一种分布式电源协调优化控制方法及系统

    公开(公告)号:CN111509781A

    公开(公告)日:2020-08-07

    申请号:CN201910090554.8

    申请日:2019-01-30

    Abstract: 一种分布式电源协调优化控制方法及系统,包括:基于的配电网运行状态数据与拓扑数据、电动汽车充电状态数据对源-荷功率进行预测,得到预测结果;基于所述预测结果将配电网中含分布式电源的区域进行动态优化划分;将划分后的区域中的分布式电源设为粒子,根据预先设定的约束条件进行种群划分,并通过粒子群-遗传混合算法进行优化,生成最优解;基于所述最优解,确定所述分布式电源的供电顺序。本发明在配电网运行状态和拓扑结构不变的情况下,对区域内分布式电源进行合理配置和有序规划,保证了电网安全可靠运行的同时,充分利用了市场环境下充电设备的协调控制特性,可以更经济、高效地提升了对分布式电源的利用水平。

    一种改进动态谐波估计方法和系统

    公开(公告)号:CN110907702A

    公开(公告)日:2020-03-24

    申请号:CN201911045986.3

    申请日:2019-10-30

    Abstract: 本发明提供了一种改进动态谐波估计方法和系统,包括:采集电网各支路或母线的同步相量测量装置的谐波电压;将谐波电压带入非线性状态方程与量测方程模型;采用改进Sage-Husa平方根无迹卡尔曼滤波算法,根据非线性状态方程与量测方程模型,对待估测支路进行谐波电流估算,得到待估测支路谐波电流的估算值;其中,改进Sage-Husa平方根无迹卡尔曼滤波算法包括:基于量测更新和遗忘因子,对非线性状态方程与量测方程模型进行状态更新。本发明针对平方根无迹卡尔曼滤波进行电力系统谐波状态估计中无法从未知噪声中得到准确估计结果问题,引入Sage-Husa滤波算法中基于极大后验估计的思想,利用Sage-Husa滤波的遗忘因子,可以实现未知噪声实时动态估测,得到高精度谐波估计结果。

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