-
公开(公告)号：CN116729195A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310536315.7
申请日：2023-05-12
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明涉及充放电控制技术领域，尤其涉及一种基于V2G技术的车载充放电控制方法。一种基于V2G技术的车载充放电控制方法，其特征在于：包括以下步骤(1)设定给车载电池充电的充电电价及向电网放电的放电电价；(2)设定车载电池的充电最高电量、放电最低电量；(3)设定充放电模式；(4)对车载电池的剩余电量进行检测，将车载电池与电网连接；(5)当处于充电模式时，若剩余电量低于或等于放电最低电量，本发明能够根据车载电池剩余电量、实时电价与充电最高电量、放电最低电量进行对比，自动进行充放电，能在电价较低时充电，降低充电费用，在电价较高时放电，提高收益，从而帮助使用者获得更大的收益。
-
公开(公告)号：CN116662889A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310746955.0
申请日：2023-06-21
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06F18/241 , H02J3/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明的实施例提供了一种基于工商业用户负荷的生产行为分群分类方法，涉及生产行为分群分类技术领域。基于工商业用户负荷的生产行为分群分类方法包括：S1：采集工商业用户负荷数据；S2：根据工商业用户负荷数据，建立非正常工作日识别模型，以识别用户工作日类型；S3：建立用户生产安排类型分类模型，以识别用户生产安排类型；S4：建立基于负荷波动情况的用户特征分类模型，以识别用户负荷波动类型。该方法能够对工商业用户负荷进行系统性得分群分类，为进一步研究负荷影响、分析用户行为特征提供有力参考。
-
公开(公告)号：CN116373652A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310516715.1
申请日：2023-05-09
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明涉及充电系统技术领域，具体是指一种直流V2G充放电桩一体化充放电系统，包括控制电路、执行电路和信号采集电路，控制电路与执行电路通讯连接，执行电路两端分别连接充电装置和电动汽车电池，执行电路包括由第一、第二功率开关管单元串联组成的桥臂单元，桥臂单元的两端分别串联有第一、第二电容形成回路，优点在于：通过控制电路中的功率开关管的状态实现电路BUCK/BOOST转换，使电流在直流状态下完成流通，实现电流直流升压或直流降压，为解决电动汽车与电网之间的能量流动提供了简单有效的解决方案，有利于减少二氧化碳的排放和对石油的依赖，采用V2G技术的电动汽车还能够成为一种移动储能装置，使电网和电动汽车用户均获得收益。
-
公开(公告)号：CN116131265A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211574154.2
申请日：2022-12-08
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明涉及电力技术领域，公开了一种配电网调控方法及系统，所述方法包括：采集区域负荷数据和电动汽车充电数据。构建电动汽车充放电调控潜力模型，将所述电动汽车充电数据输入所述电动汽车充放电调控潜力模型进行电动汽车充放电调控潜力评估，得到电动汽车充放电调控潜力。构建基于电网、用户和聚合商参与的配电网调控模型，利用所述区域负荷数据和所述电动汽车充放电调控潜力对所述配电网调控模型进行求解，得到调控方案。综合考虑调控主体各方利益约束，兼顾电网、聚合商和用户利益需求的情况下制定了最佳的调控方案，能够提高调控效率和经济效益，保证配电网和聚合商的长期运营。
-
公开(公告)号：CN114169795A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111548790.3
申请日：2021-12-17
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明公开了一种使聚合商运营效益最大的虚拟电厂动态分区方法，包括：拟定计划运行曲线，根据调节速度和持续时间对分布式资源分类；以聚合商电费成本最低为最小目标对分布式资源的出力进行分区，分布式资源以跟踪计划运行曲线偏差最小为目标运行；获得电网需求服务的资源列表和服务类型，选定区域内资源，以服务成本与考核费用综合最大化为目标，将分布式资源进行动态分区聚合，形成一个或多个虚拟电厂参与电网调节，并结合分布式资源的调节速度和持续时间以及考核指标确定不同服务类型的调节量。本发明根据电网不同类型需求将分布式资源进行动态分区，使得虚拟电厂根据运行状态进行灵活调节，获得了更大的经济性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112257907A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011062605.5
申请日：2020-09-30
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明属于电力系统需求响应技术领域，具体来说，涉及一种考虑电价敏感性的电动汽车负荷建模方法，包括以下步骤：S1：基于消费者心理建立用户对电价的敏感性分析模型；S2：基于用户出行和荷电状态约束建立用户出行需求模型；S3：基于敏感性分析模型和用户出行需求模型，建立基于电价敏感性的用户负荷转移的响应模型；S4：基于步骤S3所建立的用户负荷转移的响应模型，结合蒙特卡洛方法，计算经过电价引导后的负荷水平，即获得经过电价引导后的EV用户负荷响应模型。本发明能更准确地模拟EV用户进行充电时段转移的局限性和概率性，对提高引导后充电负荷预测的准确性具有非常重要的意义。
-
公开(公告)号：CN117394442A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311085575.3
申请日：2023-08-28
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种虚拟电厂规模化灵活资源分层分区策略，属于虚拟电厂构建的技术领域。本发明包括以下步骤：1)分析多业务场景需求特性；2)制定虚拟电厂动态分层分区运行策略。本发明提出了一种虚拟电厂规模化灵活资源分层分区策略，所提出的方法针对虚拟电厂内部灵活资源呈现出规模海量、类型多元、位置分散、调节特性迥异的特点，分析虚拟电厂灵活资源的运行特性，对不同类型分布式资源的分层分区调用，实现虚拟电厂规模化灵活资源的优化组合，提高了电网可靠性、稳定性、降低了运营成本。
-
公开(公告)号：CN117132336A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311074500.5
申请日：2023-08-24
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q30/0283 , G06Q40/04 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种适用于园区分布式电源P2P交易的定价方法，包括以下步骤：步骤一，用户预测分布式电源发电量和负荷用电量；步骤二，交易平台给出每个用户的市场份额；步骤三，用户提交用户交易风险偏好系数；步骤四，交易平台给出用户接受价格范围上下限；步骤五，形成报价；本发明通过结合用户发用电量数据、历史交易订单成交情况及对风险的承受能力，提供了一种综合考虑用户交易电量和交易风险偏好的P2P交易报价方法，解决了定价问题，还分析出交易结果稳定，风险较小的情况，为用户提供很好的交易环境，完成订单，不仅促进市场成员用户的交易积极性，还反映了电能的价值，有利于可再生能源的利用和发展。
-
公开(公告)号：CN117114341A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311162936.X
申请日：2023-09-11
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明提供的一种面向虚拟电厂的电力负荷响应任务分配方法，涉及电力系统调度领域，其通过对激励型负荷响应和价格型需求响应进行分类，将价格型需求响应包括分时电价型设备、实时电价型设备以及尖峰电价型设备，激励型负荷响应包括直接负荷控制型设备、可中断负荷型设备以及紧急需求响应型设备；并结合不同类型的激励型负荷响应和价格型需求响应特点，在制定日前调度计划时，将分时电价型设备、尖峰电价型设备以及可中断负荷型设备计入日前调度阶段；在日内调度阶段，采用实时电价型设备、直接负荷控制设备、紧急需求响应型设备以及储能设备进行偏差补偿，不仅保证了虚拟电厂经济性，同时也提高了其不确定风险的应对能力。
-
公开(公告)号：CN117096904A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311103144.5
申请日：2023-08-30
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: H02J3/24 , H02J3/38 , H02J3/28 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明提出一种省地协同虚拟电厂二次调频方法，涉及虚拟电厂技术领域，该方法主要包括：总调OCS系统获取参与调频的虚拟电厂信息后，生成调频指令，并将所述调频指令下发至指定地区OCS系统的虚拟电厂调控系统，所述虚拟电厂调控系统进行调频指令分解后获取一个或多个细分调节指令以进行精确调频。本申请利用虚拟电厂系统作为电网调频的辅助手段，可以显著地减少电力系统的旋转备用容量，减少繁重的调频任务，从而能够迅速、精确地满足系统调频的需求，进而提高了整个系统的经济性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
61
records
(took 0.03 seconds)
