CN108899934A - 一种光伏电力智能调控方法和系统 - Google Patents
一种光伏电力智能调控方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108899934A CN108899934A CN201810892182.6A CN201810892182A CN108899934A CN 108899934 A CN108899934 A CN 108899934A CN 201810892182 A CN201810892182 A CN 201810892182A CN 108899934 A CN108899934 A CN 108899934A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- point
- demand
- power
- electricity
- feed point
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims abstract description 81
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 52
- 238000010248 power generation Methods 0.000 claims abstract description 16
- 239000013589 supplement Substances 0.000 claims description 31
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 8
- 239000002699 waste material Substances 0.000 abstract description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000009365 direct transmission Effects 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H02J3/383—
-
- 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
- Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
- Y02E10/50—Photovoltaic [PV] energy
- Y02E10/56—Power conversion systems, e.g. maximum power point trackers
Landscapes
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明涉及光伏发电技术领域,特别涉及一种光伏电力智能调控方法,以及用于实现该方法的光伏电力智能调控系统。首先找到当前电网中可为需求点供电的全部供给点,根据需求点的需求信息和供给点的供给信息计算各个供给点到需求点的最短输电线路的长度D,然后把其中长度D最小的最短输电线路作为实际输电线路,其连接的供给点就是实际的供给点,在需求点的电力需求时间段或者临近需求时间段起始时间的时候,从该实际供给点传输与需求电量对应的电能到需求点。需求点的电力需求可以直接由临近区域的供给点提供,避免了供给点光伏设备的电能浪费问题,而且该设备对电力的调控具备及时性,线路也较为简短,整体的电能损耗和电力存储成本较少。
Description
技术领域
本发明涉及光伏发电技术领域,特别涉及一种光伏电力智能调控方法,以及用于实现该方法的光伏电力智能调控系统。
背景技术
在能源短缺、传统能源不利于环境保护等问题影响下,开发清洁能源,建设智能电网,实现能源优化配置是我国面对的重大问题。目前,光伏发电得到了快速的发展,在工厂、办公楼、住房等屋顶铺设了大量的光伏设备,就近为用电设备供应电能。但是,光伏设备的供电能力受到光照等环境的制约,其供电的持续性和稳定性较差,这种发电体量小而且分散式的光伏供电不适用于为工厂等需要长期稳定供电的场所使用,因此,工厂的光伏电力往往只能用到电力需求小或不需要持续用电的设备上,使得配置好的大量光伏设备利用率低。并且,各类布置有光伏设备的场合/建筑的电能产出和自身电能消耗通常并不匹配,有的光伏设备周边并无电能消耗设备,也有的在光伏设备能够产出电能的日间时间内消耗电能较少,这些情况都容易造成电能产出的浪费。
为解决光伏产能浪费的问题,目前的做法是,如果光伏设备在当前产出的电能存在富余,就把富余的电能上传到直接与用电设备/光伏设备连接的设备级电网(如以楼宇/厂房的配电柜为中心的电网单元),然后电能经由区级电网(如以小区/厂区配电站为中心的电网单元)、域级电网(如城市主电网、环网)等上传到蓄能电站存储,这样虽然避免了光伏设备的电能浪费问题,但是经过多次各层级电网变压损耗以及长时间、远距离电力传输,整体的电能损耗和电力存储成本都较高。
发明内容
本发明的目的在于:避免上述现有技术中的不足之处而提供一种光伏电力智能调控方法及其光伏电力智能调控系统,便于管理光伏电能,减少电力损耗。
本发明的目的通过以下技术方案实现:
光伏电力智能调控方法,包括依次执行的如下步骤,
需求点获取步骤:获取具有电力缺口的需求点的需求信息,所述需求信息包括需求点位置、需求时间段和需求电量;
供给点获取步骤:获取当前电网中可为该需求点供电的全部供给点的供给信息,所述供给信息包括供给点位置、供电时间段和供电电量;所述可为该需求点供电是指供电时间段与需求时间段的匹配度大于预设值P,且供电电量大于最小阈值Min;
最短线路计算步骤:根据需求点位置和各个供给点位置,分别计算各个供给点到需求点的最短输电线路的长度D;
实际供给点确认步骤:对比所有最短输电线路的长度D,把其中的最小值对应的最短输电线路作为实际输电线路,把该实际输电线路上的供给点作为实际供给点;
电力调控步骤:经由所述实际输电线路,从该实际供给点传输与需求电量对应的电能到所述需求点。
优选的,所有需求点和供给点都为设备级电网,这些供给点通过与所述需求点所在的区级电网相同/不同的区级电网连接到所述需求点;在所述最短线路计算步骤中,若供给点到需求点的输电线路存在区级电网到区级电网的连接,则区级电网到区级电网之间的输电线路按照预设的M倍计算,M大于1。
优选的,若实际供给点的供电电量不满足需求点的需求电量,且两者的差额超过预设值E,则在所述电力调控步骤之前执行如下供给点替换步骤:判断是否存在供电电量超过需求电量的供给点,若判断结果为存在,且该供给点到需求点的最短输电线路的长度Dt除以实际供给点确认步骤中得到的实际供给点到需求点的最短输电线路的长度Ds得到的值不高于预设值R,则确认该供给点为替换供给点,把该替换供给点作为新的实际供给点,把该替换供给点到需求点的最短输电线路作为新的实际输电线路。
优选的,若实际供给点的供电电量不满足需求点的需求电量,且两者的差额超过预设值E,则把以实际供给点到需求点的连线L为对角线的两个矩形区域的合集或其中一个矩形区域作为补充供给点选择区域,在所述电力调控步骤之前执行如下补充供给点步骤:判断在该补充供给点选择区域内是否存在补充供给点,若判断结果为存在,则把实际供给点和补充供给点到需求点的最短线路作为新的实际输电线路;所述补充供给点是指:其供电电量超过预设值E,且其到实际供给点或需求点的最短线路的长度小于连线L的长度。
优选的,以连线L为斜边的直角三角形的高为h,若在当前补充供给点选择区域内不存在补充供给点,则以连线L为长轴,2倍h的长度为短轴得到椭圆区域,把该椭圆区域作为新的补充供给点选择区域来执行补充供给点步骤。
优选的,供电时间段=供电结束时间Tge - 供电开始时间Tgs,需求时间段=需求结束时间Txe - 需求开始时间Txs,供电时间段与需求时间段的匹配度是指:供电时间段与需求时间段这两者重合的时间长度除以需求时间段的时间长度得到的值。
优选的,若供电开始时间Tgs早于需求开始时间Txs,则供电时间段与需求时间段的匹配度是指:供电时间段的时间长度除以需求时间段的时间长度得到的值。
优选的,还包括在实际供给点确认步骤后执行的数据存储步骤:记录所有需求点和与其对应的供给点的需求信息、供给信息,得到历史数据库;所述需求点的需求信息根据该需求点当天已进行的光伏发电的情况和/或历史光伏发电的情况预算得到;所述供电时间段和供电电量根据供给点当天已进行的光伏发电的情况和/或历史光伏发电的情况预算得到。
优选的,还包括在最短线路计算步骤之前执行的供需匹配步骤:判断在当前电网中可为该需求点供电的全部供给点中,是否存在该需求点的常用供给点,若存在常用供给点则跳过接下来的最短线路计算步骤,直接确认该常用供给点为实际供给点,所述常用供给点是指:在历史数据库中,当前需求时间段内作为该需求点的实际供给点的次数超过预设值C的供给点。
还提供光伏电力智能调控系统,该系统执行上述光伏电力智能调控方法。
本发明的有益效果:提供了光伏电力智能调控方法和执行该方法的光伏电力智能调控系统,判断出有需求点存在或即将存在电力缺口时,找到当前电网中可为该需求点供电的全部供给点,根据需求点的需求信息和供给点的供给信息计算各个供给点到需求点的最短输电线路的长度D,然后把其中长度D最小的最短输电线路作为实际输电线路,其连接的供给点就是实际的供给点,在需求点的电力需求时间段或者临近需求时间段起始时间的时候,从该实际供给点传输与需求电量对应的电能到需求点。需求点的电力需求可以直接由临近区域的供给点提供,避免了供给点光伏设备的电能浪费问题,而且该设备对电力的调控具备及时性,线路也较为简短,整体的电能损耗和电力存储成本较少。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为光伏电力智能调控系统的结构示意图。
图2为光伏电力智能调控系统的椭圆区域示意图。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
本实施例中的光伏电力智能调控系统,主要应用于相近区域的电力网络中光伏电能的调控,其包括多个由电力输送线路连接在一起的区级电网,这些区级电网都连接有多个用电设备/光伏设备,这些用电设备、光伏设备以及区级电网都由光伏电力智能调控系统的控制中心进行管理,通过其执行如下光伏电力智能调控方法。控制中心判断出有需求点存在或即将存在电力缺口,先找到当前电网中可为该需求点供电的全部供给点,然后根据需求点的需求信息和供给点的供给信息计算各个供给点到需求点的最短输电线路的长度D,把其中的最小值对应的最短输电线路作为实际输电线路,把该实际输电线路上的供给点作为实际供给点。经由上述实际输电线路,从该实际供给点传输与需求电量对应的电能到需求点,需求点的电力需求可以直接由临近区域的供给点提供,避免了供给点光伏设备的电能浪费问题,而且该设备对电力的调控具备及时性,线路也较为简短,整体的电能损耗和电力存储成本较少。
以一个住宅聚集区为例,控制中心根据历史数据和当前供电情况判断出某栋楼B1的用电设备b1在接下来的需求时间段=需求结束时间Txe - 需求开始时间Txs内存在电力缺口,或者控制中心收到需求点的电力缺口请求,控制中心把用电设备b1标记为需求点,通过需求点获取步骤获取其需求点位置、需求时间段和需求电量。随后,控制中心通过供给点获取步骤获取当前电网中可为该需求点供电的全部供给点的供给信息,供给信息包括供给点位置、供电时间段和供电电量。其中,可为该需求点供电是指供给点的供电时间段(=供电结束时间Tge - 供电开始时间Tgs)与需求点的需求时间段的匹配度(供电时间段与需求时间段这两者重合的时间长度除以需求时间段的时间长度得到的值)大于预设值P,且其在供电时间段内的供电电量大于最小阈值Min。其中,若供电开始时间Tgs早于需求开始时间Txs,则供电时间段与需求时间段的匹配度是指供电时间段的时间长度除以需求时间段的时间长度得到的值。
控制中心在获取了所有供给点的供给信息后,依次执行最短线路计算步骤:根据需求点位置和各个供给点位置,分别计算各个供给点到需求点的最短输电线路的长度D;实际供给点确认步骤:对比所有最短输电线路的长度D,把如图1所示的其中的最小值对应的光伏设备S21到存在电力缺口的用电设备b1之间的最短输电线路作为实际输电线路,把该实际输电线路上的供给点S21作为实际供给点;数据存储步骤:记录所有需求点和与其对应的供给点的需求信息、供给信息,得到历史数据库;需求点的需求信息根据该需求点当天已进行的光伏发电的情况和/或历史光伏发电的情况预算得到;供电时间段和供电电量根据供给点当天已进行的光伏发电的情况和/或历史光伏发电的情况预算得到;最后通过电力调控步骤完成电力的智能调控:经由实际输电线路,从该实际供给点传输与需求电量对应的电能到需求点。
为了缩减判断过程,以及便于不同设备级电网之间的电力和费用管理,在最短线路计算步骤之前,还可以执行供需匹配步骤:判断在当前电网中可为该需求点供电的全部供给点中,是否存在该需求点的常用供给点,若存在常用供给点则跳过接下来的最短线路计算步骤,直接确认该常用供给点为实际供给点,常用供给点是指:在历史数据库中,当前需求时间段内作为该需求点的实际供给点的次数超过预设值C的供给点。
若实际供给点的供电电量不满足需求点的需求电量,且两者的差额超过预设值E,则在电力调控步骤之前执行如下供给点替换步骤:判断是否存在供电电量超过需求电量的供给点,若判断结果为存在,且该供给点到需求点的最短输电线路的长度Dt除以实际供给点确认步骤中得到的实际供给点到需求点的最短输电线路的长度Ds得到的值不高于预设值R,则确认该供给点为替换供给点,把该替换供给点作为新的实际供给点,把该替换供给点到需求点的最短输电线路作为新的实际输电线路。如此则尽可能保证通过一个供给点即可完成对需求点的电力支援,便于光伏电力管理。
若实际供给点的供电电量不满足需求点的需求电量,且两者的差额超过预设值E,则把如图2所示的以实际供给点到需求点的连线L为对角线的两个矩形区域A1、A2的合集或其中一个矩形区域A1或A2作为补充供给点选择区域。由于输电线路主要是区级电网之间的连线,为了增加区域的准确性,采用区级电网的控制单元S2所在位置表示光伏设备S21的位置。在电力调控步骤之前执行如下补充供给点步骤:判断在该补充供给点选择区域内是否存在补充供给点,若判断结果为存在,则把实际供给点和补充供给点到需求点的最短线路作为新的实际输电线路;补充供给点是指:其供电电量超过预设值E但小于最小阈值Min,且其到实际供给点或需求点的最短线路的长度小于连线L的长度。
控制中心查找发现在当前补充供给点选择区域内不存在补充供给点,因此,控制中心调整查找范围,连线L为斜边的直角三角形的高为h,控制中心以连线L为长轴,2倍h的长度为短轴得到椭圆区域A3,把该椭圆区域作为新的补充供给点选择区域来执行补充供给点步骤,找到区级电网S3中的光伏设备S31可以作为补充供给点。经过计算得到光伏设备S21的电能经过区级电网S2传输给区级电网S3,再和光伏设备S31传输到区级电网S3中的电能一起被传输给区级电网B1,并输送给用电设备b1。其中,区级电网S4的光伏设备S41与区级电网S3的光伏设备S31之间存在直接输电线路连接,因此,光伏设备S41可作为光伏设备S31的备用电能,判断光伏设备S31可否作为替换供给点或补充供给点时,其供电电能可以是光伏设备S41和光伏设备S31两者的供电电能之和。另外,区级电网S5的光伏设备S51与区级电网B1的光伏设备S13之间也存在直接输电线路连接,因此,光伏设备S51可作为光伏设备S13的备用电能。
在补充供给点大于等于2的情况下,采用迪科斯彻(Dijkstra)算法计算需求点、所有补充供给点和实际供给点之间的最短输电线路。把从其中某个点出发到达另外一个点的所经过的边的权重和最小的一条线路,称为最短线路,迪科斯彻(Dijkstra)算法使用了广度优先搜索解决赋权有向图或者无向图的单源最短线路问题。
其中,在最短线路计算步骤中,若供给点到需求点的输电线路存在区级电网到区级电网的连接,则区级电网到区级电网之间的输电线路按照预设的M倍计算,M大于1。
最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (10)
1.一种光伏电力智能调控方法,其特征在于,包括依次执行的如下步骤,
需求点获取步骤:获取具有电力缺口的需求点的需求信息,所述需求信息包括需求点位置、需求时间段和需求电量;
供给点获取步骤:获取当前电网中可为该需求点供电的全部供给点的供给信息,所述供给信息包括供给点位置、供电时间段和供电电量;所述可为该需求点供电是指供电时间段与需求时间段的匹配度大于预设值P,且供电电量大于最小阈值Min;
最短线路计算步骤:根据需求点位置和各个供给点位置,分别计算各个供给点到需求点的最短输电线路的长度D;
实际供给点确认步骤:对比所有最短输电线路的长度D,把其中的最小值对应的最短输电线路作为实际输电线路,把该实际输电线路上的供给点作为实际供给点;
电力调控步骤:经由所述实际输电线路,从该实际供给点传输与需求电量对应的电能到所述需求点。
2.根据权利要求1所述的一种光伏电力智能调控方法,其特征在于,所有需求点和供给点都为设备级电网,这些供给点通过与所述需求点所在的区级电网相同/不同的区级电网连接到所述需求点;在所述最短线路计算步骤中,若供给点到需求点的输电线路存在区级电网到区级电网的连接,则区级电网到区级电网之间的输电线路按照预设的M倍计算,M大于1。
3.根据权利要求1所述的一种光伏电力智能调控方法,其特征在于,若实际供给点的供电电量不满足需求点的需求电量,且两者的差额超过预设值E,则在所述电力调控步骤之前执行如下供给点替换步骤:判断是否存在供电电量超过需求电量的供给点,若判断结果为存在,且该供给点到需求点的最短输电线路的长度Dt除以实际供给点确认步骤中得到的实际供给点到需求点的最短输电线路的长度Ds得到的值不高于预设值R,则确认该供给点为替换供给点,把该替换供给点作为新的实际供给点,把该替换供给点到需求点的最短输电线路作为新的实际输电线路。
4.根据权利要求1所述的一种光伏电力智能调控方法,其特征在于,若实际供给点的供电电量不满足需求点的需求电量,且两者的差额超过预设值E,则把以实际供给点到需求点的连线L为对角线的两个矩形区域的合集或其中一个矩形区域作为补充供给点选择区域,在所述电力调控步骤之前执行如下补充供给点步骤:判断在该补充供给点选择区域内是否存在补充供给点,若判断结果为存在,则把实际供给点和补充供给点到需求点的最短线路作为新的实际输电线路;所述补充供给点是指:其供电电量超过预设值E,且其到实际供给点或需求点的最短线路的长度小于连线L的长度连线L的长度。
5.根据权利要求1所述的一种光伏电力智能调控方法,其特征在于,以连线L为斜边的直角三角形的高为h,若在当前补充供给点选择区域内不存在补充供给点,则以连线L为长轴,2倍h的长度为短轴得到椭圆区域,把该椭圆区域作为新的补充供给点选择区域来执行补充供给点步骤。
6.根据权利要求1所述的一种光伏电力智能调控方法,其特征在于,供电时间段=供电结束时间Tge - 供电开始时间Tgs,需求时间段=需求结束时间Txe - 需求开始时间Txs,供电时间段与需求时间段的匹配度是指:供电时间段与需求时间段这两者重合的时间长度除以需求时间段的时间长度得到的值。
7.根据权利要求6所述的一种光伏电力智能调控方法,其特征在于,若供电开始时间Tgs早于需求开始时间Txs,则供电时间段与需求时间段的匹配度是指:供电时间段的时间长度除以需求时间段的时间长度得到的值。
8.根据权利要求1所述的一种光伏电力智能调控方法,其特征在于,还包括在实际供给点确认步骤后执行的数据存储步骤:记录所有需求点和与其对应的供给点的需求信息、供给信息,得到历史数据库;所述需求点的需求信息根据该需求点当天已进行的光伏发电的情况和/或历史光伏发电的情况预算得到;所述供电时间段和供电电量根据供给点当天已进行的光伏发电的情况和/或历史光伏发电的情况预算得到。
9.根据权利要求8所述的一种光伏电力智能调控方法,其特征在于,还包括在最短线路计算步骤之前执行的供需匹配步骤:判断在当前电网中可为该需求点供电的全部供给点中,是否存在该需求点的常用供给点,若存在常用供给点则跳过接下来的最短线路计算步骤,直接确认该常用供给点为实际供给点,所述常用供给点是指:在历史数据库中,当前需求时间段内作为该需求点的实际供给点的次数超过预设值C的供给点。
10.一种光伏电力智能调控系统,其特征在于,该系统执行权利要求1~9中任一项所述的光伏电力智能调控方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810892182.6A CN108899934A (zh) | 2018-08-07 | 2018-08-07 | 一种光伏电力智能调控方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810892182.6A CN108899934A (zh) | 2018-08-07 | 2018-08-07 | 一种光伏电力智能调控方法和系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108899934A true CN108899934A (zh) | 2018-11-27 |
Family
ID=64353442
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810892182.6A Pending CN108899934A (zh) | 2018-08-07 | 2018-08-07 | 一种光伏电力智能调控方法和系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108899934A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110599362A (zh) * | 2019-08-06 | 2019-12-20 | 南京南瑞信息通信科技有限公司 | 一种用于电力系统的智能共享平台 |
CN114859761A (zh) * | 2022-04-12 | 2022-08-05 | 华能澜沧江水电股份有限公司 | 一种交互式电站的智能控制方法及系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102868235A (zh) * | 2012-08-31 | 2013-01-09 | 中国科学院电工研究所 | 一种无线电能传输系统及传输方法 |
CN104949682A (zh) * | 2015-05-26 | 2015-09-30 | 苏州大学 | 一种在路网中进行路径规划的方法及系统 |
CN105932704A (zh) * | 2016-07-04 | 2016-09-07 | 南京威尔泰电气工程有限公司 | 一种基于光伏直流侧储能的电网智能调控系统 |
CN106340891A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-01-18 | 杭州蓝力电动科技有限公司 | 一种基于互联网控制的移动供电系统及调度管理方法 |
-
2018
- 2018-08-07 CN CN201810892182.6A patent/CN108899934A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102868235A (zh) * | 2012-08-31 | 2013-01-09 | 中国科学院电工研究所 | 一种无线电能传输系统及传输方法 |
CN104949682A (zh) * | 2015-05-26 | 2015-09-30 | 苏州大学 | 一种在路网中进行路径规划的方法及系统 |
CN105932704A (zh) * | 2016-07-04 | 2016-09-07 | 南京威尔泰电气工程有限公司 | 一种基于光伏直流侧储能的电网智能调控系统 |
CN106340891A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-01-18 | 杭州蓝力电动科技有限公司 | 一种基于互联网控制的移动供电系统及调度管理方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
刘柱恒等: "基于GIS路径规划系统的研究与实现", 《电脑知识与技术》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110599362A (zh) * | 2019-08-06 | 2019-12-20 | 南京南瑞信息通信科技有限公司 | 一种用于电力系统的智能共享平台 |
CN114859761A (zh) * | 2022-04-12 | 2022-08-05 | 华能澜沧江水电股份有限公司 | 一种交互式电站的智能控制方法及系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11581732B2 (en) | Establishing communication and power sharing links between components of a distributed energy system | |
US10320203B2 (en) | Adaptive charging algorithms for a network of electric vehicles | |
Kinhekar et al. | Utility oriented demand side management using smart AC and micro DC grid cooperative | |
US10048666B2 (en) | System and method for the distributed control and management of a microgrid | |
US10680442B2 (en) | Method and system for providing energy services | |
Shi et al. | A biased min-consensus-based approach for optimal power transaction in multi-energy-router systems | |
US9660458B2 (en) | Electrical load management | |
WO2014185035A1 (ja) | 電力ネットワークシステム並びに電力調整装置及び方法 | |
CN108899934A (zh) | 一种光伏电力智能调控方法和系统 | |
JP5442115B2 (ja) | Itサービスを提供するネットワークコンピューティングクラスタを制御する方法 | |
JP6560603B2 (ja) | 電力管理システムおよび電力管理方法 | |
CN103576633A (zh) | 对社区微电网中智能家庭系统进行供电控制的方法和系统 | |
KR102173207B1 (ko) | 분산 전원의 스케쥴링 및 실시간 제어를 통한 빌딩 에너지 관리 장치 | |
US10033188B2 (en) | Method and apparatus for controlling power production in distribution grids | |
US10978879B2 (en) | Electrical energy management of exchanges between a plurality of residential networks | |
Mehdipoor et al. | Scheduling of Electrical Vehicles considering uncertainty of PV generations in Smart Homes | |
JP2019126157A (ja) | 電力管理システムおよび電力管理方法 | |
CN104751239A (zh) | 基于遗传算法的配电自动化设备的优化配置方法 | |
Ardakanian et al. | Quantifying the benefits of extending electric vehicle charging deadlines with solar generation | |
Blinov et al. | Electric Power Management and Control in DC Buildings—State-Of-The-Art and Emerging Technologies | |
Chowdhuri et al. | Decision making on load management for plug-in hybrid electric vehicle in smart grid | |
US20230394603A1 (en) | Distributed System For Energy Storage And Energy Demand Shifting | |
Deylamsalehi et al. | Modeling energy costs and emissions for anycast RWA in optical data center networks | |
Harrabi et al. | Performance analysis of a real-time decentralized algorithm for coordinated PEV charging at home and workplace with PV solar panel integration | |
Jiang et al. | Review and Comparative Study of Energy Routing Algorithms for Energy Internet |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20181127 |
|
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |