CN117254586B - 一种分布式能源并网监测调控*** - Google Patents

一种分布式能源并网监测调控*** Download PDF

Info

Publication number
CN117254586B
CN117254586B CN202311189987.1A CN202311189987A CN117254586B CN 117254586 B CN117254586 B CN 117254586B CN 202311189987 A CN202311189987 A CN 202311189987A CN 117254586 B CN117254586 B CN 117254586B
Authority
CN
China
Prior art keywords
grid
data
network
monitoring
regulation
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.)
Active
Application number
CN202311189987.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117254586A (zh
Inventor
杨会轩
苏明
于希彬
王金灿
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.)
Beijing Huaqing Future Energy Technology Research Institute Co ltd
Huake Inno Jiangsu Energy Technology Co ltd
Huake Inno Qingdao Energy Technology Co ltd
Shandong Huake Information Technology Co ltd
Original Assignee
Beijing Huaqing Future Energy Technology Research Institute Co ltd
Huake Inno Jiangsu Energy Technology Co ltd
Huake Inno Qingdao Energy Technology Co ltd
Shandong Huake Information Technology Co ltd
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 Beijing Huaqing Future Energy Technology Research Institute Co ltd, Huake Inno Jiangsu Energy Technology Co ltd, Huake Inno Qingdao Energy Technology Co ltd, Shandong Huake Information Technology Co ltd filed Critical Beijing Huaqing Future Energy Technology Research Institute Co ltd
Priority to CN202311189987.1A priority Critical patent/CN117254586B/zh
Publication of CN117254586A publication Critical patent/CN117254586A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117254586B publication Critical patent/CN117254586B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

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
    • H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
    • H02J13/00002—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by monitoring
    • 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
    • H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
    • H02J13/00006—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by information or instructions transport means between the monitoring, controlling or managing units and monitored, controlled or operated power network element or electrical equipment
    • H02J13/00016—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by information or instructions transport means between the monitoring, controlling or managing units and monitored, controlled or operated power network element or electrical equipment using a wired telecommunication network or a data transmission bus
    • 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
    • H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
    • H02J13/00006—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by information or instructions transport means between the monitoring, controlling or managing units and monitored, controlled or operated power network element or electrical equipment
    • H02J13/00022—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by information or instructions transport means between the monitoring, controlling or managing units and monitored, controlled or operated power network element or electrical equipment using wireless data transmission
    • H02J13/00026—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by information or instructions transport means between the monitoring, controlling or managing units and monitored, controlled or operated power network element or electrical equipment using wireless data transmission involving a local wireless network, e.g. Wi-Fi, ZigBee or Bluetooth
    • 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
    • H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
    • H02J13/00032—Systems characterised by the controlled or operated power network elements or equipment, the power network elements or equipment not otherwise provided for
    • 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
    • H02J3/381—Dispersed generators
    • 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]
    • 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
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
    • 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
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
    • H02J2300/22—The renewable source being solar energy
    • H02J2300/24—The renewable source being solar energy of photovoltaic origin

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)

Abstract

本发明公开了一种分布式能源并网监测调控***，包括：电能转换模块，用于将分布式能源产生的直流电能转换为与电网频率和相位匹配的交流电能；数据监测模块，用于通过环境、电气特征传感器电路和网络获取并网监测数据；并网调控模块，用于使用BP网络和RPN网络进行并网管理调控；通讯与信息处理模块，用于实现数据的传输。本发明使用了BP网络和RPN网络结合的优化算法，同时集成对于光伏并网、用电、储能和逆变的管理优化策略，可以对用电状况进行监测，并根据电力网络负荷影响因素动态调整分布式能源的调控策略，实现了分布式能源并网的智能调控。

Description

一种分布式能源并网监测调控***
技术领域
本发明属于能源管理领域，具体涉及一种分布式能源并网监测调控***。
背景技术
目前，全球正面临着日益紧迫的能源挑战，包括气候变化、能源供需不平衡、能源安全等问题。为了应对这些挑战，许多国家和地区正在积极推进能源转型，转向更加绿色、可持续和低碳的能源发展模式。其中分布式发电受到广泛关注。能源并网***作为能源转型的重要组成部分，成为各国发展的热点和重点领域。
分布式能源并网管理受到多种因素影响，如光伏发电出力受天气影响和气候的影响有间歇性和不稳定的特点。但目前分布式能源并网***的管理智能化程度有限，能源转换效率较低，并且分布式能源并网***往往受固定指令和算法调控，当电网中具有新的可再生能源并网后，需要重新调整控制策略，适用性较低，不易推广。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种分布式能源并网监测调控***，可以对分布式能源***进行监测和智能调控。
本发明解决其技术问题采取的技术方案是：
本发明实施例提供的一种分布式能源并网监测调控***，包括：电能转换模块，用于将分布式能源产生的直流电能转换为与电网频率和相位匹配的交流电能；数据监测模块，用于通过环境、电气特征传感器电路和网络获取并网监测数据；并网调控模块，用于使用BP网络和RPN网络进行并网管理调控；通讯与信息处理模块，用于实现数据的传输。
进一步的，所述电能转换模块，包括：
整流逆变单元，用于交流电与直流电之间的转换；调压单元，用于将电压调整在用电设备额定范围内。
进一步的，所述数据监测模块，包括：
主网数据获取单元，用于获取主供电线路峰谷信息和供电电质量数据，为并网调控模块提供电网数据；气象数据监测单元，用于获取温湿度、阳光照射数据和未来天气状况；全天候用电监测单元，用于监测家庭用电设备的全天全时段电量、线路上电流、电压、功率、相线特性；用电质量监测单元，用于采集用电漏电、欠压、故障、电流冲击、过载异常数据。
进一步的，并网调控模块进行并网控制，包括：
将数据检测模块获取的监测数据输入BP网络求解非线性关系数据；
将非线性关系数据输入到RPN网络中进行特征的分类和提取；
根据RPN网络的输出结果进行调控和预期结果权衡。
进一步的，将非线性关系数据输入到RPN网络中进行特征的分类和提取，包括：
将经过BP网络求解的非线性关系数据进行数据二维化并提取二维特征；
筛选出其中新加入特征的二维特征，将其余二维特征输入RPN网络，若无新加入特征，则将全部二维特征输入RPN网络；
将新加入特征的二维特征和RPN网络输出结果进行分类边界回归，获取分类边界回归数据组成图片集。
进一步的，BP网络中神经元i输出与输入的关系为：
yi＝f(neti)
其中，xj为神经元i上一级神经元传来的输入信号，wij表示神经元j到神经元i的连接权值，θ为设定阈值，net为净激活，f为激活函数，yi为神经元i的输出。
进一步的，所述阈值θ为RPN网络的分类边界值，随着监测调控过程动态变化。
进一步的，根据RPN网络的输出结果进行调控和预期结果权衡，包括：
采用概率统计方法对新产生的图片集与历史图片集进行加权，获取加权后的特征概率分布结果；
根据特征概率分布结果确定并网状况及其调控策略并记录；
进行预期结果权衡，采取该状况下记录的最优策略。
进一步的，在监测数据输入BP网络前对监测数据进行预处理，对监测数据中的异常值进行平均值修正处理。
本发明实施例的技术方案可以具有的有益效果如下：
(1)使用BP网络和RPN网络相结合，对影响因素的非线性关系不断进行优化，并对筛选出异常特征进行相关调控，确保了后期进行管理调控的可靠性和灵活性；
(2)当有新的影响因素如新的可再生能源并网时，无需从头对调控策略进行调整，适用性较强；
本发明使用了BP网络和RPN网络结合的优化算法，同时集成对于光伏并网、用电、储能和逆变的管理优化策略，可以对用电状况进行监测并根据电力网络负荷影响因素动态调整分布式能源的调控策略，实现了分布式能源并网的智能调控。
附图说明
图1是根据一示例性实施例示出的一种分布式能源并网监测调控***的结构示意图；
图2是根据一示例性实施例示出的并网调控模块结构示意图；
图3是根据一示例性实施例示出的二维特征图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明：
为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。
如图1所示，本发明实施例提供的一种分布式能源并网监测调控***，包括：电能转换模块，用于将分布式能源产生的直流电能转换为与电网频率和相位匹配的交流电能；数据监测模块，用于通过环境、电气特征传感器电路和网络获取并网监测数据；并网调控模块，用于使用BP网络和RPN网络进行并网管理调控；通讯与信息处理模块，用于实现数据的传输。
所述电能转换模块，包括：整流逆变单元，用于交流电与直流电之间的转换；调压单元，用于将电压调整在用电设备额定范围内。分布式能源***通常以直流形式输出电能，而传统电力网络是以交流形式运行，因此，需要使用逆变器等技术将分布式能源***产生的直流电能转换为与电网频率和相位匹配的交流电能，并将电压调整在适合用电设备额定范围内。
所述数据监测模块，利用模拟量转换数字量技术，获取传感器的监测数据，包括：主网数据获取单元，用于获取主供电线路峰谷信息和供电电质量数据，为并网调控模块提供电网数据；气象数据监测单元，用于获取温湿度、阳光照射数据和未来天气状况；全天候用电监测单元，用于监测家庭用电设备用电情况，包括全天全时段电量、线路上电流、电压、功率、相线特性；用电质量监测单元，用于采集用电漏电、欠压、故障、电流冲击、过载异常数据。
这些监测数据作为并网调控模块的输入，如图2所示，并网调控模块包括根据能源调控特定场景改进的BP网络，分类和特征提取的RPN网络，同时集成对于光伏并网、用电、储能和逆变的管理优化策略，通过终端数据到智能算法运算再到策略调控，使得对家庭用电智能调控的实现，在监测数据输入BP网络前，需要对监测数据进行预处理，例如对监测数据中的异常值进行平均值修正处理，使数据精度准确接近真实值。
并网调控模块进行并网控制，包括：
将数据检测模块获取的监测数据输入BP网络求解非线性关系数据；
将非线性关系数据输入到RPN网络中进行特征的分类和提取；
根据RPN网络的输出结果进行调控和预期结果权衡。
BP网络中神经元i输出与输入的关系为：
yi＝f(neti)
其中，xj为神经元i上一级神经元传来的输入信号，wij表示神经元j到神经元i的连接权值，θ为设定阈值，net为净激活，f为激活函数，yi为神经元i的输出。
将非线性关系数据输入到RPN网络中进行特征的分类和提取，包括：
将经过BP网络求解的非线性关系数据进行数据二维化并提取二维特征；
筛选出其中新加入特征的二维特征，将其余二维特征输入RPN网络，若无新加入特征，则将全部二维特征输入RPN网络；
将新加入特征的二维特征和RPN网络输出结果进行分类边界回归，获取分类边界回归数据组成图片集。
所述新特征为可能增加的新因素运算，如增加新的可再生能源、传感器数据或能源价格等新的需要考虑的影响因素数据。
如图3所示，将数据二维化即所有特征都分布在一张图中，这样所有特征为一个整体，在计算时数据相互关联，颜色深浅分布代表某些数据与预期有差异，颜色越深与预期的差异较大，对分布式能源管理的影响越大，为了对二维特征中的影响特征做筛选，将二维特征输入RPN网络中，进行分类边界回归后，获取分类边界回归数据，筛选出影响特征。
根据RPN网络的输出结果进行调控和预期结果权衡，包括：
采用概率统计方法对新产生的图片集与历史图片集进行加权，获取加权后的特征概率分布结果；根据特征概率分布结果确定并网状况及其调控策略并记录；进行预期结果权衡，采取该状况下记录的最优策略。
采用概率统计方法对新产生的图片集与历史图片集进行加权，获取加权后的特征概率分布结果，输出结果为二维图片数据(直方图)，公式为：
其中，f为概率分布，S、P、L为分类特征最优结果历史数据加权，T为时刻，fns、fnp、fnl分别为S、P、L第n个历史数据概率。
因为不能判断预期有差异的特征是否是由某个或某些因素引起，因此采用概率统计方式对所有可能的影响特征数据加权。经过RPN网络后输出的是非线性数据的分类边界值，该值可以体现历史数据不同时间各个因素数据在二维空间(即认为组成一张图片)的分布情况，并且根据分类边界值可以对是否是影响特征进行分类，很多数据组成数据集反馈历史多因素相互作用对整体的影响情况，同时***会不断扫描新产生图片的所有信息变化，然后与历史图片集加权，加权后得到一组新的数据，利用特征概率分布情况，可以看出图片上某个数据与历史情况对比出现的并网状况，确定的并网状况为对接下来某一时段内并网状况的预测，特征概率取值越大，则说明对分布式能源管理的影响越大，越需要进行调控，以进行用电优化为例，如用电电流过大与预期有差异，从最新图片数据可以扫描出温度、气象特征凸显为高温天气，或用电电流过大的时段为家庭用电量较多时段等情况，则可以判断出执行调控策略的前提为高温时用户使用空调降温要调控储能等配电方式来保证用电，或在该时段为用户居家时段导致用电电流过大，从而根据用电状况确定调控策略。
预期结果权衡过程为选取该状况下最优的调控策略，调控策略最初为人为设置，随着数据的更新和因素的变化，***以设置的调控策略为基础进行优化和调整。当预测的并网状况数据有完全对应一致的调控策略已被记录或有未预测到的突发并网状况时，直接执行已记录的最优调控策略，若没有则根据预测的并网状况确定调控策略，策略执行后，反馈结果会被该过程记录效果，结合反馈结果比较保留该状况下的最优调控策略，进行用电管理、储能管理、逆变管理等优化，实现并网的控制与保护。
使用BP网络可以使权值收敛到某个值，但是不保证其为误差平面的全局最优，而在解决这个问题时，需要多个影响因素相互作用才能得到最优解，因此将阈值θ设置为RPN网络的分类边界值，随着监测调控过程根据二维空间多因素和历史数据进行动态变化。
所述通讯与信息处理单元分为两个功能部分：对内通过并行异步总线形式将各个模块与并网调控模块连接，对外集成物联网通讯技术(如4\5G、有线网口、NBIOT、RS485、CAN、LORa等)与云服务数据交互。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (8)

1.一种分布式能源并网监测调控***，其特征在于，包括：电能转换模块，用于将分布式能源产生的直流电能转换为与电网频率和相位匹配的交流电能；数据监测模块，用于通过环境、电气特征传感器电路和网络获取并网监测数据；并网调控模块，用于使用BP网络和RPN网络进行并网管理调控；通讯与信息处理模块，用于实现数据的传输；
并网调控模块进行并网控制，包括：
将数据检测模块获取的监测数据输入BP网络求解非线性关系数据；
将非线性关系数据输入到RPN网络中进行特征的分类和提取；
根据RPN网络的输出结果进行调控和预期结果权衡。
2.根据权利要求1所述的一种分布式能源并网监测调控***，其特征在于，所述电能转换模块，包括：
整流逆变单元，用于交流电与直流电之间的转换；调压单元，用于将电压调整在用电设备额定范围内。
3.根据权利要求1所述的一种分布式能源并网监测调控***，其特征在于，所述数据监测模块，包括：
主网数据获取单元，用于获取主供电线路峰谷信息和供电质量数据，为并网调控模块提供电网数据；气象数据监测单元，用于获取温湿度、阳光照射数据和未来天气状况；全天候用电监测单元，用于监测家庭用电设备的全天全时段电量、线路上电流、电压、功率、相线特性；用电质量监测单元，用于采集用电漏电、欠压、故障、电流冲击、过载异常数据。
4.根据权利要求1所述的一种分布式能源并网监测调控***，其特征在于，将非线性关系数据输入到RPN网络中进行特征的分类和提取，包括：
将经过BP网络求解的非线性关系数据进行数据二维化并提取二维特征；
筛选出其中新加入特征的二维特征，将其余二维特征输入RPN网络，若无新加入特征，则将全部二维特征输入RPN网络；
将新加入特征的二维特征和RPN网络输出结果进行分类边界回归，获取分类边界回归数据组成图片集。
5.根据权利要求4所述的一种分布式能源并网监测调控***，其特征在于，BP网络中神经元i输出与输入的关系为：
yi＝f(neti)
其中，xj为神经元i上一级神经元传来的输入信号，wij表示神经元j到神经元i的连接权值，θ为设定阈值，net为净激活，f为激活函数，yi为神经元i的输出。
6.根据权利要求5所述的一种分布式能源并网监测调控***，其特征在于，所述设定阈值θ为RPN网络的分类边界值，随着监测调控过程动态变化。
7.根据权利要求4所述的一种分布式能源并网监测调控***，其特征在于，根据RPN网络的输出结果进行调控和预期结果权衡，包括：
采用概率统计方法对新产生的图片集与历史图片集进行加权，获取加权后的特征概率分布结果；
根据特征概率分布结果确定并网状况及其调控策略并记录；
进行预期结果权衡，采取该状况下记录的最优策略。
8.根据权利要求1所述的一种分布式能源并网监测调控***，其特征在于，在监测数据输入BP网络前对监测数据进行预处理，对监测数据中的异常值进行平均值修正处理。
CN202311189987.1A 2023-09-14 2023-09-14 一种分布式能源并网监测调控*** Active CN117254586B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311189987.1A CN117254586B (zh) 2023-09-14 2023-09-14 一种分布式能源并网监测调控***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311189987.1A CN117254586B (zh) 2023-09-14 2023-09-14 一种分布式能源并网监测调控***

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117254586A CN117254586A (zh) 2023-12-19
CN117254586B true CN117254586B (zh) 2024-06-04

Family

ID=89134239

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311189987.1A Active CN117254586B (zh) 2023-09-14 2023-09-14 一种分布式能源并网监测调控***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117254586B (zh)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102142693A (zh) * 2011-03-10 2011-08-03 西安交通大学 基于fpga的太阳能光伏并网逆变控制***
CN102593862A (zh) * 2012-02-02 2012-07-18 广西师范大学 一种光伏并网逆变器及其控制方法
CN106169771A (zh) * 2016-08-01 2016-11-30 河海大学常州校区 一种可预测发电量数据的并网逆变器
CN109193767A (zh) * 2018-09-18 2019-01-11 江苏大学 一种基于bp神经网络和双模结构重复控制的新型光伏逆变器控制方法
CN109635667A (zh) * 2018-11-16 2019-04-16 中国计量大学 一种基于Guided Faster-RCNN的车辆检测***
CN113131517A (zh) * 2021-04-15 2021-07-16 国网安徽省电力有限公司 一种分布式储能的光伏并网监测方法及***
CN113779734A (zh) * 2021-09-22 2021-12-10 重庆华渝重工机电有限公司 一种基于人工智能的跨坐式单轨道岔监测及其维护***
CN115912467A (zh) * 2022-11-14 2023-04-04 浙江中新电力工程建设有限公司 分布式发电微网技术的协调控制***及方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA3045324A1 (en) * 2016-11-29 2018-06-07 Peak Power, Inc. System and method for dynamic energy storage system control
CA3056498A1 (en) * 2017-03-14 2018-09-20 University Of Manitoba Structure defect detection using machine learning algorithms

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102142693A (zh) * 2011-03-10 2011-08-03 西安交通大学 基于fpga的太阳能光伏并网逆变控制***
CN102593862A (zh) * 2012-02-02 2012-07-18 广西师范大学 一种光伏并网逆变器及其控制方法
CN106169771A (zh) * 2016-08-01 2016-11-30 河海大学常州校区 一种可预测发电量数据的并网逆变器
CN109193767A (zh) * 2018-09-18 2019-01-11 江苏大学 一种基于bp神经网络和双模结构重复控制的新型光伏逆变器控制方法
CN109635667A (zh) * 2018-11-16 2019-04-16 中国计量大学 一种基于Guided Faster-RCNN的车辆检测***
CN113131517A (zh) * 2021-04-15 2021-07-16 国网安徽省电力有限公司 一种分布式储能的光伏并网监测方法及***
CN113779734A (zh) * 2021-09-22 2021-12-10 重庆华渝重工机电有限公司 一种基于人工智能的跨坐式单轨道岔监测及其维护***
CN115912467A (zh) * 2022-11-14 2023-04-04 浙江中新电力工程建设有限公司 分布式发电微网技术的协调控制***及方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN117254586A (zh) 2023-12-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN202696259U (zh) 具有受管理输出的光伏***
Narayan et al. Exploring the boundaries of Solar Home Systems (SHS) for off-grid electrification: Optimal SHS sizing for the multi-tier framework for household electricity access
Ikkurti et al. A comprehensive techno-economic review of microinverters for Building Integrated Photovoltaics (BIPV)
Rezvani et al. Microgrid dynamic responses enhancement using artificial neural network‐genetic algorithm for photovoltaic system and fuzzy controller for high wind speeds
AU2016202556A1 (en) Model-based power estimation of photovoltaic power generation system
Bajaj Design and simulation of hybrid DG system fed single-phase dynamic voltage restorer for smart grid application
JP2014512170A (ja) 優先度別電気供給機能を備える制御されたコンバータアーキテクチャ
Ahmed et al. Hybrid solar photovoltaic/wind turbine energy generation system with voltage-based maximum power point tracking
CN109088427B (zh) 一种交直流混联电网内常规机组最小开机方案确定方法及***
Parida et al. Integrated DFIG–SCIG‐based wind energy conversion system equipped with improved power generation capability
Balasubrahmanyam et al. Detailed study of solar energy conversion system using boost converter—a new MPPT technique
Wu et al. Fault diagnosis of the HVDC system based on the CatBoost algorithm using knowledge graphs
CN117254586B (zh) 一种分布式能源并网监测调控***
CN115800306B (zh) 考虑风机故障的风光储无功补偿方法、装置及介质
Tao et al. Deep learning in photovoltaic penetration classification
Pragaspathy et al. Advanced control strategies for the grid integration of wind energy system employed with battery units
Hai et al. A novel global MPPT technique to enhance maximum power from pv systems under variable atmospheric conditions
Yan et al. Power reserve control strategy in the left‐side of maximum power point for primary frequency regulation of grid‐connected photovoltaic systems
Shrivastava et al. Design of PID Controller for Frequency Regulation of Standalone Microgrid via Marine Predator Algorithm
WO2020039537A1 (ja) 制御装置、制御方法、及び制御システム
Rajkumar et al. Performance analysis of PV based low power multi-core embedded management using wireless communication system
Mehta et al. Control strategies for grid-connected hybrid renewable energy systems: Integrating modified direct torque control based doubly fed induction generator and ANFIS based maximum power point tracking for solar PV generation
Kanojia et al. Fault Detection at PCC Using Wavelet Theory in Grid-Tied Solar PV Battery-Based AC Microgrid
Hari Priya et al. Energy management system for PV—wind and battery-fed DC microgrid using fuzzy-based proportional integral controller
US20220416546A1 (en) Photovoltaic system and control method

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