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公开(公告)号：CN106094521B
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201610513304.7
申请日：2016-06-30
Applicant: 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 天津大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种柔性负荷能效电厂调度控制方法和系统，该方法包括：获取电动汽车的相关参数以及温控负荷的相关参数；根据电动汽车的相关参数、温控负荷的相关参数以及预先构建的经济成本最优的能效电厂控制目标的约束条件得到当前约束条件；能效电厂包括电动汽车集群能效电厂和温控负荷集群能效电厂；根据当前约束条件求解预先构建的经济成本最优的能效电厂控制目标得到电动汽车集群能效电厂和温控负荷集群能效电厂的输出功率；根据输出功率分别控制电动汽车集群能效电厂和温控负荷集群能效电厂的运行。该方法基于电动汽车集群和温控负荷集群对电力系统调度的影响，实现经济成本最低。
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公开(公告)号：CN106094521A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610513304.7
申请日：2016-06-30
Applicant: 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 天津大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明涉及一种柔性负荷能效电厂调度控制方法和系统，该方法包括：获取电动汽车的相关参数以及温控负荷的相关参数；根据电动汽车的相关参数、温控负荷的相关参数以及预先构建的经济成本最优的能效电厂控制目标的约束条件得到当前约束条件；能效电厂包括电动汽车集群能效电厂和温控负荷集群能效电厂；根据当前约束条件求解预先构建的经济成本最优的能效电厂控制目标得到电动汽车集群能效电厂和温控负荷集群能效电厂的输出功率；根据输出功率分别控制电动汽车集群能效电厂和温控负荷集群能效电厂的运行。该方法基于电动汽车集群和温控负荷集群对电力系统调度的影响，实现经济成本最低。
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公开(公告)号：CN103779861A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201310755765.1
申请日：2013-12-30
Applicant: 天津大学
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/54 , Y04S10/545
Abstract: 本发明涉及主动配电网安全运行及预防控制技术，为通过网络结构的优化施行预防性控制以实时满足配电网运行的安全裕度要求，有效提高配电网运行的可靠性，同时，指导配电网的运行以及短期规划，达成较好的经济效益和社会效益，为此，本发明采用的技术方案是，配电网主动重构策略及其预防控制方法，包括如下步骤：首先构建适用于主动配电网的最大供电能力评估指标；当配电网最大供电能力指标低于系统安全警戒线时，则以最大供电能力指标提升和网络重构开关操作次数最小为多目标进行配电网主动重构；若当前运行方式下配电网的最大供电能力指标低于预定安全警戒线，则启动主动重构模块进行网络优化重构。本发明主要应用于配电网安全运行及预防控制。
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公开(公告)号：CN106960279B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201710159353.X
申请日：2017-03-16
Applicant: 天津大学 , 南京南瑞集团公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种考虑用户参与度的电动汽车能效电厂特征参数评估方法，首先，针对以分布式充电桩进行常规慢速充电的电动汽车，分别从功率角度和能量累积角度，建立综合考虑有功和无功响应能力的单体电动汽车模型；然后，针对工作用途的电动汽车，建立电动汽车参与度响应模型，最后，在上述单体电动汽车模型和电动汽车参与度响应模型的基础上，针对电动汽车集群构建电动汽车能效电厂模型，所述电动汽车能效电厂模型包括电动汽车能效电厂的响应能力参数、电动汽车能效电厂的储能能力参数和电动汽车能效电厂的价格响应成本参数。本发明能够为能效电厂参与电力市场交易机制提供关键的模型参数。
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公开(公告)号：CN106960279A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710159353.X
申请日：2017-03-16
Applicant: 天津大学 , 南京南瑞集团公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种考虑用户参与度的电动汽车能效电厂特征参数评估方法，首先，针对以分布式充电桩进行常规慢速充电的电动汽车，分别从功率角度和能量累积角度，建立综合考虑有功和无功响应能力的单体电动汽车模型；然后，针对工作用途的电动汽车，建立电动汽车参与度响应模型，最后，在上述单体电动汽车模型和电动汽车参与度响应模型的基础上，针对电动汽车集群构建电动汽车能效电厂模型，所述电动汽车能效电厂模型包括电动汽车能效电厂的响应能力参数、电动汽车能效电厂的储能能力参数和电动汽车能效电厂的价格响应成本参数。本发明能够为能效电厂参与电力市场交易机制提供关键的模型参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106532709B
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201610939140.4
申请日：2016-10-25
Applicant: 天津大学
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明公开了一种含配电网重构的区域综合能源系统最优潮流计算方法，包括：建立区域综合能源系统数学模型；建立区域综合能源系统最优混合潮流数学模型；通过MATLAB软件系统调用IBM ILOG CPLEX软件并采用交替迭代求解法对建立的目标函数及构成的区域综合能源系统最优混合潮流数学模型进行求解，最终生成各个能源中心中热电联产单元、中央空调系统和燃气锅炉最优运行功率指令。本发明从“源‑网‑荷”全环节出发，考虑了ICES中三相不平衡配电网、燃气管网以及EC的相关约束，充分挖掘了网络环节在多能源供能成本降低中的潜力，改善了配电网络的潮流分布并提高配电网络的供电能力，有效降低了ICES的运行成本。
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公开(公告)号：CN107391899A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201610326133.7
申请日：2016-05-17
Applicant: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 天津大学
Abstract: 本发明提供了一种电动汽车集群负荷响应能力的评估方法，其包括:确定电动汽车的视在功率、确定所述电动汽车充电的开始时间、确定所述电动汽车开始充电前的电池状态、判定所述电动汽车的响应状态和构建能效电厂模型。本发明提供的技术方案为调度人员提供了电动汽车集群有功和无功响应能力的上下边界，并提出了根据系统实际需求参与系统的调度控制，使电动汽车集群能够以“虚拟发电厂”的形式参与到系统的优化运行中。
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公开(公告)号：CN106712042A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201710168923.1
申请日：2017-03-21
Applicant: 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 天津大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC: H02J3/16
Abstract: 本发明公开了一种计及充电桩无功响应能力的电网节能降损控制方法，首先分析了充电桩作为无功源的特征以及无功调压原理，提出了考虑日前优化调度和日内优化修正的无功电压优化模型，根据此数学模型，日前优化调度利用传统并联电容器组和有载调压变压器以降低网损，日内正常运行时利用电动汽车充电桩无功支撑来降低网损；同时提出了基于无功电压灵敏度的时序递进的无功控制方案，采用电动汽车的无功响应能力进行无功优化修正。该发明方法实现了无功的就地补偿和连续调节，降低了电网的有功损耗。
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公开(公告)号：CN106532709A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610939140.4
申请日：2016-10-25
Applicant: 天津大学
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明公开了一种含配电网重构的区域综合能源系统最优潮流计算方法，包括：建立区域综合能源系统数学模型；建立区域综合能源系统最优混合潮流数学模型；通过MATLAB软件系统调用IBM ILOG CPLEX软件并采用交替迭代求解法对建立的目标函数及构成的区域综合能源系统最优混合潮流数学模型进行求解，最终生成各个能源中心中热电联产单元、中央空调系统和燃气锅炉最优运行功率指令。本发明从“源-网-荷”全环节出发，考虑了ICES中三相不平衡配电网、燃气管网以及EC的相关约束，充分挖掘了网络环节在多能源供能成本降低中的潜力，改善了配电网络的潮流分布并提高配电网络的供电能力，有效降低了ICES的运行成本。
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公开(公告)号：CN106971032A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710156943.7
申请日：2017-03-16
Applicant: 天津大学 , 南京南瑞集团公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于非参数核密度估计与数值天气预报的风速预测方法，首先，使用Chebyshev神经网络模型对风速进行预测，然后通过非参数核密度估计方法对风速初始预测结果的误差进行估计，从而修正初始预测方法所产生的误差；进一步针对前述过程中风速突变拐点处出现的“误修正”问题，结合数值天气预报法(NWP)建立了风速相位误差修正模型，以提前判断风速突变拐点的时刻，从而通过将非参数核密度估计和数值天气预报结合起来引入到风速预测领域，能够有效降低神经网络初始风速预测值的预测偏差，大大的提高了目标风电场对于风速的预测精度。
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