式电源无功功率、三相静止无功补偿装置连续补偿功率、三相负荷无功功率;分别为计及三相线路自阻抗和互阻抗的支路电阻和电抗;
(b)直流配电网潮流约束
对直流配电网中节点j的约束:
对直流配电网中支路ij的约束:
式中:集合udc(j)为直流配电网中以j为末端节点的支路的首端节点集合;集合vdc(j)为直流配电网中以j为首端节点的支路的末端节点集合;为t时刻i节点的电压;为t时刻j节点的电压;为t时刻支路ij首端有功功率;为t时刻支路jk首端有功功率;为t时刻节点j的有功功率净注入值;分别为t时刻节点j上所连接的分布式电源有功功率、储能放电功率、储能充电功率、负荷有功功率;rij为直流线路电阻。
3、所述的PET稳态运行约束表示如下:
其中,
c1∈{中压交流端口,低压交流端口}
c2∈{中压直流端口,低压直流端口}
式中:为A、B、C三相;为t时刻PET的c1端口的各相有功功率,为t时刻PET的c1端口的各相无功功率;为t时刻PET的c1端口的各相有功损耗;为t时刻PET的c2端口的有功功率,为t时刻c2端口的有功损耗;为损耗系数; 分别为c1、c2端口的容量限制。
4、所述的***安全运行约束表示如下:
(a)交流配电网运行安全约束:
考虑分布式电源出力和负荷预测不确定性,配电网各节点电压和各支路电流的具有概率越限的风险,因此可以建立状态变量的机会约束。机会约束规划是在一定的概率意义下达到最优的理论。它是一种随机规划方法,针对约束条件中含有随机变量,并且必须在观测到随机变量的实现之前做出决策的问题。机会约束规划考虑到所做决策在不利的情况发生时可能不满足约束条件,而采用一种原则:即允许所做决策在一定程度上不满足约束条件,但该决策使约束条件成立的概率不小于某一个足够小的置信水平。
式中:分别为交流节点i各相电压幅值上下限值;为交流支路ij各相电流幅值上限值;和分别为t时刻节点i各相电压和支路ij电流幅值;Pr()表示不等式约束成立的概率;pU、pI分别为电压、电流的预设的置信水平值;
(b)直流配电网运行安全约束:
建立节点电压和支路电流的机会约束如下:
5、直流配电网的分布式电源接入直流母线,只能调节有功,所述的分布式电源运行约束表示如下:
6、所述的储能装置运行约束包括:
(a)储能的电量约束如下:
式中:为t时刻直流节点i上所连接的储能的电量;和分别为t时刻直流节点i上所连接的储能的充电功率和放电功率;ηcharge和ηdischarge分别为充电效率、放电效率;Δt为调度时间间隔;为直流节点i上所连接的储能的本周期初始电量;为t+1时刻直流节点i上所连接的储能的电量;为T时刻直流节点i上所连接的储能的电量,T为一个调度周期;
(b)充放电功率约束和调度周期内充放电次数约束如下:
式中:和分别为直流节点i上所连接的储能的充放电功率;和分别为直流节点i上所连接的储能的充放电功率上限;为二进制变量,1表示t时刻直流节点i上所连接的储能充电,0表示不充电;为二进制变量,1表示t时刻节点i上所连接的储能放电,0表示不放电;为二进制变量,1表示t+1时刻直流节点i上所连接的储能充电,0表示不充电;为二进制变量,1表示t+1时刻节点i上所连接的储能放电,0表示不放电;T为一个调度周期;考虑到任何一个时刻储能的充放电不能同时进行,引入约束,即表示任何一个时刻储能只能处于充电、放电、不充不放3种状态之一,而不存在既充电又放电的物理不可行现象;λmax表示充放电次数的上限;
(c)储能荷电状态约束如下:
7、所述的交流配电网三相电压不平衡约束表示如下:
8、所述的求解基于PET的交直流混合配电网运行优化的数学模型,是采用粒子群算法求解,包括:
(1)读取交直流混合配电网的网络数据,初始化粒子群速度和位置;
(2)基于蒙特卡洛抽样模拟分布式电源出力和负荷大小;
(3)对基于PET的交直流混合配电网进行初始化潮流计算,并进行置信度水平检验;
所述的置信度水平检验是采用如下式公式
Pr{gi(x,ξ)≤0,i=1,2,...,p}≥α (14)
对于任意给定的决策变量x,即分布式电源出力和负荷大小,首先设定N1=0,然后由概率密度函数生成N个随机变量ξ,如果将生成的随机变量ξ和决策变量x代入(14)式,满足不等式gi(x,ξ)≤0,则N1加1,当N足够大时,根据大数定理:若(14)式成立,当且仅当N1/N≥α成立;如果N1/N≥α不成立,则说明通过粒子群算法产生的粒子不符合(14)式的置信度水平,这样的粒子应舍弃,重新生成新的粒子,其中α为置信度水平;Pr()表示不等式约束成立的概率;i表示第i个粒子。
(4)计算目标函数值,保存局部最优与全局最优值;
(5)更新粒子群速度和位置;
(6)判断是否达到最大迭代次数,是则结束并输出分布式电源出力、储能***出力、PET互联端口的功率;否则进入下一步;
(7)判断是否达到收敛条件,是则结束并输出分布式电源出力、储能***出力、PET互联端口的功率;否则返回第(2)步。
Claims (6)
1.一种基于电力电子变压器的交直流配电网日前优化调度方法,其特征在于,首先建立基于PET的交直流混合配电网运行优化的数学模型,然后求解基于PET的交直流混合配电网运行优化的数学模型,所述建立基于PET的交直流混合配电网运行优化的数学模型,包括:以使交直流混合配电网总损耗最小,即线路损耗和PET损耗之和最小为目标函数,以交直流电网潮流约束、PET稳态运行约束、***安全运行约束、分布式电源运行约束、储能装置运行约束和交流配电网三相电压不平衡约束为约束条件;其中,
所述的交直流电网潮流约束,包括:
(a)交流配电网潮流约束
对交流配电网中节点j的约束:
对交流配电网中支路ij的约束:
式中:为A、B、C三相;集合uac(j)为交流配电网中以j为末端节点的支路的首端节点集合;集合vac(j)为电网中以j为首端节点的支路的末端节点集合;为t时刻i节点的各相电压幅值;分别为t时刻支路ij首端三相有功功率和无功功率;分别为t时刻支路jk首端三相有功功率和无功功率;和分别为t时刻节点j的三相有功功率和无功功率净注入值;分别为t时刻节点j上所连接的三相变电站有功输出、三相分布式电源有功功率、三相储能放电功率、三相储能充电功率、三相负荷有功功率;分别为t时刻节点j上所连接的三相变电站无功输出、三相分布式电源无功功率、三相静止无功补偿装置连续补偿功率、三相负荷无功功率;分别为计及三相线路自阻抗和互阻抗的支路电阻和电抗;
(b)直流配电网潮流约束
对直流配电网中节点j的约束:
对直流配电网中支路ij的约束:
式中:集合udc(j)为直流配电网中以j为末端节点的支路的首端节点集合;集合vdc(j)为直流配电网中以j为首端节点的支路的末端节点集合;为t时刻i节点的电压;为t时刻j节点的电压;为t时刻支路ij首端有功功率;为t时刻支路jk首端有功功率;为t时刻节点j的有功功率净注入值;分别为t时刻节点j上所连接的分布式电源有功功率、储能放电功率、储能充电功率、负荷有功功率;rij为直流线路电阻;
所述的PET稳态运行约束表示如下:
其中,
c1∈{中压交流端口,低压交流端口}
c2∈{中压直流端口,低压直流端口}
式中:为A、B、C三相;为t时刻PET的c1端口的各相有功功率,为t时刻PET的c1端口的各相无功功率;为t时刻PET的c1端口的各相有功损耗;为t时刻PET的c2端口的有功功率,为t时刻c2端口的有功损耗;为损耗系数;分别为c1、c2端口的容量限制;
所述的***安全运行约束表示如下:
(a)交流配电网运行安全约束:
建立交流线路节点电压和支路电流的机会约束如下:
式中:分别为交流节点i各相电压幅值上下限值;为交流支路ij各相电流幅值上限值;和分别为t时刻节点i各相电压和支路ij电流幅值;Pr()表示不等式约束成立的概率;pU、pI分别为电压、电流的预设的置信水平值;
(b)直流配电网运行安全约束:
建立直流线路节点电压和支路电流的机会约束如下:
所述的储能装置运行约束包括:
(a)储能的电量约束如下:
式中:为t时刻直流节点i上所连接的储能的电量;和分别为t时刻直流节点i上所连接的储能的充电功率和放电功率;ηcharge和ηdischarge分别为充电效率、放电效率;Δt为调度时间间隔;为直流节点i上所连接的储能的本周期初始电量;为t+1时刻直流节点i上所连接的储能的电量;为T时刻直流节点i上所连接的储能的电量,T为一个调度周期;
(b)充放电功率约束和调度周期内充放电次数约束如下:
式中:和分别为直流节点i上所连接的储能的充放电功率;和分别为直流节点i上所连接的储能的充放电功率上限;为二进制变量,1表示t时刻直流节点i上所连接的储能充电,0表示不充电;为二进制变量,1表示t时刻节点i上所连接的储能放电,0表示不放电;为二进制变量,1表示t+1时刻直流节点i上所连接的储能充电,0表示不充电;为二进制变量,1表示t+1时刻节点i上所连接的储能放电,0表示不放电;T为一个调度周期;考虑到任何一个时刻储能的充放电不能同时进行,引入约束,即表示任何一个时刻储能只能处于充电、放电、不充不放3种状态之一,而不存在既充电又放电的物理不可行现象;λmax表示充放电次数的上限;
(c)储能荷电状态约束如下:
2.根据权利要求1所述的基于电力电子变压器的交直流配电网日前优化调度方法,其特征在于,所述的以使交直流混合配电网总损耗最小,即线路损耗和PET损耗之和最小为目标函数,表示如下:
其中,
c1∈{中压交流端口,低压交流端口}
c2∈{中压直流端口,低压直流端口}
5.根据权利要求1所述的基于电力电子变压器的交直流配电网日前优化调度方法,其特征在于,所述的求解基于PET的交直流混合配电网运行优化的数学模型,是采用粒子群算法求解,包括:
(1)读取交直流混合配电网的网络数据,初始化粒子群速度和位置;
(2)基于蒙特卡洛抽样模拟分布式电源出力和负荷大小;
(3)对基于PET的交直流混合配电网进行初始化潮流计算,并进行置信度水平检验;
(4)计算目标函数值,保存局部最优与全局最优值;
(5)更新粒子群速度和位置;
(6)判断是否达到最大迭代次数,是则结束并输出分布式电源出力、储能***出力、PET互联端口的功率;否则进入下一步;
(7)判断是否达到收敛条件,是则结束并输出分布式电源出力、储能***出力、PET互联端口的功率;否则返回第(2)步。
6.根据权利要求5所述的基于电力电子变压器的交直流配电网日前优化调度方法,其特征在于,第(3)步所述的置信度水平检验是采用如下式公式
Pr{gi(x,ξ)≤0,i=1,2,...,p}≥α (14)
对于任意给定的决策变量x,即分布式电源出力和负荷大小,首先设定N1=0,然后由概率密度函数生成N个随机变量ξ,如果将生成的随机变量ξ和决策变量x代入(14)式,满足不等式gi(x,ξ)≤0,则N1加1,当N达到设定的大值时,根据大数定理:若(14)式成立,当且仅当N1/N≥α成立;如果N1/N≥α不成立,则说明通过粒子群算法产生的粒子不符合(14)式的置信度水平,这样的粒子应舍弃,重新生成新的粒子,其中α为置信度水平;Pr()表示不等式约束成立的概率;i表示第i个粒子。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910648796.4A CN110620383B (zh) | 2019-07-18 | 2019-07-18 | 基于电力电子变压器的交直流配电网日前优化调度方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910648796.4A CN110620383B (zh) | 2019-07-18 | 2019-07-18 | 基于电力电子变压器的交直流配电网日前优化调度方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110620383A CN110620383A (zh) | 2019-12-27 |
CN110620383B true CN110620383B (zh) | 2021-08-20 |
Family
ID=68921561
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910648796.4A Expired - Fee Related CN110620383B (zh) | 2019-07-18 | 2019-07-18 | 基于电力电子变压器的交直流配电网日前优化调度方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110620383B (zh) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111245027B (zh) * | 2020-03-11 | 2023-10-13 | 国网天津市电力公司 | 一种计及pet损耗的交直流混合***优化调度方法 |
CN113962510B (zh) * | 2021-09-07 | 2024-05-17 | 天津大学 | 一种基于Cell的交直流混合配电网日前经济调度方法 |
CN114094623B (zh) * | 2021-11-15 | 2024-03-22 | 国家电网有限公司 | 基于交替方向乘子法的交直流混合配电网分布式优化调度方法 |
CN113991676B (zh) * | 2021-11-29 | 2023-05-26 | 广东电网有限责任公司 | 一种交直流混合配电***的调度方法 |
CN117375037B (zh) * | 2023-12-06 | 2024-02-27 | 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) | 一种基于电压灵敏度分析的移动储能***调度方法 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20020032129A (ko) * | 2000-10-25 | 2002-05-03 | 이종훈 | 배전선로 상별 부하관리 시스템 |
CN109950907B (zh) * | 2019-02-22 | 2022-07-22 | 中国电力科学研究院有限公司 | 含电力电子变压器的交直流混合配电网的调度方法及*** |
-
2019
- 2019-07-18 CN CN201910648796.4A patent/CN110620383B/zh not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110620383A (zh) | 2019-12-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110620383B (zh) | 基于电力电子变压器的交直流配电网日前优化调度方法 | |
Wong et al. | Review on the optimal placement, sizing and control of an energy storage system in the distribution network | |
Alzahrani et al. | An overview of optimization approaches for operation of hybrid distributed energy systems with photovoltaic and diesel turbine generator | |
CN109066822B (zh) | 一种基于电力电子变压器的多点分散式配电***调度方法 | |
CN103840457A (zh) | 考虑电动汽车充放电影响的配电网内dg优化配置方法 | |
CN107968430A (zh) | 考虑风-储联合***概率模型的储输协同随机规划方法 | |
Fortenbacher et al. | Optimal real-time control of multiple battery sets for power system applications | |
CN115051415B (zh) | 基于ai预测的光储直柔***配电策略决策方法及装置 | |
CN109066751A (zh) | 电能存储和分配的控制装置、方法和供电*** | |
Astero et al. | Improvement of RES hosting capacity using a central energy storage system | |
CN114069708A (zh) | 一种计及不确定性的分散光储多层级多目标优化接入方法 | |
Huang et al. | DC microgrid operation planning | |
Mezouari et al. | A New Photovoltaic Energy Sharing System between Homes in Standalone Areas. | |
CN110649639B (zh) | 计及电热***运行与损失成本的区域电网优化调度方法 | |
Oladepo et al. | Optimum utilization of grid‐connected hybrid power system using hybrid particle swarm optimization/whale optimization algorithm | |
CN107069703B (zh) | 一种计及新能源接入的交直流配网规划方法 | |
Shi et al. | Analyzing Impact of BESS Allocation on Hosting Capacity in Distribution Networks | |
Damisa et al. | Particle swarm optimization for robust power management in DC prosumer microgrids with battery | |
Benoit et al. | Deterministic optimal power flow for smart grid short-term predictive energy management | |
CN111769601A (zh) | 一种基于mpc策略的微电网能量调度方法 | |
Lou et al. | Adapting AC lines for DC power distribution to reduce the power imbalance in three-phase four-wire systems | |
Zhang et al. | Calculation Method for Maximum Accommodation Capacity of Distributed Photovoltaic in Distribution Network Considering Various Electrical Constraints | |
CN114583738B (zh) | 一种考虑老化速率的储能***均衡控制方法 | |
Guixi et al. | Two-tier optimal scheduling of microgrid cluster distribution system based on energy interaction | |
Ni et al. | Cooperative optimization of hybrid energy storage in an isolated microgrid considering battery grouping |
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 | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20210820 |