CN101682195A - 电力系统 - Google Patents

电力系统 Download PDF

Info

Publication number
CN101682195A
CN101682195A CN200780052345A CN200780052345A CN101682195A CN 101682195 A CN101682195 A CN 101682195A CN 200780052345 A CN200780052345 A CN 200780052345A CN 200780052345 A CN200780052345 A CN 200780052345A CN 101682195 A CN101682195 A CN 101682195A
Authority
CN
China
Prior art keywords
electric power
demander
demand
provider
power supply
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN200780052345A
Other languages
English (en)
Inventor
永田敏
田中昭雄
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
VPEC Inc
Original Assignee
VPEC Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by VPEC Inc filed Critical VPEC Inc
Publication of CN101682195A publication Critical patent/CN101682195A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
    • H02J3/32—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • G05B13/027—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion using neural networks only
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Electricity, gas or water supply
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/003—Load forecast, e.g. methods or systems for forecasting future load demand
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/34—Parallel operation in networks using both storage and other dc sources, e.g. providing buffering
    • H02J7/35—Parallel operation in networks using both storage and other dc sources, e.g. providing buffering with light sensitive cells
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
    • Y02B70/00—Technologies for an efficient end-user side electric power management and consumption
    • Y02B70/30—Systems integrating technologies related to power network operation and communication or information technologies for improving the carbon footprint of the management of residential or tertiary loads, i.e. smart grids as climate change mitigation technology in the buildings sector, including also the last stages of power distribution and the control, monitoring or operating management systems at local level
    • Y02B70/3225—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
    • Y02E40/70—Smart grids as climate change mitigation technology in the energy generation sector
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S20/00—Management or operation of end-user stationary applications or the last stages of power distribution; Controlling, monitoring or operating thereof
    • Y04S20/20—End-user application control systems
    • Y04S20/222—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving

Abstract

目的在于提供一种电力系统，其中，一个以上的电力供给者与需求者通过由电力供给与需求控制装置互相连接而配置，该电力系统不仅在不依赖于已知电力系统的情况下是自支撑的，而且能够与已有的电力系统共存；该电力系统被配置为，一个以上的电力供给者与需求者经由电力供给与需求线(W)互相连接，电力供给者与需求者具有发电装置101、蓄电装置102、一个以上的负载103、电力供给与需求控制装置104。电力供给与需求控制装置51基于由神经网络预测的关于各个电力供给者与需求者中下一日的总电能、最大电力需求量、总电力需求量的数据判断在具有电力供给与需求控制装置51的电力供给者与需求者11中是否发生电力短缺或是否发生电力过剩；在电力供给者与需求者11中发生电力短缺的情况下，接收来自具有发电装置101、151和/或蓄电装置102、152的其他电力供给者与需求者12到15的电力；在电力供给者与需求者11中发生电力过剩的情况下，进行控制以便向其他电力供给者与需求者12到15发送电力。

Description

电力系统
技术领域
本发明涉及电力系统，其中，一个以上的电力供给者与需求者通过电力供给与需求控制装置互相连接。
背景技术
在已知的电力系统中，如图10所示，“放射式系统”是基本的，其中，大型发电厂91位于顶端，需求者92位于底层。在图10中，为了确保多个输电系统系统，在某些部分引入“环形系统”。这种类型的电力系统在大的范围(例如几万km2)内以大规模(几十GW)被配置为一个系统。
另一方面，在近些年来，已经集中在具有太阳能发电和燃料电池的系统协作型的分布式发电系统(例如参照专利文献1)。系统协作型的分布式发电系统通常在末端区域或接近已知放射性电力系统末端的局部区域中构建，并以与电力系统的互连为前提。
专利文献1：日本特开No.6-327146
专利文献2：日本特开No.2004-15882
发明内容
在图10所示的已知的电力系统结构中，由于电力的传输大部分在长距离上进行并总是连续进行(“同时等量规则”)，存在大量的损耗；在来自太阳能和风能等可再生能量的发电中，因为其可再生能量是无处不在的，难以构建使用这些能量的大规模发电厂。
本发明的目的在于提供一种电力系统，其中，一个以上的供给电力也需求电力的电力供给者与需求者通过由电力供给与需求控制装置互相连接而被配置，电力系统在不依赖于已知电力系统的情况下是可自支撑的。这并不意味着本发明的系统排除了与已知电力系统的共存。
根据本发明解决上述问题的电力系统的第一构造，提供了自律分散型电力系统，其能在相应的电力供给者与需求者彼此之中融通过量或不足的电力，其中，一个以上的电力供给者与需求者被直接或间接互相连接，电力供给者与需求者具有一个或一个以上的发电装置、一个或一个以上的蓄电装置、一个或一个以上的耗电装置、电力供给与需求控制装置。
在该电力系统中，各个电力供给与需求控制装置判断在具有电力供给与需求控制装置的各个电力供给者与需求者中是否发生电力短缺或是否发生电力过剩，在电力供给者与需求者中发生电力短缺的情况下，接收来自其他电力供给者与需求者的电力，在电力供给者与需求者中发生电力过剩的情况下，进行控制以便将电力传送到其他电力供给者与需求者。
上面的判断和控制自动或手动进行。基于此，在计算机中构建对于神经网络的模式分类模型(pattern classification model)。
后一日的总发电量、最大电力需求量、总电力需求量至少基于过去的实际性能数据、下一日的天气预报和日历信息、当日的晴好天气太阳辐射理论量和风力进行预测，
收集至少包含当日的过去固定时间段的太阳辐射理论量与风力、日历信息、天气预报与项目等的实际性能数据，用于神经网络的再学习
再学习通过基于当日的实际性能数据和预测数据的误差逆传播算法来进行，且
通过更新的神经网络预测下一日的总发电量、最大电力需求量、总电力需求量。
另外，根据本发明的电力系统的第二配置，提供了一种电力系统，其中，一个以上的电力供给者与需求者被互相连接，电力供给者与需求者具有至少一个选自一个或一个以上发电装置、一个或一个以上蓄电装置以及一个或一个以上耗电装置的装置以及电力供给与需求控制装置。
在该电力系统中，所述一个以上的电力供给者与需求者被分为一个以上的组；且
属于各组的电力供给与需求控制装置：
判断在组中是否发生电力短缺或是否发生电力过剩，
在组中发生电力短缺的情况下，从具有发电装置和/或蓄电装置的电力供给者与需求者所属于的其他组接收电力，在组中发生电力过剩的情况下，进行控制以便将电力发送到其他组，以及
在相应组中的电力发送与接收中，控制相应组的相应电力供给者与需求者中的所述一个以上的发电装置。
上面的判断与控制自动或手动得到判断和控制，基于此，在计算机中形成用于神经网络的模式分类模型，
至少基于过去的实际性能数据、下一日的天气预报和日历信息、当日的晴好天气太阳辐射理论量和风力，预测下一日的总发电量、最大电力需求量、总电力需求量，
收集至少包含当日的过去固定时间段的太阳辐射理论量、日历信息、天气和预报项目的实际性能数据，用于神经网络的再学习，
基于当日的实际性能数据以及预测数据，通过误差逆传播算法进行再学习，以及
通过更新的神经网络，预测下一日的总发电量、最大电力需求量、总电力需求量。
基于从其他电力供给者与需求者获得的其他电力供给者与需求者的下一日的总发电量、最大电力需求量、总电力需求量的预测信息，本发明的电力系统的各个电力供给者与需求者能设置或改变各个电力供给者与需求者的电力供给与需求控制装置的运行条件。
在过剩电力和短缺电力——其在相应的电力供给者与需求者中供给和需求——之间的交换中，经由例如互联网等通信网络，关于供给与需求电力的信息(例如电力供给总电能和电力供给时间，电力接收电能/时间和电力接收时间，等等)在电力供给侧被交换到电力接收侧以及从电力接收侧被交换到电力供给侧；相应地，可以监视发电的供给与需求是否适当地进行，例如，可以检查电力是否在中游被窃取。
在本发明的电力系统中，电力供给者与需求者中的蓄电装置可一起使用蓄电池和电气双层电容器。另外，在各个电力供给者与需求者中的例如个体电冰箱和空气调节器等电气装置中，存在这样的情况：具有例如电池等用作后备电源的蓄电装置，其能运行该装置达预定的时间，例如大约2小时。
蓄电装置补偿峰值处的电力短缺，峰值为从各个电力供给者与需求者中的发电装置和蓄电装置的电力供给性能的观点来看难以预测的、一般家庭或办公室的电力需求峰值，相应地，存在能够减小各个电力供给者与需求者中的不必要的后备电力设施的优点。
顺便说一句，在依赖于已知电力系统的电力系统中，通过将相应的需求者层分为几个层(strata)并考虑相应的需求者层的峰值电力消耗来设置可能必需的后备电力；因此，假设大的后备电力设施是必不可少的。在这一点上，在本发明的系统中，在需求峰值难以预测的一般家庭的峰值上不足的电力以某种方式自补偿。因此，国家和区域中的总后备电力设施能得到减小。
在这种情况下，优选为，定量地把握蓄电池的蓄电量的变化及其充电和放电暂态运行特性。这可正确地把握和分析蓄电池和电气双层电容器的充电与放电现象。
当蓄电池的蓄电量被检测出时，充电与放电量可得到控制，使得其检测值不小于预定下限，相应地，可在不涉及蓄电池的不必要的消耗的情况下使用电容器的暂态响应特性。
另外，在本发明中，尽管图中未示出，由任何电力供给者提供的可移动发电装置和/或可移动蓄电装置被移动到其他的电力供给者，并可在那里进行必需的电力的发送和接收。
在本发明的系统中，基于过量电力的数据从各个电力供给者与需求者被收集且它们被汇总、处理和累积的电力数据，在各个电力供给者与需求者中仍然过多的过剩电力被放在一起，作为一个以上的电力供给者与需求者中的电力环境或电力信息；过剩电力可用于全球变暖气体排放配额(credit)和电力的买卖交易的对象。顺便说一句，依赖于国家和区域的规则，不仅过剩电力，而且所有的可再生能量源的电力能作为对象。
例如，各个电力数据——其中，各个电力供给者与需求者中的过剩电力被测量——在时间序列中被累积为各个电力信息；对于可以任意设置的各个预定时间累积的电力信息被发送到群集(putting-together)的服务器单元。群集服务器单元接收从一个以上的电力供给者与需求者发送的电力信息并汇总，登录在群集服务器单元的数据库中并放在一起。
于是，电力信息被群集服务器单元统计处理；过去的实际性能被推断出来，基于该信息预测的未来的电力能在电力买卖市场上出售。
另外，电力信息被群集服务器单元累积处理，并通过推断法根据建立的法律和条例、规则和规章或通过适当的推断方法进一步转换为全球变暖气体的减少量。于是，基于过去转换的全球变暖气体减少量的实际性能预测的未来全球变暖气体减少量可在买卖市场上作为全球变暖气体排放配额发售。
本发明为一种电力系统，其中不提供已知的电力系统，且各个电力供给者与需求者基本上是独立的。也就是说，当电力短缺或电力过剩发生时，通过神经网络，基于例如各个电力供给与需求的预测发电量和预测电力需求量等预测数据，各个电力供给者与需求者进行与其他电力供给者与需求者发送以及接收(也称为传送与接收，下文中与上面相同)电力的控制，相应地，可以实现相应的电力供给者与需求者通过电力网络耦合的整个系统中的独立性。
在本发明中，一个以上的电力供给者与需求者可被连接到分支状电力供给与需求线、数珠状电力供给与需求线、放射状电力供给与需求线、网状电力供给与需求线或由这些线组合而成的电力供给与需求线(在下文中，上面提到的各种线也被称为本发明的电力供给与需求网络)。
在本发明中，相应的电力供给者与需求者控制相应的电力供给者与需求者的电力供给与需求，同时，在相应的电力供给与需求控制装置中交换相互的电力的供给与需求信息。此时的信息交换能经由数据通信网络来进行，例如互联网。
在本发明中，一个以上的电力供给者与需求者可彼此DC连接，以便充分利用DC输电和配电的优点。
附图说明
图1为一阐释图，其示出了本发明的电力系统的一实施例；
图2为一框图，其示出了一个电力供给者与需求者及其电力供给与需求控制装置的构造；
图3为本发明的电力系统中当电力供给者与需求者的电力供给与需求控制装置进行与其他电力供给者与需求者的AC电力供给与需求时的阐释图；
图4为本发明的电力系统中当电力供给者与需求者的电力供给与需求控制装置进行与其他电力供给者与需求者的DC电力供给与需求时的阐释图；
图5为本发明的电力系统中在经由电力供给者与需求者的房屋布线向负载供给DC电力的情况下的阐释图；
图6为一阐释图，其示出了本发明的电力系统中电力供给者与需求者被阶层化的状态；
图7(A)为在电力供给者与需求者以分支状连接的情况下的阐释图；图7(B)为在电力供给者与需求者以星状连接的情况下的阐释图；图7(C)为在电力供给者与需求者以网状连接的情况下的阐释图；
图8示出了经由电力供给与需求线连接的电力供给者与需求者的实例，其不同于一个以上的其他电力供给者与需求者；
图9为一框图，其示出了神经网络的过程实例；
图10为一阐释图，其示出了已知的电力系统。
具体实施方式
图1为一阐释图，其示出了本发明的电力系统的一实施例；图2为一框图，其示出了一个电力供给者与需求者及其电力供给与需求控制装置的构造；图3为本发明的电力系统中当电力供给者与需求者的电力供给与需求控制装置进行与其他电力供给者与需求者的AC电力供给与需求时的阐释图；图4为本发明的电力系统中当电力供给者与需求者的电力供给与需求控制装置进行与其他电力供给者与需求者的DC电力供给与需求时的阐释图；图5为本发明的电力系统中在经由电力供给者与需求者的房屋布线向负载供给DC电力的情况下的阐释图；图6为一阐释图，其示出了本发明的电力系统中电力供给者与需求者被阶层化的状态；图7(A)为在电力供给者与需求者以分支状连接的情况下的阐释图；图7(B)为在电力供给者与需求者以星状连接的情况下的阐释图；图7(C)为在电力供给者与需求者以网状连接的情况下的阐释图；图8示出了经由电力供给与需求线连接的电力供给者与需求者的实例，其不同于一个以上的其他电力供给者与需求者；图9为一框图，其示出了神经网络的过程实例；图10为一阐释图，其示出了已知的电力系统。
图1所示的电力系统1示出了一个以上的电力供给者与需求者11到15的仅仅电力供给者与需求者。相应的电力供给者与需求者11到15经由电力供给与需求线W互相连接。
电力供给者与需求者11具有发电装置101、蓄电装置102、一个以上的负载(电气装置)103、电力供给与需求控制装置104。顺便提一句，一个以上的电气装置103被示为A1、A2、......An。另外，在图1中，其他的电力供给者与需求者12、13、14以及其他的电力供给者与需求者(图中未示出)也具有发电装置、蓄电装置、一个以上的负载(电气装置)、电力供给与需求控制装置，与电力供给者与需求者11中一样；并且，各个装置连接到分支状房屋布线。顺便提一句，还存在这样的情况：所有相应的电力供给者与需求者或任意电力供给者与需求者在卡车的货板等等上安装发电装置101和/或蓄电装置102或以可安装的方式提供它们，根据需要将发电装置101和/或蓄电装置102传送到其他的电力供给者与需求者；并在那里进行电力的传送与接收。
在本发明中，相应的电力供给者与需求者在其中松散地(loosely)耦合。也就是说，各个电力供给者与需求者基本为独立的类型，当电力短缺发生时，能接收来自其他电力供给者与需求者的电力，在电力过剩发生时，能将电力供到其他的电力供给者与需求者。
电力供给者与需求者11为例如一般房屋，集合住宅，小型、中型、大型工厂，低层、中层、高层建筑等。另外，集合这些一般房屋和集合住宅的组也能作为本发明的电力供给者与需求者11。
典型的是，发电装置101为太阳能发电器和DC电源，例如燃料电池等。还存在这样的情况：其中，风力发电、生物物质发电或例如气体发动机系统、气体涡轮机系统、燃料电池系统等共同发电系统(在下文中，在本说明书中称为co-gene)被用作发电装置101。风力发电装置、生物物质发电装置、co-gene通常用作AC电源；然而，其输出受到AC/DC转换，并可被用作DC电源。另外，蓄电装置102作为DC电源。
另外，尽管图中未示出，续流(flywheel)单元也可用于发电装置101。续流单元也可用于蓄电装置102。另外，蓄电池和电气双层电容器组合的蓄电装置也被包含在内。存在这样的情况：发电装置101和/或蓄电装置102被安装在卡车货板等等之上，移动到其他的电力供给者，电力的传送和接收在那里进行。负载103例如为DC装置或AC装置，例如电灯、空气调节器、冰箱、电磁烹调装置、电饭煲等。
如图2所示，举例而言，电力供给与需求控制装置104具有控制单元104b，其检测电力过剩何时在电力供给者与需求者11中发生，例如，何时负载103的电力使用量减少且蓄电装置102接近满充电或为满充电并能从电力发送和接收单元104a向连接到电力供给与需求线W的其他的电力供给者与需求者或电力供给者与需求者15供给由发电装置101产生的电力。还存在电力的这种供给通过发电装置101的移动或蓄电装置102的移动进行而不使用电力供给与需求线W的情况。另外，电力供给与需求控制装置104具有控制单元104b，其检测电力供给者与需求者11中何时发生电力短缺，例如，何时负载103的电力使用量迅速增大。于是，电力供给与需求控制装置104具有电力发送与接收单元104a，其经由发生电力过剩的其他电力供给者与需求者12、13、14的电力供给与需求控制装置接收电力，电力供给者与需求者被连接到电力供给与需求线W，或者，经由电力供给者与需求者15的电力供给与需求控制装置153(将在后面介绍)，并能通过控制装置104b的控制来驱动负载103，或者可存储在蓄电装置102中。
电力供给者与需求者15包含发电装置151、蓄电装置152、电力供给与需求控制装置153。顺便提及，电力供给者与需求者可仅仅包含发电装置或是蓄电装置。发电装置151典型地为中等规模热电、水电、风电等厂，包括co-gene与生物物质发电厂，蓄电装置152典型地为二次电池，然而，也存在由蓄电池(二次电池)和电气双层电容器组合而成的蓄电装置。电力供给者与需求者15能经由电力供给与需求控制装置向上述的电力供给者与需求者11(或者，其他的电力供给者与需求者12到14等)提供电力。另外，相反，电力供给者与需求者15能从电力供给者与需求者11(或其他的电力供给者12到14等)接收电力供给。电力供给者与需求者15中的电力的发送与接收也经由电力供给与需求控制装置来进行，然而，如前面所述，电力的发送和接收可通过向供给者与需求者15引入其他电力供给者与需求者的可移动发电装置和蓄电装置来进行。
电力供给者与需求者15向电力供给者与需求者11等供给的电力为发电装置151产生的电力或蓄电装置152中存储的电力；电力供给者与需求者15从电力供给者与需求者11等被供给的电力被存储在蓄电装置152中。在本发明的电力系统中，在电力的发送与接收中，经由各个电力供给者与需求者的电力供给与需求控制装置(参照图2所示的104c)，相应的电力供给者与需求者中的包含co-gene与生物物质发电器的一个以上的发电装置可基于天气预报、电力需求预测、基于热需求预测的值、各个电力供给者与需求者设置的值手动以及自动地受到控制。另外，各个电力供给者与需求者参照来自其他电力供给者与需求者的电力供给与需求控制装置的多种信息，并能基于由电力供给者与需求者推定的电力消耗量来设置或改变电力供给者与需求者的电力供给与需求控制装置的运行条件(图2)。
在上面的相应的发电装置101与105中，控制可对于各个发电装置单独进行，例如太阳能发电器受到调节器的控制，燃料电池和微型发电器受到电力调节器的控制。然而，在本发明的电力系统中，对于各个发电装置共用的控制单元受到电力供给与需求控制装置104、105的总体控制，对个体发电装置专用的控制单元受到单独的控制，相应地，少数电力供给者与需求者11以及15中的发电装置101以及151能作为整体受到最优的控制。
顺便提及，各个发电装置，例如已知的太阳能发电器和燃料电池仅仅通过各个电力调节器进行燃料输出控制和系统连接的控制；然而，在本发明中，通过使用续流单元等需求和供给的电力在各个发电装置的输出之间从零到满输出得到平衡，故控制可由电力供给与需求控制装置104和153自由地进行。
另一方面，上面的蓄电装置102、152典型地将二次电池独立地用作DC电源。然而，在本发明的电力系统中，蓄电池(二次电池)与电气双层电容器可一起用于蓄电装置102和152。
当上面的蓄电池和电气双层电容器一起使用时，例如，取决于电力存储特性和放电特性来使用的控制由电力供给与需求控制装置104、153来控制；相应地，可以合理地响应于各个电力供给者与需求者中的电力供给与需求模式的多样性或是各个供给者与需求者中的电力供给模式的多样性。
在这种情况下，蓄电池和电气双层电容器被分散布置，例如，电气双层电容器被安装在电力需求与供给控制装置104和153中，蓄电池被单独地布置或安装在电气装置103上，相应地，蓄电装置102和152的剩余电池水平可被传送，以便根据例如电力需求目的地的优先次序供给。
另外，从前，通过简单地单独输入和截止(ON与OFF)电力，用作由电力供给者与需求者11提供的负载103的多种电气装置被单独操作。
然而，在本发明的电力系统中，电冰箱、空气调节器、电视机等个体电气装置——其构成电力供给者与需求者11的负载103——的启动优先次序和启动电力的大小(降序或其反序)在电力供给与需求控制装置104中被设置；例如，进行控制，以便为启动次序(或截止次序)或电动势处于降序的次序；因此，可以对电力消耗进行平衡。另外，当具有大启动电力的电气装置被启动时，电力供给与需求控制装置104可被致动，使得启动具有大启动电力的装置时的电力从具有电气双层电容器和续流单元的蓄电池供给。
另外，对于一般家庭的难以预测的电力需求及其峰值时间，例如，能够操作装置103达大约2小时的电池等蓄电装置被安装在例如家用电冰箱和空气调节器等电气装置103上，使得需求峰值时间上的电力短缺可在电气需求者内部得到弥补。这种技术也对电力消耗的平衡有贡献。
当电力消耗能通过如上所述地控制启动时的优先次序被平衡时，可执行在启动相应的电气装置103时容易流到电力供给与需求控制装置104和相应的电气装置103的过大电流的分散控制；因此，可存在控制装置104自身、相应的电气装置或布线部件——例如用于其间的连接的布线——的延长的寿命持续时间。
另外，通过电力供给与需求控制装置104，可进行控制，以便不产生大的脉动或难以产生电流变为最大或最小的脉动。因此，对于保证电力供给与需求控制装置104和个体电气装置103的更为稳定的运行是有用的。
另外，电力供给与需求控制装置104和电力使用以DC进行，使得例如电视机的待机模式或其他装置的待机运行能够得以消除。因此，电力消耗的浪费可得到抑制。
在图1所示的电力系统中，在电力供给与需求控制装置104进行与其他电力供给者与需求者12到15的电力供给与需求的情况下，电力供给与需求控制装置104与其他电力供给者与需求者的电力供给与需求控制装置交换信息，并确定供给与需求条件等。
在本发明的电力系统中，各个电力供给者和需求者的下一日的总发电量、最大电力需求量、总电力需求量可用作上面的用于信息交换的信息，其中，预测值可通过图9所示的控制模块的神经网络获得。这一点将在下面介绍。
在本发明中，首先，各电力供给者与需求者的下一日的“太阳能电池总发电量”、“日最大电力需求量”、“日总电力需求量”被推定(预测)。在阶层型神经网络中，通过输入下一日的天气预报和过去的天气信息、“太阳能电池总发电量”、“日最大电力需求量”、“日总电力需求量”的各个实际性能、日历信息(一周中的日，公众假日)、各个供给者与需求者的区域及其邻近区域的太阳辐射数据理论量来进行推定。
神经网络学习各个电力供给者与需求者的区域和周边区域中的气候模式以及作为模式的该区域电力需求与总发电量的实际性能的数据组合；通过针对过去的模式检查下一日的天气预报模式，进行非线性内插推定。
模式学习使用每日观察数据对模型进行更新。因此，推定准确性也逐日连续改进。另外，模式学习可由对各个电力供给者与需求者的各个区域环境变化(太阳能总发电量、需求者变化，长期天气波动，中期异常气象现象等)的自发模型更新来响应。顺便提及，不需要各电力供给者与需求者区域中各供给者与需求者的数据库的建立。
上面的预测通过下面的过程来进行：
(1)准备神经网络模型，其预测发电量和电力需求量(在不存在上述数据的情况下，临时模型由虚设数据构造)。在模型中输入过去的实际性能数据、下一日的天气预报和日历信息、当日晴好天气太阳辐射量(理论值)。(此时，优选为，不仅增加该区域的天气信息，而且增加邻近区域的天气信息，以便改进预测准确度)。
(ii)预测总发电量、最大电力需求量、总电力需求量(通过模式检查进行非线性内插推定)。
(iii)收集用于神经网络再学习的实际性能数据。
收集实际性能数据，准备神经网络再学习。实际性能数据是包括当日的过去固定时间段的多种类型的实际性能数据(发电量，最大电力，总电力，天气，日历信息，晴好天气太阳辐射理论量)。
(iv)使用逆传播来进行神经网络再学习(误差逆传播算法)。
(v)通过更新的神经网络，预测下一日的总发电量、最大电力需求量、总电力需求量。
此后，通过重复(i)到(v)来改进预测数据的准确度。
如果各个电力供给者与需求者中下一日的总发电量、最大电力需求量、总电能的推定值(数据)通过如上所述进行来获得，通过在相应的电力供给者与需求者之间交换信息(数据)，在互相比较和考虑相应的数据之后，预先决定在相应的电力供给者与需求者中发送和接收下一日的电力。当日的电力发送和接收的实际性能数据被保持，并从下一日(从当日看来的后一日)以后被用作在相应的电力供给者与需求者之间发送和接收电力的基本数据之一。
在图1所示的电力系统中，电力供给者与需求者之间的电力供给与需求可通过AC进行，或者可通过DC进行，然而，在任一情况下，可构建为局部电力系统，或构建为其中组合这些电力系统的大的电力系统。
在图1所示的电力系统中，尽管图中未示出，还存在仅仅由负载构成的电力供给者与需求者被连接到电力供给与需求线W的情况。另外，在图1所示的电力系统中，供给与需求电力的平衡通过互相连接多个以及多种电力供给者与需求者来进行。
在电力供给者与需求者11的蓄电装置102为大容量的情况下，当其为高成本时，可以通过使用小容量的蓄电装置102(或者，不具有蓄电装置102)由来自其他电力供给者与需求者的电力来供给负载。在这种情况下，优选为，在时间带(time slot)电力消耗模式中不同的电力供给者与需求者在电力系统中一同存在(例如住宅与商业设施)。另外，优选为，作为电力供给者与需求者15在发电模式中的这些不同(例如太阳能发电装置、风力发电装置、生物物质发电装置)一同存在。
图3为阐释图，其示出了电力供给者与需求者的电力供给与需求控制装置进行与其他电力供给者与需求者的AC电力供给与需求的电力系统。
图3所示的电力供给者与需求者11a、12a、13a、14a、15a对应于图1所示的电力供给者与需求者11、12、13、14、15。图3所示的电力供给者与需求者11a的电力供给与需求控制装置51包含控制装置511和双向AC/DC转换器512。
相应的电力供给者与需求者的控制装置被配置为能够通过通信线CL进行数据通信，并能在电力供给与需求的情况下交换供给与需求信息。
另外，电力供给者与需求者15a的电力供给与需求控制装置61包含控制装置611以及双向AC/AC或DC/AC转换器612。当AC电力的供给与需求在电力供给者与需求者之间进行时，电压、电流、频率、相位必须在两个电力供给者与需求者之间匹配。这种匹配由电力供给与需求控制装置51与61进行。顺便提及，在图3中，尽管图中未示出，电力供给与需求控制装置51与61可进一步包含断路器、电流限制器、瓦特小时计等。另外，在具有瓦特小时计和电容器的电力供给者与需求者中，控制装置51与61控制放电。在具有光电池的电力供给者与需求者中，具有调节器，其在非线性电动势中取出最大电力，并调节到额定特性的电力。
图4为一阐释图，其示出了电力系统，其中，电力供给者与需求者的电力供给与需求控制装置进行与其他电力供给者与需求者之间的DC电力供给与需求。
图4所示的电力供给者与需求者11b、12b、13b、14b、15b对应于图1所示的电力供给者与需求者11、12、13、14、15。图4所示电力供给者与需求者15b的电力供给与需求控制装置71包含控制装置711和双向DC/DC转换器712。
相应的电力供给者与需求者的控制装置被配置为能够通过通信线CL进行数据通信，并能在电力供给与需求的情况下交换供给与需求信息。
另外，电力供给者与需求者11b的电力供给与需求控制装置81包含控制装置811以及双向DC/DC或DC/AC转换器812。当DC电力供给与需求在电力供给者与需求者之间进行时，进行电压与电流的调节。顺便提及，在图4中，尽管图中未示出，电力供给与需求控制装置71与81能进一步包含电流限制器、瓦特小时计等。另外，在具有瓦特小时计和电容器的电力供给者与需求者中，其控制装置51与61控制充电/放电；在具有光电池的电力供给者与需求者中，提供了调节器，其从非线性电动势中取出最大电力，并调节到额定特性的电力。
图5为在经由电力供给者与需求者的房屋布线向负载分配DC电力的情况下的阐释图。
在图5所示的电力供给者与需求者11c中，特别示出了图1所示的电力供给者与需求者11的一个以上的负载、发电装置、蓄电装置。顺便提及，图5所示电力供给与需求控制装置71与图4所示的电力供给与需求控制装置71相同。
在电力供给者与需求者11c中，发电装置为例如太阳能发电器701，蓄电装置为电池702，所述一个以上的负载为DC负载7031和AC负载7032。
在这种情况下，双向DC/DC转换器712进行与电池702、太阳能发电器701、DC负载7031的电力供给与需求，并经由DC/AC转换器706进行与AC负载7032的电力供给与需求。
太阳能发电器701所产生的电力经由例如双向DC/DC转换器712被供给电池702和DC负载7031，或经由DC/AC转换器706被供到AC负载7032。
电力供给与需求控制装置71包含控制电池702的充电的功能和补偿到房屋布线L侧的稳定输出的功能。
来自电力供给与需求控制装置71的电力经由房屋布线L和DC出口7051被供到DC负载7031。来自电力供给与需求控制装置71的电力经由房屋布线L、DC/AC转换器706A、AC出口7052被供到AC负载7032。顺便提及，在图4中，DC出口与AC出口分别由一个出口示出，然而，DC出口和AC出口分别具有一个以上的出口，DC负载和AC负载可被连接到这些出口。
在上面介绍的本发明的电力系统的相应的电力供给者与需求者11、15等等中，相应的电力供给者与需求者11、15等包含的电力供给与需求控制装置104、153等被用作节点，相应电力供给者与需求者11、15等中的电力馈送线W被用作链路，相应地，形成电力网络。因此，相应的电力供给与需求控制装置104、153等具有控制相应的电力供给者与需求者11、15等之间的电力交换的功能。
电力供给与需求控制装置104与153的基本功能为：确定作为进行电力交换的其他方的电力供给者与需求者11、15等；确定与其他方的电力交换是发送还是吸收；电力率与电力量的控制，等等。这种功能以高水平控制：在电力网络之间通过通信电路进行连接；例如必需电力、对于相互电力供给者与需求者的可用于供给的电力、电能及其电力率以及这些相关未来推定等数据被交换和处理；相应的电力供给者与需求者之间的电力彼此融通。
上述电力供给与需求控制装置104和153的功能作为断路器和电流限制器，其基于具有多种控制功能的例如电压转换器、电流控制器、开关等来配置；通过转换器等的控制通过单独切换必需电力的通信通道来配置；基于暂态现象的特性分析和传输电流的大小来配置。这允许电力供给与需求控制装置104和153进行控制，使得例如当电气故障在某个电力供给者与需求者中发生时，供给者与需求者的各个电气装置(负载103)、蓄电装置102、发电装置101不完全截止，但必需的线被截止，其他的线可在不截止的情况下使用。
顺便提及，在图1所示的电力系统中，适当的集合数量的电力供给者与需求者组可作为一个电力供给者与需求者对待。如图5所示，电力供给者与需求者组G11、G12......在此时显示出一组(例如，大约几万到上万的房屋)。
在图6中，电力供给者与需求者组G11、G12、......经由电力供给与需求控制装置S1互相连接。另外，电力供给者与需求者组G11、G12......的较高层级用G21、G22......表示，更高层级用G31、G32、G33......等表示。在这种情况下，尽管图中未示出，形成甚至比G31、G32、G33......更高的层级。
例如，电力供给者与需求者组G11、G12、......被设置为“镇”单元，G21、G22、......被设置为“城市”单元，G31、G32、G33、......被设置为“区”单元。
在图6中，电力供给者与需求者组G11、G12、......通过电力供给与需求控制装置S1与其他的电力供给者与需求者互相连接，然而，相应的较高层级和较低层级经由电力供给与需求控制装置S2、S3、S4彼此分层级地连接。
在上面的实施例中，介绍了相应的电力供给者与需求者以图7(A)所示的分支状连接的情况。相应的电力供给者与需求者可以以图7(B)所示的星状连接，或者可以以图7(C)所示的网状连接。另外，相应的电力供给者与需求者可以以这些形状组合的模式连接。
图8示出了经由电力供给者与需求者连接的电力供给者与需求者的实例，其与一个以上的其他电力供给者与需求者不同。在图8中，双向DC/DC转换器712在电力供给与需求线W1、W2、W3之间传输电力，并可在其他电力供给者与需求者之间中介电力需求与供给，例如，在图7(C)所示的电力供给者与需求者的连接模式中。电力供给与需求线W1到W3之间的电力传送包含通过移动可移动发电装置和/或可移动蓄电装置来供给与需求电力的模式。
工业应用性
根据本发明，可提供一种电力系统，其中，一个以上的电力供给者与需求者在不依赖于已知的电力系统的情况下通过由电力供给与需求控制装置互相连接而被配置。
参考标号列表
1  电力系统
11、12、13、14、11a、12a、13a、14a、11b、12b、13b、14b、11c、11d、12c、13c、14c、15、15a、15b  电力供给者与需求者
51、61、71、81、104、153  电力供给与需求控制装置
101、151  发电装置
102、152  蓄电装置
103  负载
511、611、711、811  控制装置
512  双向AC/DC转换器
612  双向AC/AC或DC/AC转换器
706  DC/AC转换器
712  双向DC/DC转换器
812  双向DC/DC或DC/AC转换器
CC   通信线
CL   通信线
L  房屋布线
W、W1、W2、W3  电力供给与需求线

Claims (8)

1.一种电力系统，其中，一个以上的电力供给者与需求者互相连接，电力供给者与需求者具有一个或一个以上的发电装置、一个或一个以上的蓄电装置、一个或一个以上的耗电装置、电力供给与需求控制装置，
其中，各个所述电力供给与需求控制装置判断在具有电力供给与需求控制装置的各个所述电力供给者与需求者中是否发生电力短缺或是否发生电力过剩，在电力供给者与需求者中发生电力短缺的情况下，接收来自具有所述发电装置和/或所述蓄电装置的其他电力供给者与需求者的电力，在在所述电力供给者与需求者中发生电力过剩的情况下，进行控制以便将电力发送到其他电力供给者与需求者，以及
在相应的电力供给者与需求者之间的电力发送与接收中，对相应的电力供给者与需求者的一个以上的所述发电装置进行控制，
控制自动或手动地进行，基于此，在计算机中构建对于神经网络的模式分类模型，
至少基于过去的实际性能数据、下一日的天气预报和日历信息、当日晴好天气太阳辐射理论量，预测下一日的总发电量、最大电力需求量、总电力需求量，
收集至少包含当日的过去固定时间段的太阳辐射理论量、日历信息、天气和预报项目的实际性能数据，用于神经网络的再学习，
基于当日的实际性能数据和预测数据，通过误差逆传播算法来进行再学习，且
由更新的神经网络预测下一日的总发电量、最大电力需求量、总电力需求量。
2.根据权利要求1的电力系统，其中，当基于由神经网络对各个电力供给者与需求者预测的总发电量、最大电力需求量、总电力需求量在相应的电力供给者与需求者之间进行过剩或不足电力的发送与接收的融通时，所述相应的电力供给者与需求者在所述相应的电力供给与需求控制装置之间交换关于其电能和定时的信息。
3.根据权利要求1或2的电力系统，其还包含蓄电装置，例如能够运行电气装置达预定时间的电池，所述蓄电装置被安装在电力消耗大或启动电力大的电气装置上，例如各个电力供给者与需求者中的电冰箱和空气调节器。
4.一种电力系统，其中，一个以上的电力供给者与需求者被互相连接，电力供给者与需求者具有至少一个选自一个或一个以上发电装置、一个或一个以上蓄电装置以及一个或一个以上耗电装置的装置以及电力供给与需求控制装置，
其中，所述一个以上的电力供给者与需求者被分为一个以上的组；且
属于各组的所述电力供给与需求控制装置：
判断在组中是否发生电力短缺或是否发生电力过剩，
在电力短缺在组中发生的情况下，从具有所述发电装置和/或所述蓄电装置的所述电力供给者与需求者所属于的其他组接收电力，在电力过剩在组中发生的情况下，进行控制以便向其他组发送电力，以及
在相应组之间的电力发送与接收中，控制相应组的所述相应电力供给者与需求者中的所述一个以上的所述发电装置。
控制自动或手动地进行，基于此，在计算机中构建用于神经网络的模式分类模型，
至少基于过去的实际性能数据、下一日的天气预报和日历信息、当日晴好天气太阳辐射量理论量，预测下一日的总发电量、最大电力需求量、总电力需求量，
收集包含至少当日的过去固定时间段的太阳辐射理论量、日历信息、天气和预报项目的实际性能数据，用于神经网络的再学习，
基于当日的实际性能数据和预测数据，通过误差逆传播算法进行再学习，以及
通过更新的神经网络预测下一日的总发电量、最大电力需求量、总电力需求量。
4.根据权利要求4的电力系统，
其中，当基于由神经网络对于各个电力供给者与需求者预测的总发电量、最大电力需求量、总电力需求量在相应的电力供给者与需求者之间进行过剩或不足电力的接收与发送的融通时，所述相应的电力供给者与需求者在所述相应的电力供给与需求控制装置之间交换关于其电能和定时的信息。
6.根据权利要求4或5的电力系统，其还包含蓄电装置，例如能够运行电气装置达预定时间的电池，所述蓄电装置被安装在电力消耗大或启动电力大的电气装置上，例如各个电力供给者与需求者中的电冰箱和空气调节器。
7.根据权利要求1-6中任意一项的电力系统，其中，所述一个以上的所述电力供给者与需求者被连接到分支状电力供给与需求线、数珠状电力供给与需求线、放射状电力供给与需求线、网状电力供给与需求线或由这些线组合的电力供给与需求线。
8.根据权利要求1-7中任意一项的电力系统，其中，所述一个以上的电力供给者与需求者彼此DC连接。
CN200780052345A 2007-03-26 2007-03-26 电力系统 Pending CN101682195A (zh)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2007/056193 WO2008117392A1 (ja) 2007-03-26 2007-03-26 電力システム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN101682195A true CN101682195A (zh) 2010-03-24

Family

ID=39788135

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN200780052345A Pending CN101682195A (zh) 2007-03-26 2007-03-26 电力系统

Country Status (6)

Country Link
US (1) US8401708B2 (zh)
EP (1) EP2136450A4 (zh)
JP (1) JPWO2008117392A1 (zh)
CN (1) CN101682195A (zh)
BR (1) BRPI0721444A2 (zh)
WO (1) WO2008117392A1 (zh)

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102427276A (zh) * 2011-10-23 2012-04-25 重庆市电力公司电力科学研究院 一种抽凝式热电联产与纯凝汽火电联合调度系统与方法
CN102891496A (zh) * 2011-07-22 2013-01-23 株式会社东芝 电量调整装置及方法、电量调整程序及电力供给系统
CN102959821A (zh) * 2010-08-05 2013-03-06 三洋电机株式会社 电力供应系统
CN102971180A (zh) * 2011-02-18 2013-03-13 三菱重工业株式会社 架线交通系统的解析装置以及解析方法及其程序
WO2013102932A2 (en) * 2011-12-23 2013-07-11 Mzaya Private Limited System and method facilitating forecasting, optimization and visualization of energy data for an industry
CN104272548A (zh) * 2012-05-28 2015-01-07 株式会社日立制作所 电力管理装置、电力管理系统以及电力管理方法
CN104346654A (zh) * 2013-07-26 2015-02-11 三星Sds株式会社 需求预测量细化方法、需求预测量调节装置及方法
CN104584358A (zh) * 2012-11-19 2015-04-29 株式会社日立制作所 蓄电池控制装置以及蓄电池控制方法
CN106156845A (zh) * 2015-03-23 2016-11-23 日本电气株式会社 一种用于构建神经网络的方法和设备
CN107925266A (zh) * 2016-02-25 2018-04-17 欧姆龙株式会社 送电线路状态检测装置、送电线路状态检测系统、送电线路状态检测方法、送电线路状态检测程序及电力转换装置
CN110419151A (zh) * 2017-03-13 2019-11-05 松下知识产权经营株式会社 电力控制装置和电力系统
CN110492528A (zh) * 2019-09-30 2019-11-22 南京江宁区上峰国银标准件厂 一种自控形太阳能发电网控制系统
CN113449950A (zh) * 2020-03-25 2021-09-28 本田技研工业株式会社 能量供给系统、能量供给方法

Families Citing this family (84)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1367685A1 (en) 2002-05-31 2003-12-03 Whirlpool Corporation Electronic system for power consumption management of appliances
US20040083112A1 (en) * 2002-10-25 2004-04-29 Horst Gale R. Method and apparatus for managing resources of utility providers
EP1441430B1 (en) * 2003-01-21 2015-05-06 Whirlpool Corporation A process for managing and curtailing power demand of appliances and components thereof, and system using such process
EP2297622B1 (en) * 2008-06-26 2017-01-25 General Electric Technology GmbH A method of estimating the maximum power generation capacity and for controlling a specified power reserve of a single cycle or combined cycle gas turbine power plant, and a power generating system for use with said method
JP5304265B2 (ja) * 2009-01-23 2013-10-02 日本電気株式会社 電源制御システム、電源制御方法、電源振分制御回路、および、電源制御プログラム
WO2010088545A2 (en) * 2009-01-30 2010-08-05 Board Of Regents, The University Of Texas System Methods and apparatus for design and control of multi-port power electronic interface for renewable energy sources
JP2010193636A (ja) * 2009-02-19 2010-09-02 Eiji Shiraishi 電力回生装置
JP5481080B2 (ja) * 2009-03-18 2014-04-23 トヨタホーム株式会社 電力融通システム
JP2011078168A (ja) * 2009-09-29 2011-04-14 Panasonic Electric Works Co Ltd 電力管理システム
JP2011083086A (ja) 2009-10-05 2011-04-21 Panasonic Electric Works Co Ltd 電力分配システム
JP2011120359A (ja) * 2009-12-02 2011-06-16 Toyota Motor Corp 給電装置、車両および充電システム
KR101146670B1 (ko) * 2009-12-16 2012-05-23 삼성에스디아이 주식회사 에너지 관리 시스템 및 이의 제어 방법
JP5587641B2 (ja) * 2010-03-10 2014-09-10 パナソニック株式会社 電力供給システム
JP5573258B2 (ja) * 2010-03-15 2014-08-20 日本電気株式会社 電力制御装置、電力制御システム、蓄電池制御方法、及びプログラム
JP5606114B2 (ja) * 2010-03-19 2014-10-15 株式会社東芝 発電量予測装置、予測方法及び予測プログラム
JP5184718B2 (ja) * 2010-07-28 2013-04-17 パナソニック株式会社 電力供給システム、電力供給システムの制御装置、電力供給システムの運転方法、及び電力供給システムの制御方法
DE102010033756A1 (de) * 2010-08-09 2012-02-09 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur rechnergestützten Steuerung des elektrischen Energieverbrauchs einer Vielzahl von Energieverbrauchern in einem elektrischen Energienetz
JP5606214B2 (ja) * 2010-08-18 2014-10-15 シャープ株式会社 電力自動売買システム
WO2012031279A1 (en) 2010-09-02 2012-03-08 Anker Berg-Sonne Rules engine with database triggering
US9348394B2 (en) * 2010-09-14 2016-05-24 Microsoft Technology Licensing, Llc Managing computational workloads of computing apparatuses powered by renewable resources
DE102010048810A1 (de) * 2010-10-20 2012-04-26 Hüttinger Elektronik Gmbh + Co. Kg System zur Bedienung mehrerer Plasma- und/oder Induktionserwärmungsprozesse
US9423849B2 (en) 2011-01-31 2016-08-23 Nec Corporation Electric power management system and electric power management method
JP5790081B2 (ja) * 2011-03-30 2015-10-07 富士通株式会社 電力制御装置、電力制御プログラムおよび電力制御方法
EP2700061A4 (en) 2011-04-22 2014-11-19 Expanergy Llc SYSTEMS AND METHOD FOR ANALYZING ENERGY CONSUMPTION
US20130197707A1 (en) * 2011-06-23 2013-08-01 Dispensing Dynamics International Apparatus and method for harvesting and storing energy
JP5340354B2 (ja) * 2011-08-26 2013-11-13 中国電力株式会社 電力供給システムの制御方法、及び電力供給システム
JP5364768B2 (ja) * 2011-09-26 2013-12-11 株式会社東芝 電力需給スケジューリング装置
JP5468590B2 (ja) * 2011-09-27 2014-04-09 株式会社東芝 データ収集装置およびその方法
US9121883B2 (en) * 2011-10-14 2015-09-01 Landis+Gyr, Inc. Magnetic tampering detection and correction in a utility meter
US9997913B2 (en) 2011-11-07 2018-06-12 Elwha Llc Systems and methods for operation of an AC power supply distribution circuit
WO2013081978A1 (en) * 2011-11-28 2013-06-06 Expanergy, Llc Energy search engine methods and systems
KR101504170B1 (ko) * 2011-12-15 2015-03-23 주식회사 케이티 에너지 저장 클러스터 제어 시스템 및 이를 이용한 에너지 분배 방법
CA2861571C (en) * 2012-01-17 2020-07-07 Ecamion Inc. A control, protection and power management system for an energy storage system
JP5797122B2 (ja) * 2012-01-27 2015-10-21 株式会社日立製作所 分散型電力管理システム
JP5962095B2 (ja) * 2012-03-16 2016-08-03 日本電気株式会社 電力制御システム、電力制御のための管理装置および電力制御方法
JP2013222252A (ja) * 2012-04-13 2013-10-28 Nec Corp 余剰電力売買システム、オークションシステムおよび余剰電力売買方法
JP5971701B2 (ja) * 2012-05-18 2016-08-17 株式会社東芝 分散電源装置及び分散電源連携システム
US9531961B2 (en) * 2015-05-01 2016-12-27 Duelight Llc Systems and methods for generating a digital image using separate color and intensity data
EP2713464B1 (de) * 2012-09-28 2015-11-25 Enrichment Technology Company Ltd. Energiespeicheranlage
CN102999146A (zh) * 2012-11-22 2013-03-27 辽宁省电力有限公司电力科学研究院 一种低成本数据安全系统及控制方法
EP2959561A4 (en) * 2013-02-19 2016-09-14 Solantro Semiconductor Corp SELF-DIAGRAMS
JP6118136B2 (ja) * 2013-02-27 2017-04-19 株式会社日立製作所 電力補給調整装置及び電力補給調整方法
KR101517395B1 (ko) * 2013-06-05 2015-05-07 한국에너지기술연구원 건물의 전력 사용량을 제어하는 방법 및 건물에너지관리장치
FR3008207B1 (fr) * 2013-07-04 2016-12-02 M Et R Energies Unite et procede de regulation energetique d'un systeme de production et de consommation electrique
CN103475014B (zh) * 2013-08-22 2015-04-01 国家电网公司 基于电池储能的风力发电机电能质量控制器及控制方法
WO2015105006A1 (ja) * 2014-01-08 2015-07-16 ソニー株式会社 電力制御装置及び電力制御方法
US9506950B2 (en) 2014-03-17 2016-11-29 Landis+Gyr, Inc. Tampering detection for an electric meter
CN103955749B (zh) * 2014-03-19 2018-03-09 内蒙古电力勘测设计院有限责任公司 太阳直接辐射值预测方法和系统
WO2015172082A1 (en) 2014-05-09 2015-11-12 Sample6 Technologies, Inc. Codon-optimized recombinant phage and methods of using same
DE102014211256A1 (de) * 2014-06-12 2015-12-31 Siemens Aktiengesellschaft Steuervorrichtung und Verfahren zum Steuern eines Gebäudeautomationssystems
JP6237514B2 (ja) 2014-07-17 2017-11-29 ソニー株式会社 送受電制御装置、送受電制御方法及び送受電制御システム
EP2998802B1 (de) 2014-09-22 2019-04-03 LEVION Technologies GmbH Energieverteilsystem für ein Energienetz
JP6592454B2 (ja) * 2014-12-02 2019-10-16 積水化学工業株式会社 電力制御システム、電力制御方法及びプログラム
WO2016106373A1 (en) * 2014-12-22 2016-06-30 Robert Bosch Gmbh Method for adaptive demand charge reduction
JP6505460B2 (ja) * 2015-02-18 2019-04-24 積水化学工業株式会社 電力管理システム、電力管理方法及びプログラム
EP3107174B1 (de) * 2015-06-19 2020-07-29 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren, steuereinrichtung und system zum betreiben eines teilnetzes eines energieversorgungsnetzes
US9917322B2 (en) * 2015-07-01 2018-03-13 The Boeing Company Electrical power distribution system and method for a grid-tied reversible solid oxide fuel cell system
JP6756952B2 (ja) * 2015-08-25 2020-09-16 大和ハウス工業株式会社 電力融通システム
US20170077714A1 (en) * 2015-09-10 2017-03-16 Cpg Technologies, Llc Flexible network topology and bidirectional power flow
EP3214718B1 (de) 2016-03-01 2019-12-04 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und system zum betrieb eines autarken energieversorgungsnetzes
JP2017175786A (ja) * 2016-03-23 2017-09-28 みやまスマートエネルギー株式会社 電力量制御システム
US10049284B2 (en) * 2016-04-11 2018-08-14 Ford Global Technologies Vision-based rain detection using deep learning
US10247170B2 (en) * 2016-06-07 2019-04-02 General Electric Company System and method for controlling a dynamic system
CN109314392B (zh) * 2016-06-17 2022-05-13 松下知识产权经营株式会社 电力管理系统
JP6172345B1 (ja) * 2016-06-17 2017-08-02 積水ハウス株式会社 エネルギーマネジメントシステム
JP6687241B2 (ja) * 2016-06-27 2020-04-22 株式会社Gf 発電電力予測装置、サーバ、コンピュータプログラム及び発電電力予測方法
CN106664858A (zh) * 2016-11-30 2017-05-17 河池市技术开发中心 一种防锈耐高温可除尘的农业机械电气化系统
DE102016125947A1 (de) * 2016-12-30 2018-07-05 Wobben Properties Gmbh Verfahren zum Steuern eines elektrischen Verteilnetzes
US10803535B2 (en) 2017-04-20 2020-10-13 International Business Machines Corporation Facilitating power transactions
US10447077B2 (en) * 2017-04-26 2019-10-15 Kohler Co. Predictive generator events
MA40639B1 (fr) * 2017-06-12 2019-10-31 Univ Ibn Tofail Procédé d'auto-mutualisation d’énergie électrique renouvelable dans les micro-grilles isolées
JP7292824B2 (ja) * 2017-07-25 2023-06-19 ヤフー株式会社 予測装置、予測方法、及び予測プログラム
KR102458380B1 (ko) * 2017-09-13 2022-10-26 주식회사 케이티 신재생 발전소의 에너지 저장 장치를 제어하는 방법 및 서버
EP3771060B1 (en) * 2018-03-20 2023-02-22 Honda Motor Co., Ltd. Power information management system, management method, program, power information management server, communication terminal, and power system
WO2020014006A1 (en) * 2018-07-13 2020-01-16 Siemens Aktiengesellschaft Dynamic photovoltaic curtailment for electrical power distribution
US20210273858A1 (en) * 2018-07-13 2021-09-02 Google Llc Machine-Learned Prediction of Network Resources and Margins
EP3648279B1 (en) 2018-10-30 2021-12-01 Schleswig-Holstein Netz AG Method, electrical grid and computer program product for predicting overloads in an electrical grid
CN109784545A (zh) * 2018-12-24 2019-05-21 深圳供电局有限公司 一种基于多智能体的分布式能源枢纽的调度方法
WO2021100207A1 (ja) * 2019-11-22 2021-05-27 日本電信電話株式会社 電力管理装置、電力管理方法、プログラム
CN114746626A (zh) * 2019-12-16 2022-07-12 通用电气公司 用于维持基于蒸汽的电厂中的电力连续性的系统和方法
JP2022042835A (ja) * 2020-09-03 2022-03-15 株式会社東芝 情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム及びコンピュータプログラム
US20220135019A1 (en) 2020-11-05 2022-05-05 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Device for prediction of vehicle state and storage medium
JP7340721B1 (ja) 2023-07-10 2023-09-07 裕行 森田 電力管理装置及び電力管理システム
CN116951317B (zh) * 2023-09-20 2023-11-21 成都秦川物联网科技股份有限公司 基于智慧燃气的供气成本管控方法、物联网系统与介质

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0409226A3 (en) * 1989-07-21 1993-01-13 Hitachi, Ltd. Power supply control system
JP3039943B2 (ja) * 1990-02-09 2000-05-08 株式会社日立製作所 需要予測方法
JPH04131600A (ja) * 1990-09-19 1992-05-06 Hitachi Ltd 都市エネルギーシステム
JP2681421B2 (ja) 1991-06-20 1997-11-26 株式会社日立製作所 需要量予測方法及び装置
US5469528A (en) * 1992-09-16 1995-11-21 Syseca, Inc. Neural load disturbance analyzer
JPH06327146A (ja) 1993-05-07 1994-11-25 Central Res Inst Of Electric Power Ind 直流集配電システム
JPH0772904A (ja) 1993-09-06 1995-03-17 Toshiba Corp 電力需要予測装置
JPH10281612A (ja) 1997-04-08 1998-10-23 Matsushita Refrig Co Ltd 蓄電式冷蔵庫
JPH11275762A (ja) 1998-03-24 1999-10-08 Ntt Power And Building Facilities Inc 電力貯蔵装置
JP3556109B2 (ja) 1998-12-18 2004-08-18 松下電器産業株式会社 空気調和機
JP4448226B2 (ja) * 2000-03-07 2010-04-07 新日本製鐵株式会社 需要予測装置、方法、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
JP3238696B2 (ja) * 2000-03-10 2001-12-17 株式会社マーク・テック 電気料金管理装置およびその記録媒体
WO2003032463A1 (fr) * 2001-09-28 2003-04-17 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Procede d'assistance dans la planification d'un horaire d'alimentation electrique
JP3950368B2 (ja) 2002-06-05 2007-08-01 三菱重工業株式会社 分散電源システムおよびその運用方法、並びに運用プログラム
CN100373734C (zh) * 2003-02-13 2008-03-05 Vpec株式会社 电力系统
US7058522B2 (en) * 2003-05-13 2006-06-06 Siemens Power Transmission & Distribution, Inc. Very short term load prediction
US7085660B2 (en) * 2003-05-13 2006-08-01 Siemens Power Transmission & Distribution, Inc. Energy management system in a power and distribution system
JP2005086953A (ja) * 2003-09-10 2005-03-31 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> エネルギー需給制御方法及び装置
EP1533893A3 (en) * 2003-11-19 2014-07-02 Panasonic Corporation Generator control system, generating apparatus control method, program and record medium
US7288921B2 (en) * 2004-06-25 2007-10-30 Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. Method and apparatus for providing economic analysis of power generation and distribution
EP1907996B1 (en) * 2005-07-28 2014-06-04 Siemens Aktiengesellschaft Load prediction based on-line and off-line training of neural networks

Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102959821A (zh) * 2010-08-05 2013-03-06 三洋电机株式会社 电力供应系统
CN102959821B (zh) * 2010-08-05 2015-09-09 三洋电机株式会社 电力供应系统
US9035495B2 (en) 2011-02-18 2015-05-19 Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. Analysis device of catenary-based transportation system, analysis method and program therefor
CN102971180A (zh) * 2011-02-18 2013-03-13 三菱重工业株式会社 架线交通系统的解析装置以及解析方法及其程序
CN102971180B (zh) * 2011-02-18 2016-01-13 三菱重工业株式会社 架线交通系统的解析装置以及解析方法
CN102891496A (zh) * 2011-07-22 2013-01-23 株式会社东芝 电量调整装置及方法、电量调整程序及电力供给系统
US9257849B2 (en) 2011-07-22 2016-02-09 Kabushiki Kaisha Toshiba Electrical quantity adjusting apparatus, electrical quantity adjusting method, electrical quantity adjusting program and power supply system
CN102891496B (zh) * 2011-07-22 2016-01-20 株式会社东芝 电量调整装置及方法、电量调整程序及电力供给系统
CN102427276B (zh) * 2011-10-23 2014-04-09 重庆市电力公司电力科学研究院 一种抽凝式热电联产与纯凝汽火电联合调度系统与方法
CN102427276A (zh) * 2011-10-23 2012-04-25 重庆市电力公司电力科学研究院 一种抽凝式热电联产与纯凝汽火电联合调度系统与方法
WO2013102932A3 (en) * 2011-12-23 2014-06-26 Mzaya Private Limited System and method facilitating forecasting, optimization and visualization of energy data for industry
WO2013102932A2 (en) * 2011-12-23 2013-07-11 Mzaya Private Limited System and method facilitating forecasting, optimization and visualization of energy data for an industry
CN104272548B (zh) * 2012-05-28 2016-10-26 株式会社日立制作所 电力管理装置、电力管理系统以及电力管理方法
CN104272548A (zh) * 2012-05-28 2015-01-07 株式会社日立制作所 电力管理装置、电力管理系统以及电力管理方法
CN104584358B (zh) * 2012-11-19 2017-04-12 株式会社日立制作所 蓄电池控制装置以及蓄电池控制方法
CN104584358A (zh) * 2012-11-19 2015-04-29 株式会社日立制作所 蓄电池控制装置以及蓄电池控制方法
US9793723B2 (en) 2012-11-19 2017-10-17 Hitachi, Ltd. Storage battery control device and storage battery control method
CN104346654A (zh) * 2013-07-26 2015-02-11 三星Sds株式会社 需求预测量细化方法、需求预测量调节装置及方法
CN104346654B (zh) * 2013-07-26 2018-06-01 三星Sds株式会社 需求预测量细化方法、需求预测量调节装置及方法
CN106156845A (zh) * 2015-03-23 2016-11-23 日本电气株式会社 一种用于构建神经网络的方法和设备
CN107925266A (zh) * 2016-02-25 2018-04-17 欧姆龙株式会社 送电线路状态检测装置、送电线路状态检测系统、送电线路状态检测方法、送电线路状态检测程序及电力转换装置
CN110419151A (zh) * 2017-03-13 2019-11-05 松下知识产权经营株式会社 电力控制装置和电力系统
CN110492528A (zh) * 2019-09-30 2019-11-22 南京江宁区上峰国银标准件厂 一种自控形太阳能发电网控制系统
CN113449950A (zh) * 2020-03-25 2021-09-28 本田技研工业株式会社 能量供给系统、能量供给方法

Also Published As

Publication number Publication date
US8401708B2 (en) 2013-03-19
JPWO2008117392A1 (ja) 2010-07-08
EP2136450A1 (en) 2009-12-23
US20100023174A1 (en) 2010-01-28
WO2008117392A1 (ja) 2008-10-02
BRPI0721444A2 (pt) 2013-01-08
EP2136450A4 (en) 2013-06-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101682195A (zh) 电力系统
JP5553390B2 (ja) 交流の自律分散型の電力システム
US8415827B2 (en) Electric power system
JPWO2004073136A1 (ja) 電力システム
Moghavvemi et al. Development and optimization of a PV/diesel hybrid supply system for remote controlled commercial large scale FM transmitters
Sharma et al. Performance assessment of institutional photovoltaic based energy system for operating as a micro-grid
Mandelli et al. The role of electrical energy storage in sub-Saharan Africa
Maharjan et al. Providing microgrid resilience during emergencies using distributed energy resources
JPH1155856A (ja) 電力系統運用システムと、それに使用する需要家用の端末装置
Panwar et al. Dispatch in microgrids: Lessons from the fort collins renewable and distributed systems integration demonstration project
Protogeropoulos et al. Research issues on stand-alone pv/hybrid systems: state-of-art and future technology perspectives for the integration of μgrid topologies on local island grids
Belmoubarik et al. Dynamic assignment of renewable energy tokens in a collaborative microgrids
Wang et al. The eu-sysflex french industrial-scale demonstrator: Coordinating distributed resources for multi-services provision
Bazan et al. Hybrid simulation framework for renewable energy generation and storage grids
Gešvindr et al. Overview of research challenges towards Smart Grid quality by design
Mäkipää Nanogrid system implementation possibilities in Russia
CN110766283B (zh) 电网调度系统以及电网调度方法
Gouveia et al. Preventive management and control of a microgrid system using flexibility of distributed storage
Daniel et al. Design of a Subscription Based Community Solar Energy System for the Business Community of the “Back Gate”, Alex Ekwueme Federal University Ndufu-Alike, Ikwo, Ebonyi State, Nigeria
Péceli et al. Innovative redox flow battery systems for the implementation of flexible microgrids
Juha PV Integration and Peak Load Shaving Using Energy Storage Feasibility Study
Murty et al. Role of Energy Storage Systems in the Micro‐Grid Operation in Presence of Intermittent Renewable Energy Sources and Load Growth
Ferrari et al. The Well-Connnected Microgried: A Network of Microgrids can Withstand Severestorms
Costa et al. Sizing and Deploying an Off-Grid Energy System for Rural Electrification in an Amazonian Remote Community
Akatsu et al. Working toward energy solutions to meet increasingly diverse challenges

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C02 Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001)
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20100324