CN110401259A - 一种光伏大巴智能充电管理及控制方法及系统 - Google Patents

一种光伏大巴智能充电管理及控制方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN110401259A
CN110401259A CN201910723841.8A CN201910723841A CN110401259A CN 110401259 A CN110401259 A CN 110401259A CN 201910723841 A CN201910723841 A CN 201910723841A CN 110401259 A CN110401259 A CN 110401259A
Authority
CN
China
Prior art keywords
photovoltaic
energy
load
module
model
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
CN201910723841.8A
Other languages
English (en)
Inventor
翟志伟
宋泽琳
张纪东
郭岩
王习文
郭清风
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.)
Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai
Original Assignee
Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai
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 Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai filed Critical Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai
Priority to CN201910723841.8A priority Critical patent/CN110401259A/zh
Publication of CN110401259A publication Critical patent/CN110401259A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

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
    • 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
    • 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

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Photovoltaic Devices (AREA)

Abstract

本发明属于光伏发电控制技术领域，公开了一种光伏大巴智能充电管理及控制方法及系统，通过检测单元采集光伏大巴中光伏发电系统的发电量与网络终端所提供负荷预测所需的模型影响参数建立光伏发电模块负荷预测模型和实时的负荷预测；通过负荷预测得到发电量，确定无线充电时间，实现光伏大巴智能化充电。本发明通过检测单元采集光伏大巴中光伏发电系统的发电量与网络终端所提供负荷预测所需的模型影响参数,利用回归分析法和最小二乘法辨识确定建立光伏发电模块负荷预测模型和实时的负荷预测；通过负荷预测得到发电量，确定无线充电时间，实现光伏大巴智能化充电。本发明提高了光伏发电的利用率，降低了光伏大巴的电力成本。

Description

一种光伏大巴智能充电管理及控制方法及系统
技术领域
本发明属于光伏发电控制技术领域，尤其涉及一种光伏大巴智能充电管理及控制方法及系统。
背景技术
目前，最接近的现有技术：光伏(Photovoltaic)：是太阳能光伏发电系统(Solarpower system)的简称，是一种利用太阳电池半导体材料的光伏效应，将太阳光辐射能直接转换为电能的一种新型发电系统，有独立运行和并网运行两种方式。同时，太阳能光伏发电系统分类，一种是集中式，如大型西北地面光伏发电系统；一种是分布式(以>6MW为分界)，如工商企业厂房屋顶光伏发电系统，民居屋顶光伏发电系统。光伏发电是利用半导体界面的光生伏特效应而将光能直接转变为电能的一种技术。太阳能发电分为光热发电和光伏发电。通常说的太阳能发电指的是太阳能光伏发电，简称“光电”。光伏发电是利用半导体界面的光生伏特效应而将光能直接转变为电能的一种技术。这种技术的关键元件是太阳能电池。太阳能电池经过串联后进行封装保护可形成大面积的太阳电池组件，再配合上功率控制器等部件就形成了光伏发电装置。
光伏大巴由光伏发电系统和公共电网共同供电，科学的协调光伏发电系统和公共电网对光伏大巴的供电关系更有助于光伏大巴的节能，提高光伏发电的利用率，降低光伏大巴的电力成本。
综上所述，现有技术存在的问题是：
(1)现有技术中，光伏大巴由光伏发电系统和公共电网供电不能确定无线充电时间，不能提高光伏发电的利用率，降低光伏大巴的电费。
(2)现有技术没有利用光伏负荷预测模型，确定光伏发电系统的发电量。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种光伏大巴智能充电管理及控制方法及系统。本发明利用负荷预测模型可确定无线充电的时间，实现光伏大巴智能化充电。
本发明是这样实现的，一种光伏大巴智能充电管理及控制方法，包括：
通过检测单元采集光伏大巴中光伏发电系统的发电量，与网络终端所提供负荷预测所需的模型参数一起用于建立光伏发电模块负荷预测模型，并进行实时的负荷预测。
通过所述负荷预测得到发电量，确定无线充电时间，实现光伏大巴智能化充电。
进一步，建立光伏发电模块负荷预测模型，并进行实时的负荷预测的方法包括以下步骤：
(1)模型影响参数的数据采集：收集影响光伏发电系统负荷的不同时刻室外温度T、湿度H、风速V、日射量Q、积云量S及光伏雾霾指数参数ζ的数据，及此时刻的负荷，建立成数据包。
(2)对该数据包的数据利用回归分析法和最小二乘法辨识确定负荷预测模型：
p＝μ0+μ1T+μ2H+μ3V+μ4Q+μ5S+μ6ξ。
式中：μ0,μ1,μ2…μ6为模型系数。P为光伏负荷。
进一步，步骤(2)后，还需进行负荷预测模型的验证，具体包括：更新室外温度T、湿度H、风速V、日射量Q、积云量S、光伏雾霾指数参数的数据包，将各参数值代入负荷预测模型中，验证预测结果是否准确，若预测值与实际值误差范围较大，则进行光伏发电系统的负荷预测模型影响参数修正，重新验证，直到预测结果达到要求。
进一步，通过负荷预测得到发电量，确定无线充电时间，实现光伏大巴智能化充电的方法包括：
第一步，检查通信是否正常：通信若正常，由网络终端提供负荷预测所需的模型影响参数，同时检查数据包中的数据是否已更新成最新的数据包。通信若异常，重启系统，若继续异常，则发出错误指令，进行检查。
第二步，检查更新通信是否正常：数据包已更新，将数据包导入到能源管理模块，利用已建立的负荷预测模型得到光伏发电模块的发电量，并通过能源管理模块计算出无线充电模块具体的充电时间，将该充电时间通过控制模块发送指令到无线充电模块。数据包未更新，继续尝试更新指令，直到更新完成。
第三步，无线充电模块收到控制模块发出的开始充电指令，开始为储能模块进行充电，当充电完成后，能源管理模块将接收到完成信号，同时，向无线充电模块发出停止充电指令。
本发明的另一目的在于提供一种实施所述光伏大巴智能充电管理及控制方法的光伏大巴智能充电管理及控制系统，所述光伏大巴智能充电管理及控制系包括：
光伏大巴的储能单元，由光伏发电和公共电网供电。
光伏发电系统，由光伏阵列和光伏发电单元组成，对储能单元充电。
公共电网，通过无线充电模块对储能模块充电。
检测单元，采集光伏大巴中光伏发电系统的发电量与网络终端所提供负荷预测所需的模型影响参数来生成历史实验数据包，用于负荷模型的建立，还用于实时的光伏负荷预测。
能源管理单元，用于对光伏大巴的储能单元的储存电量进行检测与控制。
本发明的另一目的在于提供一种实现所述光伏大巴智能充电管理及控制方法的信息数据处理终端。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器调用时，实现所述的光伏大巴智能充电管理及控制方法。
本发明的另一目的在于提供一种实现所述光伏大巴智能充电管理及控制方法的光伏大巴智能充电管理及控制装置，所述光伏大巴智能充电管理及控制装置包括：
光伏大巴的储能单元，对光伏发电和公共电网供电进行储存。
光伏发电系统，由光伏阵列和光伏发电单元组成，对储能单元充电。
公共电网，通过无线充电模块对储能模块充电。
检测单元，采集光伏大巴中光伏发电系统的发电量与网络终端所提供负荷预测所需的模型影响参数来生成历史实验数据包，用于负荷模型的建立。
能源管理单元，用于对光伏大巴的储能单元的储存电量进行检测与控制。
通信单元，与能源管理单元连接，用于能源管理信息与客户端通信。
客户端，用于对能源管理信息进行显示与操控。
本发明的另一目的在于提供一种实现所述光伏大巴智能充电管理及控制方法的光伏大巴智能充电桩。
综上所述，本发明的优点及积极效果为：本发明通过检测单元采集光伏大巴中光伏发电系统的发电量，与网络终端所提供负荷预测所需的模型参数一起用于建立光伏发电模块负荷预测模型，并进行实时的负荷预测。通过检测单元采集光伏大巴中光伏发电系统的发电量与网络终端所提供负荷预测所需的模型影响参数，利用回归分析法和最小二乘法辨识确定建立光伏发电模块负荷预测模型和实时的负荷预测；通过负荷预测得到发电量，确定无线充电时间，实现光伏大巴智能化充电。
本发明通过负荷预测得到发电量，确定无线充电时间，实现光伏大巴智能化充电。利用负荷预测模型可确定无线充电的时间，可以提高光伏发电的利用率，降低光伏大巴的电力成本。
附图说明
图1是本发明实施例提供的光伏大巴智能充电管理及控制方法流程图。
图2是本发明实施例提供的光伏大巴智能充电管理及控制方法的伏发电模块负荷预测模型的建立和实时的负荷预测流程图。
图3是本发明实施例提供的基于负荷预测模型下光伏大巴无线充电控制流程图。
图4是本发明实施例提供的光伏大巴智能充电管理及控制系统示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
现有技术中，光伏大巴由光伏发电系统和公共电网供电不能确定无线充电时间，不能提高光伏发电的利用率，降低光伏大巴的电费。现有技术没有利用光伏负荷预测模型，确定光伏发电系统的发电量。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种光伏大巴智能充电管理及控制方法及系统，下面结合附图对本发明作详细的描述。
本发明实施例提供的光伏大巴智能充电管理及控制方法如图1所示，包括步骤：
S101，通过检测单元采集光伏大巴中光伏发电系统的发电量与网络终端所提供负荷预测所需的模型影响参数建立光伏发电模块负荷预测模型和实时的负荷预测。
S102，通过负荷预测得到发电量，确定无线充电时间，实现光伏大巴智能化充电。
如图2所示，步骤S101中，本发明实施例提供的光伏大巴智能充电管理及控制方法，包括光伏发电模块负荷预测模型的建立和实时的负荷预测，具体步骤包括：
(1)模型影响参数的数据采集：影响光伏发电系统负荷的因素众多，如室外温度T、湿度H、风速V、日照量Q、积云量S及雾霾指数ζ。收集不同时刻各参数的数据及此时刻的负荷并建立成数据包，
(2)利用回归分析法和最小二乘法辨识确定负荷预测模型：
p＝μ0+μ1T+μ2H+μ3V+μ4Q+μ5S+μ6ξ。
式中：μ0,μ1,μ2…μ6为模型系数；P为光伏负荷。
(3)负荷预测模型的验证：更新室外温度、湿度、风速、日射量、积云量、光伏雾霾指数等参数的数据包，将各参数值代入负荷预测模型中，验证预测结果是否准确，若就预测值与实际值误差范围较大，则进行光伏发电系统的负荷预测模型影响参数修正，重新验证，直到预测结果达到设计要求。
(4)负荷预测模型导入能源管理系统：负荷预测模型主要用于光伏系统的负荷预测、储能系统的充电控制及整个光伏大巴系统的能耗评估。
如图3所示，步骤S102中，本发明通过负荷预测所得到发电量实现光伏大巴充电管理智能化的控制方法具体包括：
(1)检查通信是否正常判别：通信若正常，由网络终端提供负荷预测所需的模型影响参数，同时检查数据包中的数据是否已更新成最新的数据包；通信若异常，重启系统，若继续异常，则发出错误指令，通知工作人员检查。
(2)检查通信是否正常判别：数据包已更新，将数据包导入到能源管理模块，利用已建立的负荷预测模型得到光伏发电模块的发电量，并通过能源管理模块计算出无线充电模块具体的充电时间，将该充电时间通过控制模块发送指令到无线充电模块。数据包未更新，继续尝试更新指令，直到更新完成。
(3)无线充电模块收到控制模块发出的开始充电指令，开始为储能模块进行充电，当充电完成后，能源管理模块将接受到完成信号，与此同时，向无线充电模块发出停止充电指令。
如图4所示，本发明实施例提供的光伏大巴能源管理系统，主要包括如下几部分：
光伏大巴中储能单元，由光伏发电和公共电网供电。
光伏发电系统，由光伏阵列和光伏发电单元组成，对储能单元充电。
公共电网，通过无线充电模块对储能模块充电。
通过检测单元，采集光伏大巴中光伏发电系统的发电量与网络终端所提供负荷预测所需的模型影响参数(室外温度T、湿度H、风速V、日照量Q、积云量S 及雾霾指数ζ等数据)既生成历史实验数据包，用于负荷模型的建立，也用于实时的光伏负荷预。
能源管理单元，用于对光伏大巴的储能单元的储存电量进行检测与控制。
本发明实施例提供一种实现所述光伏大巴智能充电管理及控制方法的光伏大巴智能充电管理及控制装置，所述光伏大巴智能充电管理及控制装置包括：
光伏大巴的储能单元，对光伏发电和公共电网供电进行储存。
光伏发电系统，由光伏阵列和光伏发电单元组成，对储能单元充电。
公共电网，通过无线充电模块对储能模块充电。
检测单元，采集光伏大巴中光伏发电系统的发电量与网络终端所提供负荷预测所需的模型影响参数来生成历史实验数据包，用于负荷模型的建立。
能源管理单元，用于对光伏大巴的储能单元的储存电量进行检测与控制。
通信单元，与能源管理单元连接，用于能源管理信息与客户端通信。
客户端，用于对能源管理信息进行显示与操控。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘SolidState Disk(SSD))等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种光伏大巴智能充电管理及控制方法，其特征在于，所述光伏大巴智能充电管理及控制方法包括：
通过检测单元采集光伏大巴中光伏发电系统的发电量，与网络终端所提供的负荷预测所需的模型影响参数一起用于建立光伏发电模块负荷预测模型，并进行实时的负荷预测；
通过所述负荷预测得到发电量，确定无线充电时间，实现光伏大巴智能化充电。
2.如权利要求1所述的光伏大巴智能充电管理及控制方法，其特征在于，
建立光伏发电模块负荷预测模型，并进行实时的负荷预测的方法包括以下步骤：
(1)模型影响参数的数据采集：收集影响光伏发电系统负荷的不同时刻室外温度T、湿度H、风速V、日射量Q、积云量S及光伏雾霾指数参数ζ的数据，及此时刻的负荷，建立成数据包；
(2)对该数据包的数据利用回归分析法和最小二乘法辨识确定负荷预测模型：
p＝μ0+μ1T+μ2H+μ3V+μ4Q+μ5S+μ6ξ；
式中：μ0,μ1,μ2…μ6为模型系数；P为光伏负荷。
3.如权利要求2所述的光伏大巴智能充电管理及控制方法，其特征在于，
步骤(2)后，还需进行负荷预测模型的验证，具体包括：更新室外温度T、湿度H、风速V、日射量Q、积云量S、光伏雾霾指数参数ζ的数据包，将各参数值代入负荷预测模型中，验证预测结果是否准确；
若预测值与实际值误差范围较大，则进行光伏发电系统的负荷预测模型影响参数修正，重新验证，直到预测结果达到要求。
4.如权利要求1所述的光伏大巴智能充电管理及控制方法，其特征在于，通过负荷预测得到发电量，确定无线充电时间，实现光伏大巴智能化充电的方法包括：
第一步，检查通信是否正常：通信若正常，由网络终端提供负荷预测所需的模型影响参数，同时检查数据包中的数据是否已更新成最新的数据包；通信若异常，重启系统，若继续异常，则发出错误指令，进行检查；
第二步，检查更新通信是否正常：数据包已更新，将数据包导入到能源管理模块，利用已建立的负荷预测模型得到光伏发电模块的发电量，并通过能源管理模块计算出无线充电模块具体的充电时间，将该充电时间通过控制模块发送指令到无线充电模块；数据包未更新，继续尝试更新指令，直到更新完成；
第三步，无线充电模块收到控制模块发出的开始充电指令，开始为储能模块进行充电，当充电完成后，能源管理模块将接收到完成信号，同时，向无线充电模块发出停止充电指令。
5.一种实施权利要求1所述光伏大巴智能充电管理及控制方法的光伏大巴智能充电管理及控制系统，其特征在于，所述光伏大巴智能充电管理及控制系包括：
光伏大巴的储能单元，对光伏发电和公共电网供电进行储存；
光伏发电系统，由光伏阵列和光伏发电单元组成，对储能单元充电；
公共电网，通过无线充电模块对储能模块充电；
检测单元，采集光伏大巴中光伏发电系统的发电量与网络终端所提供负荷预测所需的模型影响参数来生成历史实验数据包，用于负荷模型的建立；
能源管理单元，用于对光伏大巴的储能单元的储存电量进行检测与控制。
6.如权利要求5所述的光伏大巴智能充电管理及控制系统，其特征在于，检测单元还用于实时的光伏负荷的预测。
7.一种实现权利要求1～4任意一项所述光伏大巴智能充电管理及控制方法的信息数据处理终端。
8.一种计算机可读存储介质，包括计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器调用时，实现如权利要求1-4任意一项所述的光伏大巴智能充电管理及控制方法。
9.一种实现权利要求1～4任意一项所述光伏大巴智能充电管理及控制方法的光伏大巴智能充电管理及控制装置，其特征在于，所述光伏大巴智能充电管理及控制装置包括：
光伏大巴的储能单元，对光伏发电和公共电网供电进行储存；
光伏发电系统，由光伏阵列和光伏发电单元组成，对储能单元充电；
公共电网，通过无线充电模块对储能模块充电；
检测单元，采集光伏大巴中光伏发电系统的发电量与网络终端所提供负荷预测所需的模型影响参数来生成历史实验数据包，用于负荷模型的建立；
能源管理单元，用于对光伏大巴的储能单元的储存电量进行检测与控制；
通信单元，与能源管理单元连接，用于能源管理信息与客户端通信；
客户端，用于对能源管理信息进行显示与操控。
10.一种实现权利要求1～4任意一项所述光伏大巴智能充电管理及控制方法的光伏大巴智能充电桩。
CN201910723841.8A 2019-08-07 2019-08-07 一种光伏大巴智能充电管理及控制方法及系统 Pending CN110401259A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910723841.8A CN110401259A (zh) 2019-08-07 2019-08-07 一种光伏大巴智能充电管理及控制方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910723841.8A CN110401259A (zh) 2019-08-07 2019-08-07 一种光伏大巴智能充电管理及控制方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110401259A true CN110401259A (zh) 2019-11-01

Family

ID=68327607

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910723841.8A Pending CN110401259A (zh) 2019-08-07 2019-08-07 一种光伏大巴智能充电管理及控制方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110401259A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112947602A (zh) * 2021-02-01 2021-06-11 合肥阳光新能源科技有限公司 控制光伏跟踪系统的方法、装置及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104362725A (zh) * 2014-11-11 2015-02-18 常熟理工学院 一种电动汽车光电互补智能充电系统
CN205725117U (zh) * 2016-03-31 2016-11-23 湖北追日电气股份有限公司 一种太阳能光伏发电新能源汽车
CN106972534A (zh) * 2017-04-28 2017-07-21 国网山东省电力公司泰安供电公司 一种光伏充电站能量调度管理方法
CN108876052A (zh) * 2018-06-28 2018-11-23 中国南方电网有限责任公司 电动汽车充电负荷预测方法、装置和计算机设备
CN109149624A (zh) * 2017-06-27 2019-01-04 上海太阳能科技有限公司 一种可预测的光储分布式能源管理系统及其控制方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104362725A (zh) * 2014-11-11 2015-02-18 常熟理工学院 一种电动汽车光电互补智能充电系统
CN205725117U (zh) * 2016-03-31 2016-11-23 湖北追日电气股份有限公司 一种太阳能光伏发电新能源汽车
CN106972534A (zh) * 2017-04-28 2017-07-21 国网山东省电力公司泰安供电公司 一种光伏充电站能量调度管理方法
CN109149624A (zh) * 2017-06-27 2019-01-04 上海太阳能科技有限公司 一种可预测的光储分布式能源管理系统及其控制方法
CN108876052A (zh) * 2018-06-28 2018-11-23 中国南方电网有限责任公司 电动汽车充电负荷预测方法、装置和计算机设备

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ZHIGANG ZHAO 等: "Advanced Materials Research", 《ADVANCED MATERIALS RESEARCH》 *
康重庆 等: "《电力系统负荷预测》", 31 July 2007 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112947602A (zh) * 2021-02-01 2021-06-11 合肥阳光新能源科技有限公司 控制光伏跟踪系统的方法、装置及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103580284B (zh) 低压集抄系统
CN102902245B (zh) 一种光伏电站智能监控系统
CN107749629A (zh) 一种基于充电站负荷实时调度充电桩接入的控制方法
KR101298500B1 (ko) 마이크로그리드 시뮬레이션 장치 및 전력 관리 시스템
CN103984316A (zh) 能源管理设备和系统
CN108879947A (zh) 一种基于深度学习算法的分布式光伏发电控制管理系统
CN203225788U (zh) 基于云计算的输电线路监控系统
CN111799840B (zh) 一种离并网一体化电源控制方法及系统
WO2013169903A1 (en) Methods and systems for managing distributed energy resources
CN104124704B (zh) 分布式电源与微网接入主电网的管理方法
Ramu et al. An IoT‐based smart monitoring scheme for solar PV applications
CN109672174A (zh) 能源管理系统
CN105427063A (zh) 一种微电网调度决策方法及系统
JP4992991B2 (ja) 太陽電池制御装置、太陽電池管理装置、電力システム、太陽電池制御装置の制御方法および太陽電池管理方法
CN105305428A (zh) 用双冗余方式提高风预测系统可靠性的方法及系统
CN102109394B (zh) 基于无线温度采集的多栋楼联合温度面积法热计量系统
CN110401259A (zh) 一种光伏大巴智能充电管理及控制方法及系统
Leopold et al. Simulation-based methodology for optimizing energy community controllers
US20210351612A1 (en) Solar inverter power output communications methods, and related computer program products
US11387652B2 (en) Systems and methods for enhanced reactive power management in a hybrid environment
CN206505195U (zh) 一种微气象在线监测系统
CN116885840A (zh) 一种基于实时数据的分布式新能源在线监测方法及系统
CN106786789A (zh) 微网发电量实时控制系统及方法
TWI804942B (zh) 雙軸追日太陽能系統的發電預測模型建立方法
CN115800306A (zh) 考虑风机故障的风光储无功补偿方法、装置及介质

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20191101

RJ01 Rejection of invention patent application after publication