一种计及移动储能的多微电网系统优化配置方法

    公开(公告)号:CN114723321A

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN202210447183.6

    申请日:2022-04-19

    Abstract: 本发明提出了一种计及移动储能的多微电网系统优化配置方法,属于多微电网调度领域;该方法首先建立移动储能的时空模型;接着,利用条件风险价值量化风光能源的不确定性,结合需求响应和移动储能的时空特性,建立多微电网的移动储能配置优化模型,以多微电网系统的总调度成本最低为目标函数;最后,在目标函数和移动储能的约束条件下,通过改进粒子群算法求解模型移动储能和固定储能的优化配置结果及其效益。与现有技术相比,本发明考虑了优化配置移动储能对多微电网优化调度的影响,与传统的配置固定储能相比,移动储能可实现储能的时空复用,促进储能资源高效应用以及提高多微电网系统综合效益。

    一种面向虚拟电厂的分布式电源激励机制分析方法

    公开(公告)号:CN115271785A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202210666577.0

    申请日:2022-06-13

    Abstract: 本发明公开了一种面向虚拟电厂的分布式电源激励机制分析方法,包括:S1、建立分布式电源网络;S2、评估分级;S3、综合调控入网;S4、定价激励;S5、风险规避。该分布式电源激励机制分析方法,主要是从购电价格方面,对用户做出激励,该激励方式采用评级式,对发电单元进行评等级,从发电量、发电时间和可持续周期评级,且在电力交易过程中,也会根据需求方的地理位置结合发电单元的自身位置,进行价格浮动,最大程度的保障分布式发电单元的利益,使得越来越多的分布式发电单元与虚拟电厂连接,提高分布式电源利用率,通过风险规避,在自然天气恶劣的情况下,作出适应性调整,维护市场稳定。

    一种基于能源区块链的多阶段电量交易方法

    公开(公告)号:CN114782133A

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202210411769.7

    申请日:2022-04-19

    Abstract: 本发明提出一种基于能源区块链的多阶段电量交易方法,属于V‑raft共识算法进行能源交易的区块链系统,属于计算机软件汇编程序与电力系统运行控制方法技术领域。在日前市场,联合多种可再生能源,并结合火电机组对大用户的需求进行联合出力,有效降低单一可再生能源受天气影响的巨大波动因素,而户用可再生能源发电和一些小额用户则移到实时现货市场进行交易,因为产消用户配有储能装置,断电时可以进行发电,在实时市场提交购买电量进行储存。本发明对参与能源交易的用户分级进行调度,保障对供电量与供电时间要求较高用户的用电需求,实现产消用户等小额需求量的用户的逐利追求,以分布式能源满足区域内的所有用户的用电需求,减少对大电网的依赖。

    一种基于V-raft共识算法进行能源交易的区块链系统

    公开(公告)号:CN114745135A

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202210410485.6

    申请日:2022-04-19

    Abstract: 本发明提出一种基于V‑raft共识算法进行能源交易的区块链系统,属于计算机软件汇编程序与数据安全领域。该系统共识层使用V‑raft共识算法,这种改进的共识算法在原有Raft共识算法的基础上,增加节点状态表对崩溃容错进行优化,分别作用于领导节点选举和日志复制阶段;减少追随节点由于网络不稳定而状态自转成为候选者扰乱节点日志复制进程,缩短领导节点等待追随节点回复日前复制结果的时间。与现有的能源区块链网络相比,本发明弃用POW等消耗算力的共识算法与PBFT等不可动态增删节点的共识算法,在联盟区块链的入网审核基础上使用改进后的V‑raft共识算法加快能源交易的共识效率与交易并发处理速度。

    一种考虑风光不确定性的多微电网协同优化经济调度方法

    公开(公告)号:CN114626639A

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202210410500.7

    申请日:2022-04-19

    Abstract: 本发明提出了一种考虑风光不确定性的多微电网协同优化经济调度方法,属于多微电网调度领域。该方法首先通过拉丁超立方采样和K‑Means算法生成典型风光场景;其次,将利用条件风险价值理论量化风光不确定性的风险成本计入多微电网系统的日前调度模型;接着,考虑了基于电价和基于激励的混合需求响应,以减少峰值负荷,确保微电网的可靠性;最后,将电负荷、风电、光伏的日前预测数据导入日前调度模型,利用改进粒子群算法求解该模型,得到多微电网系统的优化调度结果。与现有技术相比,本发明考虑了风光能源不确定性带来的风险成本,同时鼓励用户侧加入需求响应降低用电成本,为多微电网提供灵活的调度优化方案。

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