CN104978609A - 一种微电网的能量优化管理方法 - Google Patents

一种微电网的能量优化管理方法 Download PDF

Info

Publication number
CN104978609A
CN104978609A CN201510366748.8A CN201510366748A CN104978609A CN 104978609 A CN104978609 A CN 104978609A CN 201510366748 A CN201510366748 A CN 201510366748A CN 104978609 A CN104978609 A CN 104978609A
Authority
CN
China
Prior art keywords
power
max
energy
microgrid
grid
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.)
Granted
Application number
CN201510366748.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN104978609B (zh
Inventor
苏适
杨洋
严玉廷
李萍
杨家全
陆海
戴海琪
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.)
Electric Power Research Institute of Yunnan Power Grid Co Ltd
Electric Power Research Institute of Yunnan Power System Ltd
Original Assignee
Electric Power Research Institute of Yunnan Power System Ltd
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 Electric Power Research Institute of Yunnan Power System Ltd filed Critical Electric Power Research Institute of Yunnan Power System Ltd
Priority to CN201510366748.8A priority Critical patent/CN104978609B/zh
Publication of CN104978609A publication Critical patent/CN104978609A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN104978609B publication Critical patent/CN104978609B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • YGENERAL 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
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E40/00Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
    • Y02E40/70Smart grids as climate change mitigation technology in the energy generation sector
    • YGENERAL 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
    • Y04INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04SSYSTEMS 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
    • Y04S10/00Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Abstract

一种微电网的能量优化管理方法,该方法基于微网内分布式电源和储能元件的类别、个数以及储能元件的充电状态及电压百分比建立微网内约束矩阵,根据微网内各发电单元和储能单元的发电时刻、荷电状态等计算各发电单元储能单元的发电功率上下限,根据不同分布式能源特性确定相应惩罚因子,以便于优化这些系统运行;将优化条件作用于优化算法确定微网能量优化管理系统的目标函数。本发明充分考虑了分布式能源发电能力的动态变化,使分布式发电系统能量优化管理更有效,在能量优化管理时根据不同分布式能源特性提出相应惩罚因子,可以优化这些系统运行,延长系统寿命。

Description

-种微电网的能量优化管理方法
技术领域
[0001] 本发明设及电力系统领域,特别设及一种含分布式电源和储能的微电网能量优化 管理优化控制方法
背景技术
[0002] 微网是指由分布式电源、储能装置、能量转换装置、相关负荷和监控、保护装置汇 集而成的小型发配电系统,是一个能够实现自我控制、保护和管理的自治系统,既可并网运 行,也可进行孤岛运行。从微观看,微网可W看做是小型的电力系统,它具有完备的发输电 功能,可W实现局部的功率平衡和能量优化,它与带有负荷的分布式发电系统的本质区别 在于同时具有并网和独立运行能力。从宏观看,微网又可W认为是配电网中的一个"虚拟" 的电源或负荷。
[0003] 基于光伏、储能装置和不分级负荷的微电网,其光伏发电单元的输出功率具有间 歇性和随机性的特点,而负荷的变化也具有随机性,给微电网的稳定运行造成负面影响。同 时,储能装置尤其是大容量的电力系统储能装置往往需要频繁的吸收或释放较大功率,如 作为常用储能装置的蓄电池在频繁的大功率充放电和深度放电过程中会出现温度升高、正 负极板上的活性物质脱落等现象,导致蓄电池容量积累性亏损,并在短时间内快速下降,严 重影响蓄电池的使用寿命,W及微电网正常稳定的运行。因此需要对微电网中分布式电源、 储能装置和负荷进行能量优化管理,现有技术中主要采用给定发电设备W及给定发电设备 的电压功率的方法制定微电网能量优化管理方法,然而并未考虑分布式能源发电能力的动 态变化,不便于发电设备的添加和移除,不能灵活改变系统的发电状态,不能使分布式能源 系统靠近实际运行。因此,提供一种既能考虑分布式能源发电能力和动态变化又便于发电 设备添加和移除的管理方法显得尤为重要。
发明内容
[0004] 本发明的目的只在提供一种能够灵活的根据分布式能源的动态变化改变约束条 件配置微电网运行成本最低的方案,充分发挥储能效益的微电网的能量优化管理方法。
[0005] 为实现上述的目的,本发明采取如下技术方案:
[0006] 一种微电网能量优化管理方法,本发明特征是,包括W下步骤:
[0007] 步骤一;
[000引基于微网内分布式电源和储能元件的类别、个数W及储能元件的充电状态及电压 百分比建立微网内约束矩阵如下:
[0009]
Figure CN104978609AD00051
[0010] 步骤二:
[0011] 根据微网内各发电单元和储能单元的发电时刻、荷电状态等计算各发电单元储能 单元的发电功率上下限Imi。、Im。,;
[0012] 对于几种微网常见的发电、储能单元如光伏发电、风电、燃气轮机、蓄电池、超级电 容的考虑方法:
[0013] 1)对于光伏发电,
[0014] a.对于有光伏发电预测的微网能量优化管理系统,
[0015] lmax= P。,Imin二0 ;
[0016] b.对于没有光伏发电预测的微网能量优化管理系统:
[0017] 由于光伏与一天内的发电时刻有关,现J当:
[0018]
Figure CN104978609AD00061
[001引。对于风力发电
[0020] U=PnIm化=0;
[0021] 3)对于燃气轮机
[0022] U=Pn U=〇;
[002引 4)对于蓄电池,基于其荷电状态确定其发电功率上下限:
[0024]
Figure CN104978609AD00062
[002引 5)对于超级电容,基于加在电容两端电压确定其发电功率上下限:
[0026]
Figure CN104978609AD00063
[0027] 步骤S;
[0028] 根据不同分布式能源特性确定相应惩罚因子,W便于优化该些系统运行;
[0029] 1)对于光伏发电和风力发电,根据其运行时间确定惩罚因子:
[0030]
Figure CN104978609AD00064
[0031] 式中为光伏或风力发电的运行时间;
[0032] 2)对于燃气轮机,其惩罚因子与发出的功率成正比,取P=b;
[003引式中b为一常数,取值;0ZbZ1 ;
[0034] 3)对于蓄电池,根据其荷电状态、发电功率上下限Imi。、及当前功率X确定其惩罚 因子P:
[00 巧]
Figure CN104978609AD00065
[003引其中;flag为惩罚方向参数,当0%<S0c< 3时,flag= 1 ;
[0037] 当 30%<S〇c< 10 时,flag=-1 ;
[0038] X为当前所发出的功率;
[0039] Imin、与之前同;
[0040] 4)对于超级电容,根据其加在电容两端电压、发电功率上下限Imi。、及当前功率X 确定其惩罚因子P:
[0041]
Figure CN104978609AD00071
[004引其中;flag为惩罚方向参数,当0%《Uc< 75%时,flag= 1 ;
[0043] 当 75%Un《Uc《U时,flag= -1 ;
[0044] X为当前所发出的功率;
[0045] 1。化、与之前同;
[004引步骤四;
[0047] 将优化条件作用于优化算法确定微网能量优化管理系统的目标函数:
[0048] 1)目标函数
[004引 a.孤网运行模型下;保证本地负载供电,并使微网总发电成本最小;
[0050]
Figure CN104978609AD00072
[005。 其中:馬二SiUCow化e)为发电单元燃料消耗成本,i为发电单元编号,t为运行 时刻;
[0052]
Figure CN104978609AD00073
发电单元运行管理成本,IW为运行管理系数;
[005引
Figure CN104978609AD00074
访发电单元折旧成本,Pfe,i为最大输出功率,C"为容量因素;
[0054]
Figure CN104978609AD00075
为负荷停运补偿成本;
[00巧]kl、k2、k3、k4为费用考虑系数,取0或1,(0表示不考虑该项费用,1表示考虑该 项费用);
[0056] 为微网系统内对应的惩罚项,xi表示发电或储能单元当前吸收或者发出的 功率,Pi为相应惩罚因子;
[0057] b.并网运行模式下;保证本地负载供电,并使微网经济效益最大;
[0058]
Figure CN104978609AD00076
[00则其中;Cgdd=CbtCbp-CstCsp为微网与配电网交互成本,Cbt,Cst为向电网买入、卖出的 电量,Cbp,c,p为向电网买入、卖出的电价;
[0060] Cg、C〇M、Cgdd、Cdp、kl、k2、k3、k4、k5 与上同;
[0061] 2)约束条件
[0062] a.功率平衡约束;
[0063]
Figure CN104978609AD00081
[0064] 其中;为系统中第i个分布式发电单元发出的功率,I为系统中发电单元的个数; [006引Psj为第j个储能单元吸收或发出的功率,J为系统中储能单元的个数;
[0066] Pu为第i个负荷需求的功率,K为系统中负荷的个数;
[0067] Pgtid为配电网的交换功率,当微网向电网输出功率时,Pgtid> 0;当微网从电网吸 收功率时,Pgdd< 0 ;
[006引Pu为负荷单元所需功率;
[0069] b.发电单元输出功率(发电和储能)
[0070]
Figure CN104978609AD00082
[007。式中唯b、增犯'、巧h、巧IU'分别为系统中第i个分布式电源发电单元和第j个 储能单元的输出功率下限和输出功率上限;
[0072] C.微网与配电网交换容量约束
[0073]
Figure CN104978609AD00083
[0074]式中,巧S、巧?苦分别为微网系统与大电网能量交换的功率下限和功率上限。
[00巧]本发明方法基于微网所接入的主网电力市场环境、微网自身网络构成和储能设备 的特性,建立目标微网的能量优化管理优化控制模型。W微网内储能原件荷电状态及电压 百分比作为决策变量,对不同形式分布式发电系统建立统一的约束矩阵模型,充分考虑了 分布式能源发电能力的动态变化,使分布式发电系统能量优化管理更有效。
[0076] 本发明的有益效果如下;
[0077] 1)考虑了分布式能源发电能力的动态变化是分布式能源系统更具可行性;
[0078] 2)能量优化管理时根据不同分布式能源特性提出相应惩罚因子计算方法,可W优 化该些系统运行,延长各发电系统的寿命;
[0079] 3)对不同形式发电系统建立了统一的约束矩阵模型,便于设备的添加和移除。
具体实施方式
[0080] 本发明提供了一种包含光伏电池、超级电容系统和裡电池的智能微电网的能量优 化管理方法。由于光伏发电单元的输出功率具有间歇性和随机性的特点,而负荷的变化也 具有随机性,给微电网的稳定运行造成负面影响。同时,储能装置尤其是大容量的电力系统 储能装置往往需要频繁的吸收或释放较大功率,如作为常用储能装置的蓄电池在频繁的大 功率充放电和深度放电过程中会出现温度升高、正负极板上的活性物质脱落等现象,导致 蓄电池容量积累性亏损,并在短时间内快速下降,严重影响蓄电池的使用寿命,W及微电网 正常稳定的运行。因此,本发明采用灵活优化条件动态的改变约束条件,配置微电网运行成 本最低的方案,充分发挥储能效益。
[0081] 微网能量优化管理系统中采用多种限制条件满足微电网系统孤网和并网运行需 求,使运行成本最低。控制方法主要为:
[008引步骤一;
[0083] 基于微网内分布式电源和储能元件的类别、个数W及储能元件的充电状态及电压 百分比建立微网内约束矩阵如下:
[0084]
Figure CN104978609AD00091
[00财步骤二;
[0086] 根据微网内各发电单元和储能单元的发电时刻、荷电状态等计算各发电单元储能 单元的发电功率上下限Imi。、Im。,;
[0087] 1.对于光伏发电,在此实例中取P"= 1
[0088] a.对于有光伏发电预测的微网能量优化管理系统
[0089] lmax= P n,Imin二0
[0090] b.对于没有光伏发电预测的微网能量优化管理系统:
[0091] 由于光伏与一天内的发电时刻有关,现J当:
[0092]
Figure CN104978609AD00092
[0093] 2.对于风力发电,实例中取Pn= 1
[0094] U=P" U=0
[0095] 3.对于燃气轮机,实例中取P"= 1
[009引 U=Pn 1。化=0
[0097] 4.对于蓄电池,基于其荷电状态确定其发电功率上下限,实例中取P"= 1:
[0098]
Figure CN104978609AD00093
[009引 5.对于超级电容,基于加在电容两端电压确定其发电功率上下限,实例中取P"=l,Un= 65
[0100]
Figure CN104978609AD00094
[0101] 步骤二;
[0102] 根据不同分布式能源特性确定相应惩罚因子,W便于优化该些系统运行;
[0103] 1.对于光伏发电和风力发电,根据其运行时间tu确定惩罚因子
[0104]
Figure CN104978609AD00095
[0105] 式中为光伏或风力发电的运行时间;
[0106] 2.对于燃气轮机,其惩罚因子与发出的功率成正比,取P=b
[0107] 式中b为一常数,取值;0ZbZ1 ;
[0108] 3.对于蓄电池,根据其荷电状态S。。、发电功率上下限Imi。、及当前功率X确定 其惩罚因子P:
[0109]
Figure CN104978609AD00101
[0110] 其中;flag为惩罚方向参数,当0%<S〇c< 3时,flag= 1;
[0111]当 30%<S〇c< 10 时,flag=-1;
[0112] X为当前所发出的功率;
[01 1引Imin、与之前同;
[0114] 4.对于超级电容,根据其加在电容两端电压、发电功率上下限Imi。、及当前功率X 确定其惩罚因子P:
[011 引
Figure CN104978609AD00102
[011引其中;flag为惩罚方向参数,当0%《Uc<75%时,flag= 1 ;
[0117]当 75%Un《Uc《U时,flag=-1;
[011引X为当前所发出的功率;
[011引 Imin、与之前同;
[0120] 步骤四;
[0121] 将优化条件作用于优化算法确定微网能量优化管理系统的目标函数:
[012引 1.目标函数,实例中取负荷Pl= 20kW,时间t=比
[0123]a.孤网运行模型下;保证本地负载供电,并使微网总发电成本最小。
[0124]
Figure CN104978609AD00103
[012引其中:Q 己,CW.;(巧,e)为发电单元燃料消耗成本,i为发电单元编号,t为运行 时刻;
[0126]
Figure CN104978609AD00104
发电单元运行管理成本,K"为运行管理系数;
[0127]
Figure CN104978609AD00105
为发电单元折旧成本,Pf。,,为最大输出功率,C"为容量因素;
[012引
Figure CN104978609AD00106
为负荷停运补偿成本;
[0129]kl、k2、k3、k4为费用考虑系数,取0或1,(0表示不考虑该项费用,1表示考虑该 项费用);
[0130] 玄已^为微网系统内对应的惩罚项,xi表示发电或储能单元当前吸收或者发出的 功率,Pi为相应惩罚因子;
[0131]b.并网运行模式下;保证本地负载供电,并使微网经济效益最大。
[0132]
[013引其中;Cgdd=CbtCbp-CstCsp为微网与配电网交互成本,Cbt,Cst为向电网买入、卖出的 电量,Cbp,C,p为向电网买入、卖出的电价;
[0134] Cg、C〇M、Cgdd、CDP、Cl、kl、k2、k3、k4、k5 与上同;
[0135] 2.约束条件
[0136] a.功率平衡约束;
[0137]
Figure CN104978609AD00111
[0138] 其中;为系统中第i个分布式发电单元发出的功率,I为系统中发电单元的个数;
[0139] Psj.为第j个储能单元吸收或发出的功率,J为系统中储能单元的个数;
[0140] Pu为第i个负荷需求的功率,K为系统中负荷的个数;
[0141] Pgtid为配电网的交换功率,当微网向电网输出功率时,Pgtid> 0 ;当微网从电网吸 收功率时,Pgdd< 0 ;
[0142] Pu为负荷单元所需功率;
[0143] b.发电单元输出功率(发电和储能)
[0144]
Figure CN104978609AD00112
阳14引式中巧1^、&早"、马?"分别为系统中第i个分布式电源发电单元和第J个 储能单元的输出功率下限和输出功率上限;
[0146] C.微网与配电网交换容量约束,取PJT进=-SOJhf,=5
[0147]
Figure CN104978609AD00113
[014引式中,PJ?註、巧进I分别为微网系统与大电网能量交换的功率下限和功率上限。
[0149] 计算结果:
[0150]
Figure CN104978609AD00114
Figure CN104978609AD00121
[0154] 通过上述步骤实现了微网能量优化管理模型构建和动态调度求解方法,采用对不 同形式发电系统建立统一的约束矩阵模型,对不同分布式能源特性提出相应惩罚因子,灵 活的控制微网内设备投切。
[0155] 应当最后说明的是,所描述的实例仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实例。 基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有 其他实施例,都属于本申请的保护范围。

Claims (1)

1. 一种微电网能量优化管理方法,本发明特征是,包括以下步骤: 步骤一: 基于微网内分布式电源和储能元件的类别、个数以及储能元件的充电状态及电压百分 比建立微网内约束矩阵如下:
Figure CN104978609AC00021
步骤二: 根据微网内各发电单元和储能单元的发电时刻、荷电状态等计算各发电单元储能单元 的发电功率上下限lmin、Imax; 对于几种微网常见的发电、储能单元如光伏发电、风电、燃气轮机、蓄电池、超级电容的 考虑方法: 1) 对于光伏发电, a. 对于有光伏发电预测的微网能量优化管理系统, I = p I = Q . 丄max 丄 丄min w » b. 对于没有光伏发电预测的微网能量优化管理系统: 由于光伏与一天内的发电时刻有关,贝1J当:
Figure CN104978609AC00022
2) 对于风力发电 I = p I = Q . Xmax 1 η xInin w » 3) 对于燃气轮机 I = p I = Q . Xmax 1 η χηιΐη w » 4) 对于蓄电池,基于其荷电状态确定其发电功率上下限:
Figure CN104978609AC00023
5) 对于超级电容,基于加在电容两端电压确定其发电功率上下限:
Figure CN104978609AC00024
步骤三: 根据不同分布式能源特性确定相应惩罚因子,以便于优化这些系统运行; 1)对于光伏发电和风力发电,根据其运行时间确定惩罚因子:
Figure CN104978609AC00031
式中为光伏或风力发电的运行时间; 2) 对于燃气轮机,其惩罚因子与发出的功率成正比,取p = b ; 式中b为一常数,取值:0 Z b Z 1 ; 3) 对于蓄电池,根据其荷电状态、发电功率上下限Imin、及当前功率X确定其惩罚因子 P :
Figure CN104978609AC00032
其中:flag为惩罚方向参数,当0%< StxX 3时,flag = 1 ; 当 30%< SQC;< 10 时,flag = -1 ; X为当前所发出的功率; Iniin、与之前同; 4) 对于超级电容,根据其加在电容两端电压、发电功率上下限Imin、及当前功率X确定 其惩罚因子P :
Figure CN104978609AC00033
其中:flag为惩罚方向参数,当0%彡Uc< 75%时,flag = 1 ; 当 75% UnS UU 时,flag = -1 ; X为当前所发出的功率; Iniin、与之前同; 步骤四: 将优化条件作用于优化算法确定微网能量优化管理系统的目标函数: 1)目标函数 a.孤网运行模型下:保证本地负载供电,并使微网总发电成本最小;
Figure CN104978609AC00034
其中=ELQ3Mifru):为发电单元燃料消耗成本,i为发电单元编号,t为运行时刻;
Figure CN104978609AC00035
:发电单元运行管理成本,Ktm为运行管理系数;
Figure CN104978609AC00036
:为发电单元折旧成本,Pfei为最大输出功率,C fi为容量因素;
Figure CN104978609AC00037
为负荷停运补偿成本; kl、k2、k3、k4为费用考虑系数,取0或1,(0表示不考虑该项费用,1表示考虑该项费 用); ΣΙ为微网系统内对应的惩罚项,xi表示发电或储能单元当前吸收或者发出的功率, Pi为相应惩罚因子; b.并网运行模式下:保证本地负载供电,并使微网经济效益最大;
Figure CN104978609AC00041
其中:CgHd= CbtCbp-CstCsp为微网与配电网交互成本,C bt,Cst为向电网买入、卖出的电 量,Cbp,Csp为向电网买入、卖出的电价; CG、C0M、Cgrid、CDP、CL、kl、k2、k3、k4、k5 与上同; 2)约束条件 a. 功率平衡约束:
Figure CN104978609AC00042
其中:为系统中第i个分布式发电单元发出的功率,I为系统中发电单元的个数; Psj为第j个储能单元吸收或发出的功率,J为系统中储能单元的个数; Pu为第i个负荷需求的功率,K为系统中负荷的个数; Pg,id为配电网的交换功率,当微网向电网输出功率时,Pg, id》〇 ;当微网从电网吸收功 率时,Ρ_< 〇 ; Pu为负荷单兀所需功率; b. 发电单元输出功率(发电和储能)
Figure CN104978609AC00043
分别为系统中第i个分布式电源发电单元和第j个储能 单兀的输出功率下限和输出功率上限; c. 微网与配电网交换容量约束
Figure CN104978609AC00044
式中,分别为微网系统与大电网能量交换的功率下限和功率上限。
CN201510366748.8A 2015-06-27 2015-06-27 一种微电网的能量优化管理方法 Active CN104978609B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510366748.8A CN104978609B (zh) 2015-06-27 2015-06-27 一种微电网的能量优化管理方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510366748.8A CN104978609B (zh) 2015-06-27 2015-06-27 一种微电网的能量优化管理方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104978609A true CN104978609A (zh) 2015-10-14
CN104978609B CN104978609B (zh) 2018-05-25

Family

ID=54275091

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510366748.8A Active CN104978609B (zh) 2015-06-27 2015-06-27 一种微电网的能量优化管理方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104978609B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105375529A (zh) * 2015-12-17 2016-03-02 国网浙江诸暨市供电公司 一种微网与配电系统相互影响的机理研究方法
CN106505558A (zh) * 2016-11-22 2017-03-15 许继集团有限公司 一种直流配电网的能量输送控制方法及装置
CN106532769A (zh) * 2016-11-25 2017-03-22 云南电网有限责任公司电力科学研究院 基于光伏并网不确定性的需求侧分时电价的优化方法
CN108964048A (zh) * 2018-08-15 2018-12-07 国家电网有限公司 微电网容量配置与运行调度方法及装置
CN111555364A (zh) * 2020-04-13 2020-08-18 厦门大学 一种使用改进的灰狼优化器的微电网能量管理方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102810877A (zh) * 2012-08-21 2012-12-05 湖南大学 一种微网调控一体化的方法
US20130024014A1 (en) * 2011-07-20 2013-01-24 Nec Laboratories America, Inc. Optimal energy management of a rural microgrid system using multi-objective optimization
CN102930078A (zh) * 2012-09-28 2013-02-13 南方电网科学研究院有限责任公司 一种孤立微网分布式电源容量与布点优化方法
US20140058571A1 (en) * 2012-08-27 2014-02-27 Nec Laboratories America, Inc. Multi-objective energy management methods for micro-grids
CN104156789A (zh) * 2014-08-21 2014-11-19 重庆大学 计及储能寿命损耗的孤立微电网最优经济运行方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130024014A1 (en) * 2011-07-20 2013-01-24 Nec Laboratories America, Inc. Optimal energy management of a rural microgrid system using multi-objective optimization
CN102810877A (zh) * 2012-08-21 2012-12-05 湖南大学 一种微网调控一体化的方法
US20140058571A1 (en) * 2012-08-27 2014-02-27 Nec Laboratories America, Inc. Multi-objective energy management methods for micro-grids
CN102930078A (zh) * 2012-09-28 2013-02-13 南方电网科学研究院有限责任公司 一种孤立微网分布式电源容量与布点优化方法
CN104156789A (zh) * 2014-08-21 2014-11-19 重庆大学 计及储能寿命损耗的孤立微电网最优经济运行方法

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105375529A (zh) * 2015-12-17 2016-03-02 国网浙江诸暨市供电公司 一种微网与配电系统相互影响的机理研究方法
CN106505558A (zh) * 2016-11-22 2017-03-15 许继集团有限公司 一种直流配电网的能量输送控制方法及装置
CN106505558B (zh) * 2016-11-22 2018-12-07 许继集团有限公司 一种直流配电网的能量输送控制方法及装置
CN106532769A (zh) * 2016-11-25 2017-03-22 云南电网有限责任公司电力科学研究院 基于光伏并网不确定性的需求侧分时电价的优化方法
CN106532769B (zh) * 2016-11-25 2019-04-30 云南电网有限责任公司电力科学研究院 基于光伏并网不确定性的需求侧分时电价的优化方法
CN108964048A (zh) * 2018-08-15 2018-12-07 国家电网有限公司 微电网容量配置与运行调度方法及装置
CN108964048B (zh) * 2018-08-15 2020-07-28 国家电网有限公司 微电网容量配置与运行调度方法及装置
CN111555364A (zh) * 2020-04-13 2020-08-18 厦门大学 一种使用改进的灰狼优化器的微电网能量管理方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN104978609B (zh) 2018-05-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104978609A (zh) 一种微电网的能量优化管理方法
CN103236718B (zh) 一种智能微网的源-网-荷自动控制系统及控制方法
CN102427230B (zh) 用于分布式微网孤岛运行风光储联合调度的方法及系统
CN103248064B (zh) 一种复合型能源充电储能系统及其方法
CN102214934B (zh) 基于兆瓦级电池储能电站的风光发电出力平滑控制方法
CN103986190B (zh) 基于发电功率曲线的风光储联合发电系统平滑控制方法
CN103187733B (zh) 兆瓦级液流电池储能电站实时功率控制方法及其系统
CN108599215B (zh) 基于互联网云平台及分布式储能的配电网电压调控方法
CN104092250A (zh) 微电网系统的分布式经济调度与协调控制方法
Mahesh et al. A genetic algorithm based improved optimal sizing strategy for solar-wind-battery hybrid system using energy filter algorithm
CN107039975A (zh) 一种分布式能源系统能量管理方法
CN104410094B (zh) 一种电池储能电站的有功功率分配方法
CN104682408A (zh) 一种含多类储能的离网型风光储微电网的能量管理方法
CN104638772B (zh) 基于风功率预测的电池储能电站能量管理方法
CN105226689A (zh) 考虑运行和维护的多类型储能系统能量管理方法和系统
CN105356521A (zh) 一种基于时域滚动控制的交直流混合微电网运行优化方法
CN205039552U (zh) 一种储能系统
CN103001259B (zh) 一种基于退火算法的并网型微电网优化调度方法
Abronzini et al. Multi-source power converter system for ev charging station with integrated ess
CN103683334B (zh) 一种智能微网的能量管理方法
CN203406664U (zh) 微网分布式新能源储能装置
CN110783959B (zh) 一种新能源发电系统的稳定状态控制系统
CN108808721A (zh) 一种基于发电预测的分布式发电能量管理系统及其方法
CN103560533B (zh) 基于变化率控制储能电站平滑风光发电波动的方法及系统
Azmi et al. Review on photovoltaic based active generator

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant