一种低压配电网三相不平衡柔性控制方法

    公开(公告)号:CN119482560A

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202411614426.6

    申请日:2024-11-13

    Abstract: 本发明涉及配电管理技术领域,具体地说,涉及一种低压配电网三相不平衡柔性控制方法。包括如下步骤:先建立电压‑有功和电压‑无功定量关系模型;再建立低压配电网多目标优化运行模型及资源协同调度方法。本发明设计的柔性管控技术可以通过实时调整和优化风光储运行功率,降低不对称性,提高电网运行的稳定性和可靠性,有效改善系统三相不对称性;通过制定最优协调运行模型,能够在满足三相平衡约束的前提下,优化分布式资源的运行功率,以最小化的成本实现三相不平衡控制目标;其将电压也作为约束条件进行计算,可保证低压配电网各节点电压不越限,从而保障电压合格,减少电压偏差及其可能导致的用户用电安全风险,从而提升电压质量。

    一种低压配电台区源网荷储协调控制方法

    公开(公告)号:CN119726730A

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202411677198.7

    申请日:2024-11-22

    Abstract: 本发明涉及一种低压配电台区源网荷储协调控制方法,其中通过构建多区域电网拓扑结构,从而获取低压单相供电网络的源网荷电力电量时空动态互补平衡特性、低压三相分布式源荷资源的电力电量时空动态互补平衡特性、电力电量时空动态互补平衡特性的同时,对台区源网荷储电力电量平衡特征进行分析;之后,以台区源网荷储电力电量平衡特征为依据,制订低压单相配电网源网荷协调控制策略的同时,以安全供电要求为基础,提出低压配电台区源网荷储协调控制系统的功能架构,最终,基于的低压配电台区源网荷储协调控制策略和低压配电台区源网荷储协调控制系统的功能架构,对低压配电台区源网荷储进行协调优化控制;本发明具有安全稳定且合理高效的优点。

    一种基于VCG拍卖机制的馈线光储充协同出清方法

    公开(公告)号:CN119168502A

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202411142491.3

    申请日:2024-08-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于VCG拍卖机制的馈线光储充协同出清方法,首先建立VCG拍卖机制下馈线上级电源及分布式光储充的协同运行模型,其次建立基于VCG拍卖机制的馈线光储充多主体协同运行的日前电能量市场出清模型,最后提出该日前电能量市场出清模型的求解方法和流程;本发明基于储能涉及投资主体和运营收益问题,以及光储充和配电网等不同主体之间的互补特性和成本效益分配机制,构建一种能够激发各主体按其真实的互动特性和成本模型参与协同运行的市场化机制,有助于挖掘利用光储充等不同主体的真实互补潜力,实现光储充和配电网的协同优化运行,提高光储充各主体的经济效益,实现以最小化的成本提升配电网对分布式光伏和充电设施的接入能力。

    一种适用于高比例分布式光伏配电网的分区方法

    公开(公告)号:CN117578554A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311333208.0

    申请日:2023-10-16

    Abstract: 本发明属于配电网分区技术领域,尤其为包括:步骤1:获取分布式光伏配电网中的所有节点的信息;步骤2:并计算每个所述节点的原始模块度;步骤3:以每个节点作为一个单独的子分区,并计算子分区的分区质量函数;本发明,将每个节点作为一个单独的子分区,并计算子分区的分区质量函数,将新形成的子分区看作一个独立的节点,实现分区过程,形成新的分区结果,当没有任何节点能进行合并且无功分区质量函数达到最大值时,分区过程停止,此时的分区为初始时刻的最优分区结果,对分区结果进行记录存储,提取日前预测数据中下一时的预测值,继续上述分区过程,直至完成所有时段的配电网分区,可以快速、动态分区。

    一种负荷释放特性的影响因素分析方法

    公开(公告)号:CN110020747A

    公开(公告)日:2019-07-16

    申请号:CN201910193881.6

    申请日:2019-03-14

    Abstract: 本发明涉及一种负荷释放特性的影响因素分析方法,包括:采集供电区域的第一电力数据及其多个影响因素,多个影响因素构成第一影响因素组;基于Python语言,对第一电力数据和第一影响因素组进行清洗处理,得到第二电力数据和第二影响因素组;基于粗糙集理论,从第二影响因素组中确定第二电力数据的主要影响因素。本发明基于大数据研究,利用粗糙集理论研究各小区相关指标数据对其用电负荷变化的影响。一方面,收集所研究区域的各项数据指标,利用python语言对数据进行清洗,得到大数据汇总,提高了大数据挖掘的灵活性以及数据处理效率;另一方面,基于粗糙集理论从各因素中选出主要影响因素,精确度高,具有良好的应用前景。

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