CN114239324B - 一种基于混合自动机的微能源网状态转移空间建模方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于混合自动机的微能源网状态转移空间建模方法，具体如下：（1）根据微能源网的结构将微能源网划分成能源生产单元、能源传输单元、能源转换单元、能源储存单元以及能源消费单元；（2）对能源单元和微能源网系统的运行状态分别进行描述；（3）基于混合自动机建立能源单元的状态转移模型；（4）基于混合自动机建立微能源网系统的状态转移模型。本发明能对微能源网各能源单元的运行状态及其转移条件和转移过程进行精准描述，有利于对微能源网所有能源单元从启动、运行到停止的全过程进行分阶段管理与优化控制。

Description

一种基于混合自动机的微能源网状态转移空间建模方法
技术领域
本发明属于微能源网建模领域，尤其涉及一种基于混合自动机的微能源网状态转移空间建模方法。
背景技术
微能源网作为微电网的延伸，集多种能源（冷、热、电、气）互联、互动、耦合及转化等功能于一体，通过多类型能源间的互补互动和能源的梯级利用，可以有效提高能源的综合利用效率，增强用户供电供能的可靠性，减少环境污染。微能源网作为分布式可再生能源利用的重要形式，是未来以新能源为主体的新型电力系统的重要组成部分。
国内外对微能源网的研究主要集中在建模、规划设计、优化运行策略以及需求侧响应等方面，其中建模是微能源网规划设计、优化运行的基础。当前微能源网建模主要分为2类：从整体的角度和从局部的角度对微能源网进行建模。第一类从整体的角度对微能源网进行建模，不关注组成微能源网系统的各能源单元的建模。典型代表是近年来提出的能源集线器的方法。能源集线器将微能源网抽象为一个多输入多输出的多端口网络，用一个耦合矩阵来描述能源输入和能源输出之间的转换、分配、传输等耦合关系。该EH模型已被广泛应用于微能源网的规划设计、优化运行等方面，其应用的难点在于耦合矩阵的建立。第二类从局部的角度对微能源网进行建模，主要关注微能源网内部组成结构、各能源单元的建模。该方法也得到了广泛的应用。典型代表是近年来提出的能量母线架构，将微能源网划分成电系统、热系统和冷系统，分别对各系统进行建模，然后集成为微能源网模型。
上述二类建模方法主要对微能源网系统的输入-输出关系、内部状态与输入输出的关系进行描述，并不关注微能源网系统内部状态在不同阶段的转移过程。其内部各单元的从启动、运行到停止的多种状态的组合，可构成微能源网不同拓扑下的不同运行模式，上述描述单一拓扑结构下系统输入-输出及其状态的模型，难以描述微能源网多拓扑下不同运行模式的能源单元在不同状态下的运行过程及其状态转移过程。在分布式可再生能源大幅度提升后，亟需建立能够更精确地描述微能源网在多拓扑下不同运行模式的能源单元在不同状态下的运行过程及其状态转移过程的模型，即微能源网在不同阶段的运行状态及状态转移过程需要可观可控。
因此本发明提出一种基于混合自动机的微能源网分阶段状态转移空间建模方法，对微能源网内部状态的分阶段转移条件及其转移过程进行精准描述，以便对微能源网内部所有能源生产单元和能源消费单元从启动、运行到停止的全过程实现分阶段的管理与优化控制。
发明内容
针对上述背景中提到的关于微能源网建模存在无法对微能源网内部状态的分阶段转移条件及其转移过程进行精准描述的问题，本发明以微能源网为研究对象，提出一种基于混合自动机的微能源网状态转移空间建模方法。
一种基于混合自动机的微能源网状态转移空间建模方法，其包括以下步骤：
S1：根据微能源网的结构将微能源网划分成能源生产单元、能源传输单元、能源转换单元、能源储存单元以及能源消费单元；
S2：对能源单元和微能源网系统的运行状态分别进行定义并描述；
S3：基于混合自动机建立能源单元的状态转移模型；
S4：基于混合自动机分别建立微能源网系统的状态转移模型。
所述的基于混合自动机的微能源网状态转移空间建模方法，所述S2中，各能源单元的运行状态描述如下：
S20：能源生产单元主要包括光伏和风电，其运行状态分为最大功率跟踪和停机两种运行状态；
S21：能源传输单元主要包括传输电能的电网络、传输热能的热网络和传输冷能的冷网络，其运行状态可以分为正常运行状态和故障运行状态；通常能源传输单元运行在正常状态，当由于某种原因使得能源传输单元的运行约束遭到破坏时，能源传输单元由正常运行状态转移到故障状态；
S22：能源转换单元主要包括燃气轮机、燃气锅炉以及余热锅炉等，其运行状态可以分为正常运行状态和停止运行状态；通过定义一个二进制逻辑变量来决定能源转换单元运行在哪种状态，该二进制逻辑变量取值由系统实际需求决定；
S23：能源储存单元包括储电装置、储热装置以及储冷装置，其运行状态可以分为四种状态：充能、放能、空闲以及停机；能源储存单元在充能、放能、空闲和停机的运行状态之间进行转换，转换条件由系统实际需求决定；
S24：能源消费单元包括电负荷、热负荷和冷负荷，负荷可分为可中断负荷和不可中断负荷；当系统在负荷高峰期出现供能不足时，切断可中断负荷，保证系统能量平衡和关键负荷的安全稳定供电；所述能源消费单元分为：正常运行状态和减载运行状态。
所述的基于混合自动机的微能源网状态转移空间建模方法，所述S2中对微能源网系统的运行状态描述如下：
微能源网系统的运行状态可分为停止状态、启动状态、正常状态、警戒状态、紧急状态和崩溃状态。
（1）停止状态：微能源网内的所有能源单元都处于停机状态，微能源网处于停止状态。
（2）启动状态：微能源网内的所有能源单元从停机状态转换到启动状态，各单元逐渐开始运行到各自的正常工作点，是微能源网从停止状态到正常运行状态的过渡过程。
（3）正常状态：在正常运行状态下，微能源网的电压、频率，传输网管道压力和温度等参数均在允许的范围内，各设备运行在正常状态，满足所有的功率平衡等式和设备出力不等式约束。
（4）警戒状态：当微能源网中的能源生产单元出现故障不能连续运行或部分单元的运行环境出现变化导致系统的运行参数处于上下限值附近，任何来自外界的干扰都可能使系统参数偏离所能允许的最大范围，此时微能源网进入到警戒状态，虽然系统可以正常运行，但需要采取预防性控制措施使微能源网恢复到正常运行状态。
（5）紧急状态：当系统处于正常运行状态或警戒状态时，若系统受到严重干扰导致某些重要参数超过所能允许的最大范围，出现少量甩负荷，系统安全稳定运行面临威胁，此时系统进入到紧急状态，需要采取紧急控制措施使微能源网恢复到正常运行状态。
（6）崩溃状态：当系统处于紧急状态时，若采取措施不及时或者干扰较大时，系统的某些设备参数出现严重的越限，无法满足安全运行的约束条件，出现不可控制的甩负荷、严重的功率不平衡，系统可能失去稳定，进入到崩溃状态，此时需要采取相关措施使系统从崩溃状态逐渐恢复。
所述的基于混合自动机的微能源网状态转移空间建模方法，所述S4中，基于混合自动机的方法建立能源单元的状态转移模型实现过程为：
S30：确定各能源单元的运行状态，建立各能源单元在不同的运行状态下的微分方程和代数方程；
S31：确定各能源单元在不同的运行状态间转移的条件，用圆圈表示各能源单元的运行状态，用有向曲线表示不同的运行状态间的转移过程，同时在有向曲线边上标注各能源单元在不同的运行状态间的转移条件；
所述各能源单元在不同的运行状态是指：能源生产单元的最大功率跟踪和停机两种运行状态，能源传输单元的正常运行状态和故障运行状态，能源转换单元的正常运行状态和停止运行状态，能源储存单元的充能、放能、空闲和停机，能源消费单元的正常运行状态和减载运行状态。
所述的基于混合自动机的微能源网状态转移空间建模方法，所述S4中，基于混合自动机的方法建立微能源网系统的状态转移模型实现过程为：
S40：确定微能源网系统的运行状态，建立微能源网系统在停止状态、启动状态、正常状态、警戒状态、紧急状态、崩溃状态的微分方程和代数方程；
S41：确定微能源网系统在停止状态、启动状态、正常状态、警戒状态、紧急状态、崩溃状态间转移的条件，用圆圈表示微能源网系统的运行状态，用有向曲线表示停止状态、启动状态、正常状态、警戒状态、紧急状态、崩溃状态的转移过程，同时在有向曲线边上标注微能源网系统在停止状态、启动状态、正常状态、警戒状态、紧急状态、崩溃状态的转移条件。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：1.能对微能源网内部状态的分阶段转移条件及其转移过程进行精准描述，提高了微能源网的可观可控性；2.所建立的微能源网状态转移模型，有利于对微能源网所有能源生产单元和能源消费单元从启动、运行到停止的全过程进行分阶段管理与优化控制。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
图2为微能源网的结构。
图3为光伏单元的状态转移模型。
图4为燃气轮机的状态转移模型。
图5为能源传输单元的状态转移模型。
图6为储电装置的状态转移模型。
图7为能源消费单元的状态转移模型。
图8为微能源网系统的运行状态转移模型。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的具体实施方案作详细说明。应该强调的是下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。
如图1所示，本发明公开了一种基于混合自动机的微能源网状态转移空间建模方法，其具体步骤为：
S1：根据微能源网的结构将微能源网划分成能源生产单元、能源传输单元、能源转换单元、能源储存单元以及能源消费单元；
图2为微能源网的结构，由能源生产单元、能源传输单元、能源转换单元、能源储存单元以及能源消费单元组成。能源生产单元包括光伏单元、风电单元等可再生能源单元以及电网和天然气网注入微能源网的功率。能源转换单元主要实现不同形式能源间的相互转化，具体包括燃气轮机、燃气锅炉、余热锅炉、电制冷机以及吸收式制冷机。能源储存单元包括储电装置、储热装置以及储冷装置，在能量有富余时实现能量的储存，能量不足时进行能量释放。能源消费单元包括电负荷、热负荷以及冷负荷。
S2：对能源单元和微能源网系统的运行状态分别进行描述；
能源单元的运行状态描述如下：
A.能源生产单元运行状态
能源生产单元主要是光伏和风电，其运行状态分为最大功率跟踪和停机两种运行状态。
B.能源传输单元运行状态
能源传输单元主要包括传输电能的电网络、传输热能的热网络和传输冷能的冷网络，其运行状态可以分为正常运行状态和故障运行状态；通常能源传输单元运行在正常状态，当由于某种原因使得能源传输单元的运行约束遭到破坏时，能源传输单元由正常运行状态转移到故障状态。
C.能源转换单元运行状态
能源转换单元主要包括燃气轮机、燃气锅炉以及余热锅炉等，其运行状态可以分为正常运行状态和停止运行状态；通过定义一个二进制逻辑变量来决定能源转换单元运行在哪种状态，该二进制逻辑变量取值由系统实际需求决定。
D.能源储存单元运行状态
能源储存单元包括储电装置、储热装置以及储冷装置，其运行状态可以分为四种状态：充能、放能、空闲以及停机；能源储存单元在上述不同运行状态之间进行转换，转换条件由系统实际需求决定。
E.能源消费单元运行状态
能源消费单元包括电负荷、热负荷和冷负荷，负荷可分为可中断负荷和不可中断负荷。当系统在负荷高峰期出现供能不足时，切断可中断负荷，保证系统能量平衡和关键负荷的安全稳定供电；因此，能源消费单元可分为两种运行状态:正常运行状态和减载运行状态。
对微能源网系统的运行状态描述如下：
所述微能源网系统的运行状态分为：停止状态、启动状态、正常状态、警戒状态、紧急状态和崩溃状态。通常情况下，微能源网需要运行在正常状态，以确保微能源网的供能质量和实现系统的经济运行。当微能源网处在其它状态下时，需要采取牵引控制措施，通过协调内部单元来使微能源网恢复到正常运行状态，下面对各个状态进行描述。
（1）停止状态：微能源网内的所有能源单元都处于停机状态，微能源网处于停止状态。
（2）启动状态：微能源网内的所有能源单元从停机状态转换到启动状态，各单元逐渐开始运行到各自的正常工作点，是微能源网从停止状态到正常运行状态的过渡过程。
（3）正常状态：在正常运行状态下，微能源网的电压、频率，传输网管道压力和温度等参数均在允许的范围内，各设备运行在正常状态，满足所有的功率平衡等式和设备出力不等式约束。
（4）警戒状态：当微能源网中的能源生产单元出现故障不能连续运行或部分单元的运行环境出现变化导致系统的运行参数处于上下限值附近，任何来自外界的干扰都可能使系统参数偏离所能允许的最大范围，此时微能源网进入到警戒状态，虽然系统可以正常运行，但需要采取预防性控制措施使微能源网恢复到正常运行状态。
（5）紧急状态：当系统处于正常运行状态或警戒状态时，若系统受到严重干扰导致某些重要参数超过所能允许的最大范围，出现少量甩负荷，系统安全稳定运行面临威胁，此时系统进入到紧急状态，需要采取紧急控制措施使微能源网恢复到正常运行状态。
（6）崩溃状态：当系统处于紧急状态时，若采取措施不及时或者干扰较大时，系统的某些设备参数出现严重的越限，无法满足安全运行的约束条件，出现不可控制的甩负荷、严重的功率不平衡，系统可能失去稳定，进入到崩溃状态，此时需要采取相关措施使系统从崩溃状态逐渐恢复。
S3：基于混合自动机建立能源单元的状态转移模型；
1）能源生产单元转移空间建模
以光伏单元为例，光伏的运行状态由光照强度G来确定，当G高于阈值C时，其取值大小取决于光伏电池性能，光伏将运行在最大功率跟（Maximum power point tracking，MPPT）状态，否则，光伏将运行在OFF状态。光伏的输出功率特性可以简化为如下式所示：
Figure 527538DEST_PATH_IMAGE001
（1）
上式中，P pv和P mppt分别表示光伏实际输出功率和运行在最大功率点的输出功率，则基于混合自动机建立光伏单元的状态转移模型如图3所示。
2）能源转换单元状态转移空间建模
以燃气轮机为例，基于混合自动机建立能源传输转换单元的状态转移模型。燃气轮机通过燃烧天然气，带动发电机组发电，其数学模型可以表示为：
Figure 710258DEST_PATH_IMAGE002
（2）
上式中，F GT表示燃气轮机消耗的天然气量，L NG表示天然气的低位热值，
Figure 896520DEST_PATH_IMAGE003
表示燃气轮机的转换效率，Δt表示当前时间，系数k GT是一个描述当前燃气轮机状态的二进制变量，用于决定是否启动燃气轮机，其取值由系统决定。所述基于混合自动机建立燃气轮机的状态转移模型如图4所示。
3）能源传输单元状态转移空间建模
能源传输单元主要包括传输电能的电网络、传输热能的热网络和传输冷能的冷网络，所述能源传输单元的运行状态可以分为正常运行状态和故障运行状态。则基于混合自动机建立能源传输单元的状态转移模型如图5所示。
4）能源储存单元状态转移空间建模
以储电装置为例，荷电状态(SOC)是储电装置重要的性能指标，其充电和放电时的SOC可以描述为如下表达式：
充电时：
Figure 822888DEST_PATH_IMAGE004
（3）
放电时：
Figure 293052DEST_PATH_IMAGE005
（4）
式（3）和（4）中，
Figure 646673DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 54652DEST_PATH_IMAGE007
分别表示储电装置在时刻t+1的荷电量和时刻t的荷电量，
Figure 784710DEST_PATH_IMAGE008
为充能效率，
Figure 719168DEST_PATH_IMAGE009
为放能效率，
Figure 615929DEST_PATH_IMAGE010
和
Figure 901417DEST_PATH_IMAGE011
分别表示储电装置在t时刻的充能功率和放能功率，
Figure 904008DEST_PATH_IMAGE012
和
Figure 568338DEST_PATH_IMAGE013
分别表示储电装置的能量损失率和额定容量，Δt表示当前时间。则基于混合自动机建立储电装置的状态转移模型如图6所示。
5）能源消费单元状态转移空间建模
能源消费单元包括电负荷、热负荷和冷负荷，负荷可分为可中断负荷和不可中断负荷。当系统在负荷高峰期出现供能不足时，切断可中断负荷，保证系统能量平衡和关键负荷的安全稳定供电。因此，能源消费单元可分为两种运行状态:正常运行状态和减载运行状态。则基于混合自动机建立能源消费单元的状态转移模型如图7所示。
步骤4：基于混合自动机建立微能源网系统的状态转移模型；
微能源网运行状态可分为停止、启动、正常状态、警戒状态、紧急状态和崩溃状态。基于混合自动机建立微能源网系统的运行状态转移模型如图8所示。
图8中，无论微能源网处在哪种运行状态，都可以用下式三个方程来描述其运行特性；三个方程分别对应微能源网系统各单元及其控制的动态变化特性、微能源网运行时需要满足的等式约束条件、微能源网中的各单元在运行时需要满足的不等式约束条件。
Figure 263762DEST_PATH_IMAGE014
（5）
Figure 770967DEST_PATH_IMAGE015
（6）
Figure 701882DEST_PATH_IMAGE016
（7）
方程（5）用来描述微能源网系统各单元及其控制的动态变化特性，其中x表示系统状态变量，
Figure 610933DEST_PATH_IMAGE017
表示系统状态变量x的导数，y表示系统输出，u表示系统控制输入变量，p表示外部干扰。
方程（6）用来描述微能源网运行时需要满足的等式约束条件，等式约束条件由微能源网本身性质所决定，一般指系统的功率平衡约束，即微能源网能源生产单元产生的功率在任一时刻等于能源消费单元消耗的功率。
方程（7）用来描述微能源网中的各单元在运行时需要满足的不等式约束条件，一般指各单元的运行参数需要保持在安全运行范围内。
本发明可以对微能源网内部状态从启动、正常运行、警戒状态、紧急状态、崩溃状态和恢复状态、停机各阶段的转移条件及其转移过程进行统一的描述，全面描述各阶段之间的状态转移过程中发生的能量转换关系及其转移条件，有利于对微能源网的所有能源单元从启动、运行到停止的全过程实现分阶段的管理与优化控制，例如通过转移条件的限制使得微能源网的正常运行状态得到有效控制而不至于转移到警戒状态、紧急状态、崩溃状态。
一个典型应用就是可以设计和选择系统的最优状态转移轨迹，如微能源网在完成某一目标时，需要从状态s1转移到状态下s8运行，假设从状态s1转移到状态s8共可形成多条状态转移路径，这个时候就需要基于所建立的微能源网状态转移模型，以某一指标为依据来设计和选择一条系统的最优状态转移轨迹，这里选择最优轨迹的依据指标可以是系统的经济性指标，如运行成本最小，也可以是系统的稳定性等指标。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (2)

1.一种基于混合自动机的微能源网状态转移空间建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：根据微能源网的结构将微能源网划分成能源生产单元、能源传输单元、能源转换单元、能源储存单元以及能源消费单元；
S2：对能源单元和微能源网系统的运行状态分别进行定义并描述；
S3：基于混合自动机建立能源单元的状态转移模型；
S4：基于混合自动机建立微能源网系统的状态转移模型；
其中，所述S2中对能源单元的运行状态描述如下：
S20：能源生产单元包括光伏和风电，其运行状态分为最大功率跟踪和停机两种运行状态；
S21：能源传输单元包括传输电能的电网络、传输热能的热网络和传输冷能的冷网络，其运行状态分为正常运行状态和故障运行状态；通常能源传输单元运行在正常状态，当能源传输单元的运行约束遭到破坏时，能源传输单元由正常运行状态转移到故障状态；
S22：能源转换单元包括燃气轮机、燃气锅炉以及余热锅炉，其运行状态分为正常运行状态和停止运行状态；通过定义一个二进制逻辑变量来决定能源转换单元运行在哪种状态，该二进制逻辑变量取值由系统实际需求决定；
S23：能源储存单元包括储电装置、储热装置以及储冷装置，其运行状态分为四种状态：充能、放能、空闲以及停机；所述能源储存单元在充能、放能、空闲和停机的运行状态之间进行转换，转换条件由系统实际需求决定；
S24：能源消费单元包括电负荷、热负荷和冷负荷，负荷分为可中断负荷和不可中断负荷；当系统在负荷高峰期出现供能不足时，切断可中断负荷，保证系统能量平衡和关键负荷的安全稳定供电；能源消费单元分为：正常运行状态和减载运行状态；
所述S2中对微能源网系统的运行状态描述如下：
微能源网系统的运行状态分为停止状态、启动状态、正常状态、警戒状态、紧急状态和崩溃状态；
（1）停止状态：微能源网内的所有能源单元都处于停机状态，微能源网处于停止状态；
（2）启动状态：微能源网内的所有能源单元从停机状态转换到启动状态，各单元逐渐开始运行到各自的正常工作点，是微能源网从停止状态到正常运行状态的过渡过程；
（3）正常状态：在正常运行状态下，微能源网的电压、频率，传输网管道压力和温度等参数均在允许的范围内，各设备运行在正常状态，满足所有的功率平衡等式和设备出力不等式约束；
（4）警戒状态：当微能源网中的能源生产单元出现故障不能连续运行或部分单元的运行环境出现变化导致系统的运行参数处于上下限值附近，任何来自外界的干扰都可能使系统参数偏离所能允许的最大范围，此时微能源网进入到警戒状态，虽然系统可以正常运行，但需要采取预防性控制措施使微能源网恢复到正常运行状态；
（5）紧急状态：当系统处于正常运行状态或警戒状态时，若系统受到严重干扰导致某些重要参数超过所能允许的最大范围，出现少量甩负荷，系统安全稳定运行面临威胁，此时系统进入到紧急状态，需要采取紧急控制措施使微能源网恢复到正常运行状态；
（6）崩溃状态：当系统处于紧急状态时，若采取措施不及时或者干扰较大时，系统的设备参数出现严重的越限，无法满足安全运行的约束条件，出现不可控制的甩负荷、严重的功率不平衡，系统可能失去稳定，进入到崩溃状态，此时需要采取相关措施使系统从崩溃状态逐渐恢复；
所述S3中，基于混合自动机的方法建立能源单元的状态转移模型实现过程为：
S30：确定各能源单元的运行状态，建立各能源单元在不同的运行状态下的微分方程和代数方程；
S31：确定各能源单元在不同运行状态间转移的条件，用圆圈表示各能源单元的运行状态，用有向曲线表示不同的运行状态间的转移过程，同时在有向曲线边上标注各能源单元在不同的运行状态间的转移条件；
所述各能源单元在不同的运行状态是指：能源生产单元的最大功率跟踪和停机两种运行状态，能源传输单元的正常运行状态和故障运行状态，能源转换单元的正常运行状态和停止运行状态，能源储存单元的充能、放能、空闲和停机，能源消费单元的正常运行状态和减载运行状态。
2.根据权利要求1所述的基于混合自动机的微能源网状态转移空间建模方法，其特征在于：所述S4中，基于混合自动机的方法建立微能源网系统的状态转移模型实现过程为：
S40：确定微能源网系统的运行状态，建立微能源网系统在停止状态、启动状态、正常状态、警戒状态、紧急状态、崩溃状态下的微分方程和代数方程；
S41：确定微能源网系统在停止状态、启动状态、正常状态、警戒状态、紧急状态和崩溃状态间转移的条件，用圆圈表示微能源网系统的运行状态，用有向曲线表示停止状态、启动状态、正常状态、警戒状态、紧急状态和崩溃状态间的转移过程，同时在有向曲线边上标注微能源网系统在停止状态、启动状态、正常状态、警戒状态、紧急状态和崩溃状态间的转移条件。
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100588070C (zh) * 2006-11-22 2010-02-03 中国科学院电工研究所 一种微型电网的控制与管理系统
US9747183B2 (en) * 2013-12-31 2017-08-29 Ciena Corporation Method and system for intelligent distributed health monitoring in switching system equipment
CN103954874B (zh) * 2014-05-27 2017-02-01 华北电力大学 一种全网与局部模型相结合的变电站运行状态分析方法
CN204424898U (zh) * 2014-09-02 2015-06-24 南方电网科学研究院有限责任公司 一种新型的微网系统控制装置
CN106684871B (zh) * 2017-03-29 2019-04-19 华东交通大学 一种基于容错思想的智能配电网自愈控制方法
CN109327042B (zh) * 2018-09-27 2023-02-10 南京邮电大学 一种微电网多能源联合优化调度方法
CN109460949B (zh) * 2018-10-10 2021-12-07 上海工程技术大学 一种基于混合自动机的物流网络优化方法
CN111507529A (zh) * 2020-04-18 2020-08-07 东北电力大学 基于经济-环境及能源动态定价双层博弈微能源网容量优化规划方法
CN112398164B (zh) * 2020-10-30 2022-06-28 东南大学 含共享储能系统的微能源网群优化运行及成本分配方法
CN112287504B (zh) * 2020-12-25 2021-04-20 中国电力科学研究院有限公司 一种配电网离线/在线一体化仿真系统和方法

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