CN109447423B - 液流电池储能多阶段综合能效评估方法 - Google Patents

液流电池储能多阶段综合能效评估方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109447423B
CN109447423B CN201811183539.XA CN201811183539A CN109447423B CN 109447423 B CN109447423 B CN 109447423B CN 201811183539 A CN201811183539 A CN 201811183539A CN 109447423 B CN109447423 B CN 109447423B
Authority
CN
China
Prior art keywords
index
performance
stage
evaluation
energy storage
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.)
Active
Application number
CN201811183539.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN109447423A (zh
Inventor
修晓青
李建林
谢志佳
靳文涛
牛萌
房凯
李蓓
田春光
李德鑫
王佳蕊
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.)
STATE GRID JILINSHENG ELECTRIC POWER SUPPLY Co ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTE
State Grid Corp of China SGCC
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
Original Assignee
STATE GRID JILINSHENG ELECTRIC POWER SUPPLY Co ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTE
State Grid Corp of China SGCC
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
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 STATE GRID JILINSHENG ELECTRIC POWER SUPPLY Co ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTE, State Grid Corp of China SGCC, China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI filed Critical STATE GRID JILINSHENG ELECTRIC POWER SUPPLY Co ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTE
Priority to CN201811183539.XA priority Critical patent/CN109447423B/zh
Publication of CN109447423A publication Critical patent/CN109447423A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109447423B publication Critical patent/CN109447423B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • 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—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • 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
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/80—Management or planning
    • Y02P90/82—Energy audits or management systems therefor

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明涉及一种液流电池储能多阶段综合能效评估方法,包括确立液流电池储能的性能评估指标与效益评估指标；通过计算性能指标的关联系数矩阵，得出各项性能指标权重和时间权重，确定性能评估指标的综合评估值；基于熵值法，得出各项效益指标的权重，确定效益评估指标的综合评估值；最终考虑评估者对性能和效益的偏向程度，得出计及性能与经济的综合能效评估指标值评估方法。本发明从性能与效益两个角度对液流电池储能示范项目运行效果进行综合评价，提高综合能效评估的可靠性。

Description

液流电池储能多阶段综合能效评估方法
技术领域
本发明涉及电池储能的技术领域，尤其是指一种液流电池储能多阶段综合能效评估方法。
背景技术
液流电池储能技术由于具有长寿命、响应速度快、自放电率低、支持频繁充放电切换、功率与容量可独立设计等优点，在电力系统发输配用、以及辅助服务等领域的应用逐步增多，典型示范工程如张北风光储输示范工程2MW液流电池储能系统，平滑风光功率输出、跟踪风光计划发电、辅助削峰填谷、参与系统调频；中国电科院张北储能实验基地0.5MW/1MWh液流电池储能系统，用于实验测试储能在风力发电中的各项作用；辽宁卧牛石风电场5MW×2h液流电池储能示范电站，用于跟踪计划发电、平滑风电功率输出、暂态有功出力紧急响应、暂态电压紧急支撑功能等。随着电池储能技术性能的提升、成本的降低，电池储能技术的应用逐步由示范应用转向商业化应用，随着储能商业化进程的推进，储能应用的性能与效益的评估显得尤为重要。
为了克服上述问题，中国发明专利(CN106602108A)公开了一种液流电池储能系统运行状态评估方法，当存在至少一个监测量评估得分为0时，系统运行状态评估得分为0；其它情况，系统运行状态评估得分S为各个监测量评估得分Mi的和，即Si＝∑Mi*Wi，Wi为权重值；所述检测量至少包括：SOC荷电状态、电池温度。上述通过获取各个监测量的状态，再综合评估出液流电池储能系统整体运行状态，虽然可以有效反映系统运行状态，但是仍旧存在评估不全面，且可靠行不高的问题。
发明内容
为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中评估不全面、可靠性不高的问题，从而提供一种评估全面、可靠性的液流电池储能多阶段综合能效评估方法。
为解决上述技术问题，本发明的一种液流电池储能多阶段综合能效评估方法，包括如下步骤：确定站点性能评估指标的综合评估值以及确定站点效率评估指标的综合评估值；其中确定站点性能评估指标的综合评估值的方法包括：确定性能评估指标，将储能电站运行期划分为多个阶段，形成性能指标的属性值矩阵，对所述性能指标的属性值矩阵进行标准化处理形成标准化矩阵；基于所述标准化矩阵形成性能指标的关联系数矩阵；计算阶段性能指标的权重以及阶段的时间权重；确定站点效率评估指标的综合评估值的方法包括：确定效益评估指标，形成效益指标的属性值矩阵，并对所述效益指标的属性值矩阵进行标准化处理，计算效益指标的权重；确定站点计及性能与经济的综合能效评估指标值。
在本发明的一个实施例中，将储能电站运行期划分为多个阶段，形成性能指标的属性值矩阵的方法为：将储能电站运行期划分为T个阶段，定义第t阶段m个站点的n个性能指标的属性值矩阵为
Figure BDA0001825603260000021
对性能指标属性值矩阵进行标准化处理，其中i代表站点编号，j代表性能指标编号。
在本发明的一个实施例中，将所述性能指标属性值矩阵进行标准化处理的方法为：
Figure BDA0001825603260000022
其中
Figure BDA0001825603260000023
为第t阶段第i个站点第j个性能指标的标准化性能指标属性值矩阵，
Figure BDA0001825603260000024
为第t阶段第j个性能指标下i个站点的最小值，
Figure BDA0001825603260000025
为第t阶段第j个性能指标下i个站点的最大值。
在本发明的一个实施例中，所述性能指标的关联系数矩阵的计算方法为：阶段t站点i关于正理想解的第j个性能指标的关联系数矩阵为：
Figure BDA0001825603260000031
阶段t站点i关于负理想解的第j个性能指标的关联系数矩阵为：
Figure BDA0001825603260000032
其中
Figure BDA0001825603260000033
即第j个性能指标下i个站点的最大值，
Figure BDA0001825603260000034
即第j个性能指标下i个站点的最小值；λ＝0.5。
在本发明的一个实施例中，所述计算阶段指标的权重以及阶段的时间权重的方法为：计算阶段t指标j的权重，形成加权标准化指标矩阵
Figure BDA0001825603260000035
计算阶段t的时间权重；且所述阶段t指标j的权重计算方法为
Figure BDA0001825603260000036
其中
Figure BDA0001825603260000037
为阶段t指标j的权重。
在本发明的一个实施例中，所述阶段t的时间权重计算方法为
Figure BDA0001825603260000038
其中ωt为阶段t的时间权重。
在本发明的一个实施例中，所述站点性能评估指标的综合评估值的计算方法为：
Figure BDA0001825603260000039
其中vi为站点i的综合评估值。
在本发明的一个实施例中，所述性能评估指标包括提升风电场电能质量、抑制风电场输出功率波动、风电场跟踪调度计划出力的最大偏差降低率、降低的风电场弃风率、能量转换效率、寿命。
在本发明的一个实施例中，对所述效益指标的属性值矩阵进行标准化处理的方法为：若针对投资成本、费用现值、投资回收期等指标，则采用
Figure BDA0001825603260000041
若针对其它指标，则采用
Figure BDA0001825603260000042
其中rik为第i个站点第k项指标的标准化属性值矩阵。
在本发明的一个实施例中，计算效益指标的权重的方法为：基于熵值法计算效益指标的权重。
在本发明的一个实施例中，所述效益评估指标包括：投资成本、费用现值、净现值、投资回收期、内部收益率、投资回报率。
本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：
本发明所述的液流电池储能多阶段综合能效评估方法，根据液流电池储能在典型应用场景应用的性能指标与效益指标，考虑性能指标的时间区间划分与时间权重，以液流电池储能在风电场中的应用为例，从性能与效益两个角度对液流电池储能示范项目运行效果进行综合评价，有利于提高综合能效评估的可靠性。
附图说明
为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面根据本发明的具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中
图1是本发明液流电池储能多阶段综合能效评估方法的流程图。
具体实施方式
如图1所示，本实施例提供一种液流电池储能多阶段综合能效评估方法，步骤S1：确定站点性能评估指标的综合评估值以及确定站点效率评估指标的综合评估值；其中确定站点性能评估指标的综合评估值的方法包括：确定性能评估指标，将储能电站运行期划分为多个阶段，形成性能指标的属性值矩阵，将所述性能指标的属性值矩阵进行标准化处理形成标准化矩阵；基于所述标准化矩阵形成性能指标的关联系数矩阵；计算阶段指标的权重以及阶段的时间权重；确定站点效率评估指标的综合评估值的方法包括：确定效益评估指标，形成效益指标的属性值矩阵，并对所述效益指标的属性值矩阵进行标准化处理，计算效益指标的权重；步骤S2：确定站点计及性能与经济的综合能效评估指标值。
本实施例所述液流电池储能多阶段综合能效评估方法，所述步骤S1中确定站点性能评估指标的综合评估值以及确定站点效率评估指标的综合评估值，由于从性能与效益两个角度对液流电池储能示范项目运行效果进行综合评价，因此有利于提高综合能效评估的可靠性。其中确定站点性能评估指标的综合评估值的方法包括：确定性能评估指标，将储能电站运行期划分为多个阶段，形成性能指标的属性值矩阵，将所述性能指标的属性值矩阵进行标准化处理形成标准化矩阵；基于所述标准化矩阵形成性能指标的关联系数矩阵；计算阶段指标的权重以及阶段的时间权重，从而可以确定出第i个站点性能评估指标的综合评估值。确定站点效率评估指标的综合评估值的方法包括：确定效益评估指标，形成效益指标的属性值矩阵，并对所述效益指标的属性值矩阵进行标准化处理，计算效益指标的权重，从而可以确定第i个站点效益评估指标的综合评估值。所述步骤S2中，确定站点计及性能与经济的综合能效评估指标值，不但方法简单，评估全面，而且有效提高了评估的可靠性。
将储能电站运行期划分为多个阶段，形成性能指标的属性值矩阵的方法为：将储能电站运行期划分为T个阶段，定义第t阶段m个站点的n个性能指标的属性值矩阵为
Figure BDA0001825603260000051
对性能指标属性值矩阵进行标准化处理。对性能指标属性值矩阵进行标准化处理的方法为：
Figure BDA0001825603260000052
其中i代表站点编号，j代表性能指标编号，
Figure BDA0001825603260000053
为第t阶段第i个站点第j个性能指标的标准化性能指标属性值矩阵，
Figure BDA0001825603260000054
为第t阶段第j个性能指标下i个站点的最小值，
Figure BDA0001825603260000055
为第t阶段第j个性能指标下i个站点的最大值。
基于所述标准化矩阵形成性能指标的关联系数矩阵的方法为：基于标准化矩阵
Figure BDA0001825603260000061
确定第t阶段m个站点的n个性能指标的关联系数矩阵。所述性能指标的关联系数矩阵的计算方法为：阶段t站点i关于正理想解的第j个性能指标的关联系数矩阵为：
Figure BDA0001825603260000062
阶段t站点i关于负理想解的第j个性能指标的关联系数矩阵为：
Figure BDA0001825603260000063
其中
Figure BDA0001825603260000064
即第j个性能指标下i个站点的最大值；
Figure BDA0001825603260000065
即第j个性能指标下i个站点的最小值；λ通常取值0.5。所述计算阶段指标的权重以及阶段的时间权重的方法为：计算阶段t指标j的权重，形成加权标准化指标矩阵
Figure BDA0001825603260000066
计算阶段t的时间权重；且所述阶段t指标j的权重计算方法为
Figure BDA0001825603260000067
其中
Figure BDA0001825603260000068
为阶段t指标j的权重。所述阶段t的时间权重的计算方法为：
Figure BDA0001825603260000069
其中ωt为阶段t的时间权重。所述第i个站点性能评估指标的综合评估值的计算方法为：
Figure BDA00018256032600000610
其中vi为站点i的综合评估值。
所述性能评估指标包括提升风电场电能质量、抑制风电场输出功率波动、风电场跟踪调度计划出力的最大偏差降低率、降低的风电场弃风率、能量转换效率、寿命。所述提升风电场电能质量包括总谐波电压畸变率的变化率、奇次谐波电压含有率的变化率、偶次谐波电压含有率的变化率、各次谐波电流的变化率、公共连接点处闪变的变化率。所述抑制风电场输出功率波动，具体包括1分钟风电场最大功率波动的变化率和10分钟风电场最大功率波动的变化率。
所述效益指标的属性值矩阵为：定义m个站点i个效益指标的属性值矩阵为(yik)m×l。对所述效益指标的属性值矩阵进行标准化处理的方法为：若针对投资成本、费用现值、投资回收期等指标，则采用
Figure BDA0001825603260000071
若针对其它指标，则采用
Figure BDA0001825603260000072
其中rik为第i个站点第k项指标的标准化属性值矩阵。所述计算效益指标的权重的方法为：基于熵值法计算效益指标k的权重ζk。且所述计算效益指标k的权重ζk方法为：
Figure BDA0001825603260000073
其中，效益指标k的熵值
Figure BDA0001825603260000074
所述第i个站点效益评估指标的综合评估值的计算方法为
Figure BDA0001825603260000075
其中μi为第i个站点效益评估指标的综合评估值。第i个站点计及性能与经济的综合能效评估指标值Εi的计算方法为Εi＝αvi+βμi，α、β反映评估者对性能和效益的偏向程度，α,β∈[0,1]，并且α+β＝1。
所述效益评估指标包括：投资成本、费用现值、净现值、投资回收期、内部收益率、投资回报率。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (9)

1.一种液流电池储能多阶段综合能效评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：确定站点性能评估指标的综合评估值以及确定站点效率评估指标的综合评估值；其中确定站点性能评估指标的综合评估值的方法包括：确定性能评估指标，将储能电站运行期划分为多个阶段，形成性能指标的属性值矩阵，对所述性能指标的属性值矩阵进行标准化处理形成标准化矩阵；基于所述标准化矩阵形成性能指标的关联系数矩阵；计算阶段性能指标的权重以及阶段的时间权重；确定站点效率评估指标的综合评估值的方法包括：确定效益评估指标，形成效益指标的属性值矩阵，并对所述效益指标的属性值矩阵进行标准化处理，计算效益指标的权重,将所述性能指标的属性值矩阵进行标准化处理的方法为：
Figure FDA0003073638770000011
其中
Figure FDA0003073638770000012
为第t阶段第i个站点第j个性能指标的标准化性能指标属性值矩阵，
Figure FDA0003073638770000013
为第t阶段第j个性能指标下i个站点的最小值，
Figure FDA0003073638770000014
为第t阶段第j个性能指标下i个站点的最大值；
步骤S2：确定站点计及性能与经济的综合能效评估指标值。
2.根据权利要求1所述液流电池储能多阶段综合能效评估方法，其特征在于：将储能电站运行期划分为多个阶段，形成性能指标的属性值矩阵的方法为：将储能电站运行期划分为T个阶段，定义第t阶段m个站点的n个性能指标的属性值矩阵为
Figure FDA0003073638770000015
对性能指标属性值矩阵进行标准化处理，其中i代表站点编号，j代表性能指标编号。
3.根据权利要求1所述液流电池储能多阶段综合能效评估方法，其特征在于：所述性能指标的关联系数矩阵的计算方法为：阶段t站点i关于正理想解的第j个性能指标的关联系数矩阵为：
Figure FDA0003073638770000021
阶段t站点i关于负理想解的第j个性能指标的关联系数矩阵为：
Figure FDA0003073638770000022
其中
Figure FDA0003073638770000023
即第j个性能指标下i个站点的最大值，
Figure FDA0003073638770000024
即第j个性能指标下i个站点的最小值；λ＝0.5。
4.根据权利要求3所述液流电池储能多阶段综合能效评估方法，其特征在于：所述计算阶段指标的权重以及阶段的时间权重的方法为：计算阶段t指标j的权重，形成加权标准化指标矩阵
Figure FDA0003073638770000025
计算阶段t的时间权重；且所述阶段t指标j的权重计算方法为
Figure FDA0003073638770000026
其中
Figure FDA0003073638770000027
为阶段t指标j的权重。
5.根据权利要求4所述液流电池储能多阶段综合能效评估方法，其特征在于:所述阶段t的时间权重的计算方法为:
Figure FDA0003073638770000028
其中ωt为阶段t的时间权重。
6.根据权利要求5所述液流电池储能多阶段综合能效评估方法，其特征在于：所述站点性能评估指标的综合评估值的计算方法为：
Figure FDA0003073638770000029
其中vi为站点i的综合评估值。
7.根据权利要求1所述液流电池储能多阶段综合能效评估方法，其特征在于：所述性能评估指标包括提升风电场电能质量、抑制风电场输出功率波动、风电场跟踪调度计划出力的最大偏差降低率、降低的风电场弃风率、能量转换效率、寿命。
8.根据权利要求1所述液流电池储能多阶段综合能效评估方法，其特征在于：对所述效益指标的属性值矩阵进行标准化处理的方法为：若针对投资成本、费用现值、投资回收期等指标，则采用
Figure FDA0003073638770000031
若针对其它指标，则采用
Figure FDA0003073638770000032
其中rik为第i个站点第k项指标的标准化属性值矩阵。
9.根据权利要求1所述液流电池储能多阶段综合能效评估方法，其特征在于：所述效益评估指标包括：投资成本、费用现值、净现值、投资回收期、内部收益率、投资回报率。
CN201811183539.XA 2018-10-11 2018-10-11 液流电池储能多阶段综合能效评估方法 Active CN109447423B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811183539.XA CN109447423B (zh) 2018-10-11 2018-10-11 液流电池储能多阶段综合能效评估方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811183539.XA CN109447423B (zh) 2018-10-11 2018-10-11 液流电池储能多阶段综合能效评估方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109447423A CN109447423A (zh) 2019-03-08
CN109447423B true CN109447423B (zh) 2021-08-31

Family

ID=65545976

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811183539.XA Active CN109447423B (zh) 2018-10-11 2018-10-11 液流电池储能多阶段综合能效评估方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109447423B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102542347A (zh) * 2011-12-28 2012-07-04 东南大学 一种电能质量综合评估的方法
CN103310298A (zh) * 2013-05-16 2013-09-18 国家电网公司 一种配电网规划方案多阶段综合评估方法
CN105894212A (zh) * 2016-04-27 2016-08-24 国网陕西省电力公司 一种电磁环网解合环综合评价方法
CN106602108A (zh) * 2017-01-06 2017-04-26 湖南省德沃普储能有限公司 液流电池储能系统运行状态评估方法
CN107506905A (zh) * 2017-08-01 2017-12-22 华北电力大学 一种改进的电网企业可持续发展综合评价方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102542347A (zh) * 2011-12-28 2012-07-04 东南大学 一种电能质量综合评估的方法
CN103310298A (zh) * 2013-05-16 2013-09-18 国家电网公司 一种配电网规划方案多阶段综合评估方法
CN105894212A (zh) * 2016-04-27 2016-08-24 国网陕西省电力公司 一种电磁环网解合环综合评价方法
CN106602108A (zh) * 2017-01-06 2017-04-26 湖南省德沃普储能有限公司 液流电池储能系统运行状态评估方法
CN107506905A (zh) * 2017-08-01 2017-12-22 华北电力大学 一种改进的电网企业可持续发展综合评价方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于区间层次分析法的电化学储能选型方案;李建林等;《高电压技术》;20160930;第42卷(第9期);第2707-2714页 *
基于熵权的灰色关联分析法在灌溉工程投资方案中的应用;张枫等;《水利科技与经济》;20100831;第 16卷(第 8期);第890-891页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109447423A (zh) 2019-03-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104319768B (zh) 一种微电网供电及监控方法
CN104682435B (zh) 一种具有可平抑功率波动的储能系统的微电网的运行和监控方法
CN104348188A (zh) 一种分布式电源运行及监控方法
CN104318494A (zh) 一种分布式电源智能监控系统
CN104682436B (zh) 一种具有可平抑功率波动的储能系统的微电网
CN104268806A (zh) 一种微电网功率监控系统
CN107732958B (zh) 一种计及源荷协同恢复的独立微电网黑启动优化方法
CN104485681A (zh) 一种风电场储能系统的监控方法
CN104348189A (zh) 一种分布式电源系统
CN105825002A (zh) 一种基于动态灰关联分析法的风电场动态等值建模方法
CN109546188B (zh) 液流电池储能多属性综合评估方法
CN117498555A (zh) 一种基于云边融合的储能电站智能运维系统
CN103489137A (zh) 一种风电系统无功补偿装置动作序列确定方法
CN109447423B (zh) 液流电池储能多阶段综合能效评估方法
CN104682449A (zh) 一种具有可平抑功率波动的储能系统的微电网的监控装置
Xiao et al. A two-level energy storage system for wind energy systems
CN117060457A (zh) 一种基于混合逆变器的储能系统智能控制系统
CN109586309B (zh) 基于大数据自由熵理论和场景匹配的配电网无功优化方法
CN202260502U (zh) 一种无线传感节点的户内光伏供电装置
CN107168450A (zh) 一种太阳能光伏发电最大功率点跟踪控制系统与方法
CN111564887A (zh) 多类能源互补式家庭储能系统和方法
CN106849138A (zh) 一种基于巴特沃兹滤波器的储能配置方法
CN104505850A (zh) 一种风电场储能系统
CN104485682A (zh) 一种风电场储能系统的监控装置
CN114844070A (zh) 一种基于储能容量配置策略提升新能源容量价值的方法

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant