CN106130792A - 光伏微网控制系统整体弹性优化方法、装置及系统 - Google Patents

光伏微网控制系统整体弹性优化方法、装置及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN106130792A
CN106130792A CN201610701144.9A CN201610701144A CN106130792A CN 106130792 A CN106130792 A CN 106130792A CN 201610701144 A CN201610701144 A CN 201610701144A CN 106130792 A CN106130792 A CN 106130792A
Authority
CN
China
Prior art keywords
subsystem
subsystems
state information
performance
running state
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
CN201610701144.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106130792B (zh
Inventor
纪昆
蔡长虹
戴永林
江启芬
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.)
YANGZHOU HUADING ELECTRIC CO Ltd
Original Assignee
YANGZHOU HUADING ELECTRIC CO 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 YANGZHOU HUADING ELECTRIC CO Ltd filed Critical YANGZHOU HUADING ELECTRIC CO Ltd
Priority to CN201610701144.9A priority Critical patent/CN106130792B/zh
Publication of CN106130792A publication Critical patent/CN106130792A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106130792B publication Critical patent/CN106130792B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/08Configuration management of networks or network elements
    • H04L41/0803Configuration setting
    • H04L41/0823Configuration setting characterised by the purposes of a change of settings, e.g. optimising configuration for enhancing reliability
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/14Network analysis or design
    • 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
    • Y02E10/00Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/50Photovoltaic [PV] energy
    • Y02E10/56Power conversion systems, e.g. maximum power point trackers

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Photovoltaic Devices (AREA)

Abstract

本发明涉及光伏微网控制技术领域,具体涉及一种光伏微网控制系统整体弹性优化方法、装置及系统。本发明的光伏微网控制系统整体弹性优化方法包括:获取各个子系统的运行状态信息;根据各个所述子系统的运行状态信息得到各个所述子系统的性能风险指标;根据各个所述子系统的性能风险指标、运行状态信息调整各个子系统的控制参数,并反馈给各个所述子系统。本发明的光伏微网控制系统整体弹性优化方法、装置及系统,在整体实时优化控制的过程中同时考虑各个子系统的性能性能风险指标参数,以降低系统当机的可能性,从而大幅提高光伏发电的运行稳定性,提高光伏微网电能利用率,减少电能浪费。

Description

光伏微网控制系统整体弹性优化方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及光伏微网控制技术领域,具体涉及一种光伏微网控制系统整体弹性优化方法、装置及系统。
背景技术
近年来,光伏微网发展迅速,越来越多的光伏微网发电系统接入到电网中,光伏微网系统所包括的各个子系统有:光伏板阵列系统,汇流箱,低压直流控制,逆变器控制,交流电压控制,升压变压器,以及并/离网切换控制等。光伏微网整体系统的稳定性和可靠性直接影响到整个电网的稳定性,光伏微网始终处于最佳运行状态才能保证并网后对电网的不利影响最小,光伏微网的运行稳定性以及可靠性的提高对光伏微网控制技术提出了更高的要求。
光伏微网控制系统由多个子系统组成,任何一个子系统的性能下降都有可能直接影响并威胁到系统整体运行的稳定性以及可靠性,甚至导致整个系统瘫痪。
发明内容
针对现有技术中的缺陷,本发明提供的光伏微网控制系统整体弹性优化方法、装置及系统,整体实时优化控制的过程中同时考虑各个子系统的性能性能风险指标参数,以降低系统当机的可能性,从而大幅提高光伏发电的运行稳定性,提高光伏微网电能利用率,减少电能浪费。
第一方面,本发明的一种光伏微网控制系统整体弹性优化方法,包括:获取各个子系统的运行状态信息;根据各个所述子系统的运行状态信息得到各个所述子系统的性能风险指标;根据各个所述子系统的性能风险指标、运行状态信息调整各个子系统的控制参数,并反馈给各个所述子系统。
本发明提供的光伏微网控制系统整体弹性优化方法,通过实时计算子系统的性能风险指标,并根据子系统的实际运行状态和性能风险指标来整体优化系统的运行,最大限度地防止由于子系统突然停机而导致整个系统当机,从而提高整个系统的运行稳定性和可靠性。
优选地,所述根据各个所述子系统的性能风险指标、运行状态信息调整各个子系统的控制参数,包括:根据各个所述子系统的运行状态信息得到各个子系统的成本函数;将各个所述子系统的成本函数输入优化模型得到各个子系统的性能要求,所述优化模型以各个所述子系统的性能风险指标为权值;根据各个所述子系统的性能要求调整各个子系统的控制参数。
优选地,所述根据各个所述子系统的运行状态信息得到各个所述子系统的性能风险指标,包括:根据各个所述子系统的运行状态信息得到所述子系统的故障诊断结果和剩余使用寿命,根据各个所述子系统的故障诊断结果和剩余使用寿命得到各个所述子系统的性能风险指标。
第二方面,本发明的一种光伏微网控制系统整体弹性优化装置,包括:数据获取模块,用于获取各个子系统的运行状态信息;性能风险指标估计模块,用于根据各个所述子系统的运行状态信息得到各个子系统的性能风险指标;优化控制模块,用于根据各个所述子系统的性能风险指标、运行状态信息调整各个子系统的控制参数,并反馈给各个所述子系统。
本发明提供的光伏微网控制系统整体弹性优化装置,通过实时计算子系统的性能风险指标,并根据子系统的实际运行状态和性能风险指标来整体优化系统的运行,最大限度地防止由于子系统突然停机而导致整个系统当机,从而提高整个系统的运行稳定性和可靠性。
优选地,所述优化控制模块具体用于:根据各个所述子系统的运行状态信息得到各个子系统的成本函数;将各个所述子系统的成本函数输入优化模型得到各个子系统的性能要求,所述优化模型以各个所述子系统的性能风险指标为权值;根据各个所述子系统的性能要求调整各个子系统的控制参数。
优选地,所述性能风险指标估计模块具体用于:根据各个所述子系统的运行状态信息得到所述子系统的故障诊断结果和剩余使用寿命,根据各个所述子系统的故障诊断结果和剩余使用寿命得到各个所述子系统的性能风险指标。
第三方面,本发明的一种光伏微网控制系统整体弹性优化系统,包括:风险评估装置、整体优化控制装置;所述风险评估装置用于获取各个子系统的运行状态信息,根据各个所述子系统的运行状态信息得到各个所述子系统的性能风险指标,并将各个所述子系统的性能风险指标发送给所述整体优化控制装置;所述整体优化控制装置用于获取各个子系统的运行状态信息,根据各个所述子系统的性能风险指标、运行状态信息调整各个所述子系统的控制参数,并将各个所述子系统的控制参数反馈给各个所述子系统。
优选地,所述风险评估装置包括多个风险评估器,所述风险评估装置采用分布式系统结构,每个风险评估器均与所述整体优化控制装置连接。
优选地,所述风险评估器用于对风险评估器覆盖范围内的子系统进行风险评估。
优选地,所有风险评估器均相互连接,所述风险评估器用于根据实际运算量动态分配运算任务。
本发明提供的光伏微网控制系统整体弹性优化系统,利用两层优化控制回路来提高光伏微网控制系统的稳定性,并延长整个系统的有效工作时间。第一优化层针对实际运行和外部环境干扰的情况,实时快速优化回路通过优化各个子系统的控制参数来保证各个子系统的正常运行;第二优化层利用分布式结构的风险评估器,实时收集各个子系统的运行状态信息并进行故障诊断和剩余使用寿命的预估,从而得到各个子系统的性能风险指标,并将性能风险指标叠加到系统整体优化回路中来实现对各个子系统的最佳参数调整,从而最大限度地保证系统正常运行,极大地提高系统的抗干扰性。
附图说明
图1为本发明实施例所提供的光伏微网控制系统整体弹性优化方法的流程图;
图2为本发明实施例所提供的光伏微网控制系统整体弹性优化装置的结构框图;
图3为发明实施例所提供的光伏微网控制系统整体弹性优化系统的结构框图;
图4为本发明实施例所提供的分布式风险评估装置的结构示意图;
图5为整体系统弹性性能指标量化示意图;
图6为整体系统弹性性能指标提升示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,因此只是作为示例,而不能以此来限制本发明的保护范围。
需要注意的是,除非另有说明,本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。
如图1所示,本发明实施例提供的一种光伏微网控制系统整体弹性优化方法,包括:
步骤S1,获取各个子系统的运行状态信息。
其中,运行状态信息包括子系统所处的环境状况、子系统的各项参数指标(如电压、电流参数等)、运行情况等。可以利用现有或者新建的控制信息接收渠道实时收集各个子系统的运行状态信息。
步骤S2,根据各个子系统的运行状态信息得到各个子系统的性能风险指标。
其中,性能风险指标用来表示子系统的实时健康情况。
步骤S3,根据各个子系统的性能风险指标、运行状态信息调整各个子系统的控制参数,并反馈给各个子系统。
本发明实施例提供的光伏微网控制系统整体弹性优化方法,通过实时计算子系统的性能风险指标,并根据子系统的实际运行状态和性能风险指标来整体优化系统的运行,最大限度地防止由于子系统突然停机而导致整个系统当机,从而提高整个系统的运行稳定性和可靠性。
步骤S2的优选实施例方式包括:根据各个子系统的运行状态信息得到子系统的故障诊断结果和剩余使用寿命,根据各个子系统的故障诊断结果和剩余使用寿命得到各个子系统的性能风险指标。
其中,根据故障诊断结果判断子系统是否已发生故障,若子系统发生已发生故障,则性能风险指标为1,若子系统未发生故障,则根据剩余使用寿命(RULi)计算性能风险指标,性能风险指标Wi可以用以下公式表示:
其中,步骤S3的优选实施例方式包括:根据各个子系统的运行状态信息得到各个子系统的成本函数fi(ri);将各个子系统的成本函数fi(ri)输入优化模型得到各个子系统的性能要求ri,优化模型以各个子系统的性能风险指标Wi为权值;根据各个子系统的性能要求调整各个子系统的控制参数。其中,优化模型为:
y = m i n Σ i = 1 n W i f i ( r i )
其中,该优化模型的约束条件为R为系统整体性能要求,如果Wi=1,则ri=0,否则rilb≤ri≤riub。在满足系统整体性能要求的前提下,通过调整各个子系统的性能要求ri,使y值最小,即系统的成本最小。上述优化控制方法考虑了各个子系统的性能变化和下降趋势,优化模型以子系统的性能风险指标作为权重,根据各个子系统的实时健康情况来分配性能要求,可以避免将更多的性能要求强加于性能已经下降的子系统,从而降低了子系统因超负荷运行而带来的系统提前或突然当机的风险,延长了光伏微网控制系统的工作寿命。
基于与上述光伏微网控制系统整体弹性优化方法相同的发明构思,本发明实施例还提供了一种光伏微网控制系统整体弹性优化装置,如图2所示,包括:数据获取模块10,用于获取各个子系统的运行状态信息;性能风险指标估计模块20,用于根据各个子系统的运行状态信息得到各个子系统的性能风险指标;优化控制模块30,用于根据各个子系统的性能风险指标、运行状态信息调整各个子系统的控制参数,并反馈给各个子系统。
本发明实施例提供的光伏微网控制系统整体弹性优化装置,通过实时计算子系统的性能风险指标,并根据子系统的实际运行状态和性能风险指标来整体优化系统的运行,最大限度地防止由于子系统突然停机而导致整个系统当机,从而提高整个系统的运行稳定性和可靠性。
其中,优化控制模块30具体用于:根据各个子系统的运行状态信息得到各个子系统的成本函数;将各个子系统的成本函数输入优化模型得到各个子系统的性能要求,优化模型以各个子系统的性能风险指标为权值;根据各个子系统的性能要求调整各个子系统的控制参数。
其中,性能风险指标估计模块20具体用于:根据各个子系统的运行状态信息得到子系统的故障诊断结果和剩余使用寿命,根据各个子系统的故障诊断结果和剩余使用寿命得到各个子系统的性能风险指标。
基于与上述光伏微网控制系统整体弹性优化方法相同的构思,本发明实施例还提供了一种光伏微网控制系统整体弹性优化系统,如图3所示,包括:风险评估装置、整体优化控制装置;风险评估装置用于获取各个子系统的运行状态信息,根据各个子系统的运行状态信息得到各个子系统的性能风险指标,并将各个子系统的性能风险指标发送给整体优化控制装置;整体优化控制装置用于获取各个子系统的运行状态信息,根据各个子系统的性能风险指标、运行状态信息调整各个子系统的控制参数,并将各个子系统的控制参数反馈给各个子系统。
其中,风险评估装置包括多个风险评估器,风险评估装置采用分布式系统结构,每个风险评估器均与整体优化控制装置连接,具体结构如图4所示。风险评估器用于对风险评估器覆盖范围内的子系统进行风险评估。分布式的系统结构,方便风险评估器就近收集子系统的运行状态信息并进行故障分析和风险预估,减少了数据传输量,提高了运算效率,保证系统能够对光伏微网控制系统进行实时调节控制。
本发明实施例提供的光伏微网控制系统整体弹性优化系统,利用两层优化控制回路来提高光伏微网控制系统的稳定性,并延长整个系统的有效工作时间。第一优化层针对实际运行和外部环境干扰的情况,实时快速优化回路通过优化各个子系统的控制参数来保证各个子系统的正常运行;第二优化层利用分布式结构的风险评估器,实时收集各个子系统的运行状态信息并进行故障诊断和剩余使用寿命的预估,从而得到各个子系统的性能风险指标,并将性能风险指标叠加到系统整体优化回路中来实现对各个子系统的最佳参数调整,从而最大限度地保证系统正常运行,极大地提高系统的抗干扰性。
由于所有风险评估器均相互连接,各个风险评估器之间会根据实际运算量动态分配运算任务,避免应个别风险评估器超负荷工作,进一步提高运算效率。
系统的弹性性能指标是描述整体系统在遇到干扰从而子系统性能下降的情况下,还能保持一定正常的工作时间和整体性能的量化指标,系统的弹性指标越好代表系统的稳定性和抗干扰性越好。如图5所示,ΔTmax代表在有子系统性能下降直至当机的情况下,整体系统能够保持正常工作性能的最长时间,ΔPmax代表当有子系统当机的情况下,整体系统工作性能最大下降程度。系统的弹性指标越好代表系统可以更长时间的稳定工作以及更小的性能下降。
如图6所示,给出了利用本发明实施例的光伏微网控制系统整体弹性优化方法优化后的整体系统弹性性能指标提升示意图,从图6中的数据可知本发明实施例提供的方法可以延长系统正常工作时间并提高系统抗干扰性。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围,其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (10)

1.一种光伏微网控制系统整体弹性优化方法,其特征在于,包括:
获取各个子系统的运行状态信息;
根据各个所述子系统的运行状态信息得到各个所述子系统的性能风险指标;
根据各个所述子系统的性能风险指标、运行状态信息调整各个子系统的控制参数,并反馈给各个所述子系统。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据各个所述子系统的性能风险指标、运行状态信息调整各个子系统的控制参数,包括:
根据各个所述子系统的运行状态信息得到各个子系统的成本函数;
将各个所述子系统的成本函数输入优化模型得到各个子系统的性能要求,所述优化模型以各个所述子系统的性能风险指标为权值;
根据各个所述子系统的性能要求调整各个子系统的控制参数。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据各个所述子系统的运行状态信息得到各个所述子系统的性能风险指标,包括:根据各个所述子系统的运行状态信息得到所述子系统的故障诊断结果和剩余使用寿命,根据各个所述子系统的故障诊断结果和剩余使用寿命得到各个所述子系统的性能风险指标。
4.一种光伏微网控制系统整体弹性优化装置,其特征在于,包括:
数据获取模块,用于获取各个子系统的运行状态信息;
性能风险指标估计模块,用于根据各个所述子系统的运行状态信息得到各个子系统的性能风险指标;
优化控制模块,用于根据各个所述子系统的性能风险指标、运行状态信息调整各个子系统的控制参数,并反馈给各个所述子系统。
5.根据权利要求4所述的装置,其特征在于,所述优化控制模块具体用于:
根据各个所述子系统的运行状态信息得到各个子系统的成本函数;
将各个所述子系统的成本函数输入优化模型得到各个子系统的性能要求,所述优化模型以各个所述子系统的性能风险指标为权值;
根据各个所述子系统的性能要求调整各个子系统的控制参数。
6.根据权利要求4所述的装置,其特征在于,所述性能风险指标估计模块具体用于:根据各个所述子系统的运行状态信息得到所述子系统的故障诊断结果和剩余使用寿命,根据各个所述子系统的故障诊断结果和剩余使用寿命得到各个所述子系统的性能风险指标。
7.一种光伏微网控制系统整体弹性优化系统,其特征在于,包括:风险评估装置、整体优化控制装置;
所述风险评估装置用于获取各个子系统的运行状态信息,根据各个所述子系统的运行状态信息得到各个所述子系统的性能风险指标,并将各个所述子系统的性能风险指标发送给所述整体优化控制装置;
所述整体优化控制装置用于获取各个子系统的运行状态信息,根据各个所述子系统的性能风险指标、运行状态信息调整各个所述子系统的控制参数,并将各个所述子系统的控制参数反馈给各个所述子系统。
8.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述风险评估装置包括多个风险评估器,所述风险评估装置采用分布式系统结构,每个风险评估器均与所述整体优化控制装置连接。
9.根据权利要求8所述的系统,其特征在于,所述风险评估器用于对风险评估器覆盖范围内的子系统进行风险评估。
10.根据权利要求8或9所述的系统,其特征在于,所有风险评估器均相互连接,所述风险评估器用于根据实际运算量动态分配运算任务。
CN201610701144.9A 2016-08-22 2016-08-22 光伏微网控制系统整体弹性优化方法、装置及系统 Active CN106130792B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610701144.9A CN106130792B (zh) 2016-08-22 2016-08-22 光伏微网控制系统整体弹性优化方法、装置及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610701144.9A CN106130792B (zh) 2016-08-22 2016-08-22 光伏微网控制系统整体弹性优化方法、装置及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106130792A true CN106130792A (zh) 2016-11-16
CN106130792B CN106130792B (zh) 2023-04-18

Family

ID=57279024

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610701144.9A Active CN106130792B (zh) 2016-08-22 2016-08-22 光伏微网控制系统整体弹性优化方法、装置及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106130792B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107123062A (zh) * 2017-05-09 2017-09-01 四川金信石信息技术有限公司 一种配电网运行风险控制系统
CN109474001A (zh) * 2017-12-29 2019-03-15 金华送变电工程有限公司 一种配变台区智能光伏电源分析系统及方法
CN113534779A (zh) * 2021-09-09 2021-10-22 北汽福田汽车股份有限公司 车辆集成控制器性能预测方法、装置、介质及电子设备
CN118095089A (zh) * 2024-03-07 2024-05-28 武汉科技大学 一种基于cf-MODE算法的水下航行器磁隐身高维多目标优化方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007043001A2 (en) * 2005-10-14 2007-04-19 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for optimizing a network
CN101986656A (zh) * 2010-10-28 2011-03-16 浙江工业大学 光伏网络自适应控制系统
CN102354974A (zh) * 2011-10-13 2012-02-15 山东大学 微电网多目标优化运行控制方法
CN103606940A (zh) * 2013-11-05 2014-02-26 国电南瑞科技股份有限公司 一种应用于微电网的分布式电源功率平抑方法
CN103633739A (zh) * 2013-11-28 2014-03-12 中国科学院广州能源研究所 一种微电网能量管理系统和方法
CN103904778A (zh) * 2014-03-18 2014-07-02 国网电力科学研究院 微电网自适应控制方法
CN105186496A (zh) * 2015-09-01 2015-12-23 中国农业大学 一种微网群运行状态评估方法及系统
CN105629765A (zh) * 2014-11-20 2016-06-01 国家电网公司 一种配电网中多微网接入策略控制仿真平台

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007043001A2 (en) * 2005-10-14 2007-04-19 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for optimizing a network
CN101986656A (zh) * 2010-10-28 2011-03-16 浙江工业大学 光伏网络自适应控制系统
CN102354974A (zh) * 2011-10-13 2012-02-15 山东大学 微电网多目标优化运行控制方法
CN103606940A (zh) * 2013-11-05 2014-02-26 国电南瑞科技股份有限公司 一种应用于微电网的分布式电源功率平抑方法
CN103633739A (zh) * 2013-11-28 2014-03-12 中国科学院广州能源研究所 一种微电网能量管理系统和方法
CN103904778A (zh) * 2014-03-18 2014-07-02 国网电力科学研究院 微电网自适应控制方法
CN105629765A (zh) * 2014-11-20 2016-06-01 国家电网公司 一种配电网中多微网接入策略控制仿真平台
CN105186496A (zh) * 2015-09-01 2015-12-23 中国农业大学 一种微网群运行状态评估方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
乔蕾等: "独立微网系统优化规划设计方法综述", 《电力系统及其自动化学报》 *
胡雯等: "基于运行状态评估的智能配电网自愈控制方案研究", 《陕西电力》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107123062A (zh) * 2017-05-09 2017-09-01 四川金信石信息技术有限公司 一种配电网运行风险控制系统
CN107123062B (zh) * 2017-05-09 2021-01-05 四川金信石信息技术有限公司 一种配电网运行风险控制系统
CN109474001A (zh) * 2017-12-29 2019-03-15 金华送变电工程有限公司 一种配变台区智能光伏电源分析系统及方法
CN113534779A (zh) * 2021-09-09 2021-10-22 北汽福田汽车股份有限公司 车辆集成控制器性能预测方法、装置、介质及电子设备
CN113534779B (zh) * 2021-09-09 2022-01-04 北汽福田汽车股份有限公司 车辆集成控制器性能预测方法、装置、介质及电子设备
CN118095089A (zh) * 2024-03-07 2024-05-28 武汉科技大学 一种基于cf-MODE算法的水下航行器磁隐身高维多目标优化方法
CN118095089B (zh) * 2024-03-07 2024-08-06 武汉科技大学 一种基于cf-MODE算法的水下航行器磁隐身高维多目标优化方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN106130792B (zh) 2023-04-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Teng et al. Assessment of the role and value of frequency response support from wind plants
CN106130792A (zh) 光伏微网控制系统整体弹性优化方法、装置及系统
EP2883196B1 (de) Verfahren und vorrichtung zur raumzeitlichen steuerung der elektroenergieaufnahme eines telekommunikationsnetzes in abhängigkeit von zuständen des energieversorgungssystems
CN102493915B (zh) 风电场的风机调用方法及风机调用系统
CN106786644A (zh) 无功功率的控制方法、装置和系统
CN109347127B (zh) 一种应对区域供电线路故障的储能优化配置方法
CN106253352B (zh) 计及风电概率分布特征的鲁棒实时调度方法
CN106505630B (zh) 基于事件触发机制的孤岛微电网频率电压协调控制方法
Mitchell et al. Using a neural network to predict the dynamic frequency response of a power system to an under-frequency load shedding scenario
Guo et al. Approximate dynamic programming based supplementary reactive power control for DFIG wind farm to enhance power system stability
CN105719062B (zh) 一种考虑两重故障概率特性的电网风险及薄弱环节评估方法
CN104156886B (zh) 一种含可再生能源电力系统的电源灵活性评价方法
CN103246939A (zh) 基于安全稳定裕度的电网运行安全风险事件在线辨识方法
CN117277392B (zh) 一种面向配电系统弹性提升的应急资源优化配置方法
EP2867970B1 (en) Method and controller for continuously operating a plurality of electric energy generating machines during a high voltage condition
CN110086170A (zh) 基于故障影响下成本最小的海岛微电网电源配置方法
Rezk et al. Hydrogen reduction-based energy management strategy of hybrid fuel cell/PV/battery/supercapacitor renewable energy system
Elgamal et al. An adaptive multiagent control system for autonomous economic operation and resilience assurance in a hybrid-energy islanded microgrid
CN116307071A (zh) 一种高比例光伏接入低压配电网方法
Jarosz Achieving grid resilience through energy storage and model reference adaptive control for effective active power voltage regulation
CN206100013U (zh) 光伏微网控制系统整体弹性优化系统
EP4176504A1 (de) Netz zur verteilung elektrischer energie
EP3675307A1 (en) Direct current voltage coordination control method
Jayaweera et al. Probabilistic assessment of distribution network capacity for wind power generation integration
CN105391095A (zh) 基于在线安全稳定分析的电网自动发电控制方法

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