CN114899853B - 一种新型的能源发电及储能智慧管理设备和系统 - Google Patents
一种新型的能源发电及储能智慧管理设备和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114899853B CN114899853B CN202210500047.9A CN202210500047A CN114899853B CN 114899853 B CN114899853 B CN 114899853B CN 202210500047 A CN202210500047 A CN 202210500047A CN 114899853 B CN114899853 B CN 114899853B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- energy
- power generation
- energy storage
- data
- information
- 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
Links
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000010248 power generation Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 23
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 claims abstract description 15
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 29
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 15
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 13
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 10
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 9
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 6
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 5
- 238000007635 classification algorithm Methods 0.000 claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims description 3
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims description 3
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 3
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 3
- 238000002955 isolation Methods 0.000 claims description 3
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 3
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 3
- 238000013508 migration Methods 0.000 claims description 3
- 230000005012 migration Effects 0.000 claims description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 claims description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000013523 data management Methods 0.000 claims description 2
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 abstract description 3
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 abstract description 2
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 6
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000009191 jumping Effects 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 238000006386 neutralization reaction Methods 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
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
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
- H02J3/32—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means
-
- 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
- H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
- H02J13/00006—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by information or instructions transport means between the monitoring, controlling or managing units and monitored, controlled or operated power network element or electrical equipment
- H02J13/00022—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by information or instructions transport means between the monitoring, controlling or managing units and monitored, controlled or operated power network element or electrical equipment using wireless data transmission
-
- 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
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
- H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
- H02J3/466—Scheduling the operation of the generators, e.g. connecting or disconnecting generators to meet a given demand
-
- 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
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/14—Energy storage units
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明公开了一种新型的能源发电及储能智慧管理设备和系统，包括新能源发电系统，双向逆变器，储能系统，信息监测模块，主控制台系统，所述双向逆变器包括双向的DC‑DC，以及双向的DC‑AC变换，和电网或者储能装置之间进行能量传输；本发明提出的一种新型的能源发电及储能智慧管理设备和系统由一套主控制台系统，若干新能源发电系统、储能系统、以及双向逆变器等构成的发电及储能智慧管理系统，对能源发电的效率进行调节，可以实现对节点能源的输出峰值智能控制，并且通过储能系统实现削峰填谷补能，实现了能源发电的高效和高质量利用。
Description
技术领域
本发明属于技术领域，具体涉及一种新型的能源发电及储能智慧管理设备和系统。
背景技术
2020年9月我国明确提出2030年“碳达峰”与2060年“碳中和”目标。新能源发电、削峰填谷补能以及用电端的智慧电能管理，是实行“碳中和”目标的重要抓手，其技术的应用和示范推广具有极大的市场应用前景和社会意义，为此本发明提出一种新型的能源发电及储能智慧管理设备和系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种新型的能源发电及储能智慧管理设备和系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种新型的能源发电及储能智慧管理设备和系统，包括新能源发电系统，双向逆变器，储能系统，信息监测模块，主控制台系统，所述双向逆变器包括双向的DC-DC，以及双向的DC-AC变换，和电网或者储能装置之间进行能量传输。
优选的，对发电端输出的电能进行升压，然后转化为交流电输出到电网；对发电端输出的电能进行升压或者降压操作，然后转化为直流电存储到储能电池；对输出的电能进行处理，提高电能输出质量，其方式包括且不限于多次滤波处理消除谐波干扰、进行电压或者电流的移相操作提高有功功率因素、电压隔离提高安全用电等级；双向能量传输的效率大于94％。
优选的，可以通过主控制台的系统软件远程灵活配置其工作模式，实现上述双向逆变器的一项或者多项操作。
优选的，所述储能系统系统采用模块化设计，分为电池管理模块，信息监测模块和保护电路，储能电池组三大模块。
优选的，电池管理模块1可以和电池管理模块2一直到电池管理模块N相互联网，实现多模块联合储能，管理参数和监测等级可以通过主控制台的系统软件远程灵活配置。
优选的，信息监测模块1可以和信息监测模块2，一直到信息监测模块N相互联网，通过主控制台的系统软件远程对过压、过流、温度、单个电芯的充放电次数、充放电时间参数进行监测；实施远程操作，包括且不限于过安全阈值后自动告警，紧急情况下自动切断电路，实现对单个或者多个模块进行工作模式设置，打开或者关闭；优选的，信息监测模块1通过信息接口连接监测和保护电路1、新型逆变器控制电路1、新能源发电系统控制电路1，实时获取和控制上述模块的功能参数；功能参数包括且不限于电压、电流、相位、温度、电池的电芯信息、外界环境信息；优选的，主控制台系统由分布式云数据平台，算法层，应用端软件三部分构成，主控制台系统通过无线网络采集发电和储能系统的各子模块参数和信息，形成大数据信息；上述数据上传至分布式云数据平台，根据相应的需求调用算法层执行机器学习操作和参数调整自我迭代，最终实现AI智能分析和自主灵活配置。
优选的，分布式云数据平台拥有“云-边-端”高效协同计算机制，以满足能源管理应用的实时性要求；其具有模型压缩技术，降低模型对边端计算和存储资源的要求；算法层可灵活部署和执行分类算法，包括且不限于贝叶斯线性判别分析，支持向量机，深度神经网络，类脑神经网络；并且针对云端和边端的数据分布差异，可以实现云平台的迁移学习模型；优选的，应用软件可以自由部署在PC端、移动端或者VR端；该软件针对个人或者企业用户实现分布式管理和操作；获得授权的用户在应用端可以远程查询或者设置现场系统的工作模式，或者获得各类数据统计，实现远程一体化操作代替现场操作环节。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明提出的一种新型的能源发电及储能智慧管理设备和系统由一套主控制台系统，若干新能源发电系统、储能系统、以及双向逆变器等构成的发电及储能智慧管理系统，对能源发电的效率进行调节，可以实现对节点能源的输出峰值智能控制，并且通过储能系统实现削峰填谷补能，实现了能源发电的高效和高质量利用。
附图说明
图1为本发明的系统原理图：
图2为本发明的双向逆变器的结构拓扑图；
图3为本发明的主控器的网络结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1至图3，本发明提供一种技术方案：一种新型的能源发电及储能智慧管理设备和系统，包括新能源发电系统，双向逆变器，储能系统，信息监测模块，主控制台系统，所述双向逆变器包括双向的DC-DC，以及双向的DC-AC变换，和电网或者储能装置之间进行能量传输。
本实施例中，优选的，对发电端输出的电能进行升压，然后转化为交流电输出到电网；对发电端输出的电能进行升压或者降压操作，然后转化为直流电存储到储能电池；对输出的电能进行处理，提高电能输出质量，其方式包括且不限于多次滤波处理消除谐波干扰、进行电压或者电流的移相操作提高有功功率因素、电压隔离提高安全用电等级；双向能量传输的效率大于94％。
本实施例中，优选的，可以通过主控制台的系统软件远程灵活配置其工作模式，实现上述双向逆变器的一项或者多项操作；本实施例中，优选的，所述储能系统系统采用模块化设计，分为电池管理模块，信息监测模块和保护电路，储能电池组三大模块；本实施例中，优选的，电池管理模块1可以和电池管理模块2一直到电池管理模块N相互联网，实现多模块联合储能，管理参数和监测等级可以通过主控制台的系统软件远程灵活配置；本实施例中，优选的，信息监测模块1可以和信息监测模块2，一直到信息监测模块N相互联网，通过主控制台的系统软件远程对过压、过流、温度、单个电芯的充放电次数、充放电时间参数进行监测；实施远程操作，包括且不限于过安全阈值后自动告警，紧急情况下自动切断电路，实现对单个或者多个模块进行工作模式设置，打开或者关闭；本实施例中，优选的，信息监测模块1通过信息接口连接监测和保护电路1、新型逆变器控制电路1、新能源发电系统控制电路1，实时获取和控制上述模块的功能参数；功能参数包括且不限于电压、电流、相位、温度、电池的电芯信息、外界环境信息。
本实施例中，优选的，主控制台系统由分布式云数据平台，算法层，应用端软件三部分构成，主控制台系统通过无线网络采集发电和储能系统的各子模块参数和信息，形成大数据信息；上述数据上传至分布式云数据平台，根据相应的需求调用算法层执行机器学习操作和参数调整自我迭代，最终实现AI智能分析和自主灵活配置；优选的，分布式云数据平台拥有“云-边-端”高效协同计算机制，以满足能源管理应用的实时性要求；其具有模型压缩技术，降低模型对边端计算和存储资源的要求；算法层可灵活部署和执行分类算法，包括且不限于贝叶斯线性判别分析，支持向量机，深度神经网络，类脑神经网络；并且针对云端和边端的数据分布差异，可以实现云平台的迁移学习模型；本实施例中，优选的，应用软件可以自由部署在PC端、移动端或者VR端；该软件针对个人或者企业用户实现分布式管理和操作；获得授权的用户在应用端可以远程查询或者设置现场系统的工作模式，或者获得各类数据统计，实现远程一体化操作代替现场操作环节。
如图2所示，双向逆变器通过模块配置，可以实现DC-DC-AC，AC-DC-AC转化，实现从发电、储能到用电的自由配置。
如图3所示，通过信息监测模块获取各子系统的工作状态以及能源系统的参数，将数据实施上传至能源数据管理云平台；平台首先对各个参数调用算法层执行基于大数据的AI训练，建立能源系统运行的AI模型；最后，基于AI模型对各参数的正常/异常状态启动系统的自适应管理，以实现整套系统的智慧管理。
作为算法层的一个典型应用，本专利对所使用的分类算法之一贝叶斯线性判别分析执行过程进行简单描述：
该算法中，假设目标y与特征向量X线性相关，z为高斯噪声，则线性分类器的形式如下：
y＝wTX+Z (1-1)
设Sxy＝{(x1,y1)，...，(xL,yL)}为训练集，由特征向量xi和相应的二元态yi∈{1,2}构成。由(4-1)我们可以得到权重w的似然函数：
式中，Y表示包含所有训练目标的向量，表示训练特征向量的水平叠加得到的矩阵，β表示噪声的逆方差，L表示训练样本的数目。
在BLDA中，通过扩展w的维数，即w的最后一项是偏差项，将噪声z合并到权重w中，假设权重w的先验分布为：
其中w被扩展到n+1维，最后一个项是偏差项，I'(α)是一个n+1维的对角矩阵，其形式为：
根据似然函数和先验分布，后验分布可以用贝叶斯规则计算为：
由于先验分布和似然分布均为高斯分布，后验分布也具有高斯形式，其分布可由w和协方差(C)的平均值(m)确定，如下所示：
最终，对于一个新样本输入我们得到它的预测回归值/>的分布函数：
其中表示正态分布。预测分布函数的均值u和方差σ2为：
在其中均值u为我们需要的回归目标值。
为了进一步提高系统的在线性能，本专利提出了一种改进型的自适应贝叶斯线性判别分析(Self Adaptive Bayesian Linear Discriminant Analysis,SA-BLDA)检测方法。该方法中L表示当前分类叠加求平均值的次数，也即重复的round数，Lmin和Lmax分别表示识别一个目标数据所需要的最小和最大round数。θ0是控制输出的阈值。本算法中，设置Lmin＝2，Lmax＝8，θ0＝0.2。具体的算法检测流程如下：
(1)系统初始化，设置L＝0；
(2)接收新一轮的round数据,更新L＝L+1；
(3)在当前round中，对应于当前需要分析的目标数据(设为9个数据)，则分别进行特征提取得到9个特征向量；
(4)对每个具体的目标数据，都对前L个累积的round特征向量执行叠加后求平均操作；
(5)采用SA-BLDA分类器分别计算各目标数据的回归分值，记为RSi；RSi＝{RS1，RS2，……RS9}；然后，将这些RSi分值进行归一化，这时得到的9个目标数据回归分值均在区间[0,1]；
(6)如果L≥Lmin且L<Lmax，则执行第7步，否则跳转到第9步；
(7)计算RSmax和RSsec的差值：Δθ＝RSmax-RSsec；式中，RSmax代表RSi中9个回归分值中的最大值，而Ssec代表次大值；
(8)如果Δθ>θ0则执行第9步，反之跳转至第2步；
(9)如果L≥Lmax，立即跳转至第10步；
(10)结束当前trial(即当前数据段)的识别，输出识别结果(最大分值RSmax所对应的目标数据)；同时跳转到步骤1，准备下一个trial的识别。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (1)
1.一种新型的能源发电及储能智慧管理设备和系统，其特征在于：包括新能源发电系统，双向逆变器，储能系统，信息监测模块，主控制台系统，所述双向逆变器包括双向的DC-DC，以及双向的DC-AC变换，和电网或者储能装置之间进行能量传输，对发电端输出的电能进行升压，然后转化为交流电输出到电网；对发电端输出的电能进行升压或者降压操作，然后转化为直流电存储到储能电池；对输出的电能进行处理，提高电能输出质量，其方式包括且不限于多次滤波处理消除谐波干扰、进行电压或者电流的移相操作提高有功功率因素、电压隔离提高安全用电等级，可以通过主控制台的系统软件远程灵活配置其工作模式，所述储能系统系统采用模块化设计，分为电池管理模块，信息监测模块和保护电路，储能电池组三大模块，电池管理模块1可以和电池管理模块2一直到电池管理模块N相互联网，实现多模块联合储能，管理参数和监测等级可以通过主控制台的系统软件远程灵活配置，信息监测模块1可以和信息监测模块2，一直到信息监测模块N相互联网，通过主控制台的系统软件远程对过压、过流、温度、单个电芯的充放电次数、充放电时间参数进行监测；实施远程操作，包括且不限于过安全阈值后自动告警，紧急情况下自动切断电路，实现对单个或者多个模块进行工作模式设置，打开或者关闭，信息监测模块通过信息接口连接监测和保护电路、新型逆变器控制电路、新能源发电系统控制电路，实时获取和控制上述模块的功能参数；功能参数包括且不限于电压、电流、相位、温度、电池的电芯信息、外界环境信息，主控制台系统由分布式云数据平台，算法层，应用端软件三部分构成，主控制台系统通过无线网络采集发电和储能系统的各子模块参数和信息，形成大数据信息；上述数据上传至分布式云数据平台，根据相应的需求调用算法层执行机器学习操作和参数调整自我迭代，最终实现AI智能分析和自主灵活配置，通过信息监测模块获取各子系统的工作状态以及能源系统的参数，将数据实施上传至能源数据管理云平台；平台首先对各个参数调用算法层执行基于大数据的AI训练，建立能源系统运行的AI模型；最后，基于AI模型对各参数的正常/异常状态启动系统的自适应管理，以实现整套系统的智慧管理，分布式云数据平台拥有“云-边-端”高效协同计算机制，以满足能源管理应用的实时性要求；其具有模型压缩技术，降低模型对边端计算和存储资源的要求；算法层可灵活部署和执行分类算法，包括且不限于贝叶斯线性判别分析，支持向量机，深度神经网络，类脑神经网络；并且针对云端和边端的数据分布差异，可以实现云平台的迁移学习模型，该应用软件可以自由部署在PC端、移动端或者VR端；该软件针对个人或者企业用户实现分布式管理和操作；获得授权的用户在应用端可以远程查询或者设置现场系统的工作模式，或者获得各类数据统计，实现远程一体化操作代替现场操作环节。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210500047.9A CN114899853B (zh) | 2022-05-06 | 2022-05-06 | 一种新型的能源发电及储能智慧管理设备和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210500047.9A CN114899853B (zh) | 2022-05-06 | 2022-05-06 | 一种新型的能源发电及储能智慧管理设备和系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114899853A CN114899853A (zh) | 2022-08-12 |
| CN114899853B true CN114899853B (zh) | 2024-04-19 |
Family
ID=82721611
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210500047.9A Active CN114899853B (zh) | 2022-05-06 | 2022-05-06 | 一种新型的能源发电及储能智慧管理设备和系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114899853B (zh) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103199564A (zh) * | 2013-04-18 | 2013-07-10 | 山东圣阳电源股份有限公司 | 一种智能电网分布自给式光伏供电系统 |
| CN103595138A (zh) * | 2013-11-21 | 2014-02-19 | 国网上海市电力公司 | 一种智能微电网系统 |
| 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 |
| WO2019178953A1 (zh) * | 2018-03-22 | 2019-09-26 | 深圳市南霸科技有限公司 | 一种基于物联网的智能电池状态监测系统 |
| CN112332444A (zh) * | 2020-09-14 | 2021-02-05 | 华北电力大学（保定） | 一种基于数字孪生的微电网能量管理系统 |
| CN112580957A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-03-30 | 国网辽宁省电力有限公司技能培训中心 | 一种基于云平台的智慧能源管控系统 |
-
2022
- 2022-05-06 CN CN202210500047.9A patent/CN114899853B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103199564A (zh) * | 2013-04-18 | 2013-07-10 | 山东圣阳电源股份有限公司 | 一种智能电网分布自给式光伏供电系统 |
| CN103595138A (zh) * | 2013-11-21 | 2014-02-19 | 国网上海市电力公司 | 一种智能微电网系统 |
| 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 |
| WO2019178953A1 (zh) * | 2018-03-22 | 2019-09-26 | 深圳市南霸科技有限公司 | 一种基于物联网的智能电池状态监测系统 |
| CN112332444A (zh) * | 2020-09-14 | 2021-02-05 | 华北电力大学（保定） | 一种基于数字孪生的微电网能量管理系统 |
| CN112580957A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-03-30 | 国网辽宁省电力有限公司技能培训中心 | 一种基于云平台的智慧能源管控系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 李明节主编.中国分布式电源调度运行管理实践.机械工业出版社,2020,197-205. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114899853A (zh) | 2022-08-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Zhao et al. | Distributed finite-time optimal resource management for microgrids based on multi-agent framework | |
| CN108649575B (zh) | 交直流混合微电网及其保护控制中心和保护控制方法 | |
| CN112994085A (zh) | 基于麻雀搜索算法的微电网储能优化调度方法 | |
| CN112103941A (zh) | 考虑电网灵活性的储能配置双层优化方法 | |
| CN112670999B (zh) | 一种基于用户侧灵活资源的低压配电网实时电压控制方法 | |
| CN104065168A (zh) | 一种风光储联合发电状态监测的动态变频数据采集方法 | |
| CN114336694B (zh) | 一种混合储能电站能量优化控制方法 | |
| CN105896575A (zh) | 基于自适应动态规划的百兆瓦储能功率控制方法及系统 | |
| CN115051415B (zh) | 基于ai预测的光储直柔系统配电策略决策方法及装置 | |
| CN117578602A (zh) | 一种基于虚拟电厂的电网调峰方法、装置及调峰设备 | |
| CN116502832A (zh) | 一种多微电网联合规划方法、系统、存储介质及电子设备 | |
| CN114899853B (zh) | 一种新型的能源发电及储能智慧管理设备和系统 | |
| CN105515032B (zh) | 智能微网储能控制方法 | |
| CN114977275A (zh) | 一种智能化的储能功率变换器 | |
| CN114421479A (zh) | 交直流微电网群协同互供的电压控制方法 | |
| CN111061152B (zh) | 基于深度神经网络的攻击识别方法及智慧能源功率控制装置 | |
| CN113824161B (zh) | 一种DoS攻击下的交直流微电网集群系统控制方法 | |
| CN116404669A (zh) | 可重构电池储能系统的优化运行方法、系统、设备及介质 | |
| CN115549154A (zh) | 一种集群储能的分布式优化控制方法和装置 | |
| CN114914932A (zh) | 一种基于直驱风机的直流接入式分散式储能系统 | |
| CN109066797B (zh) | 含光伏发电的电力系统运行控制方法及装置 | |
| Huangfu et al. | An energy management strategy of more-electric aircraft based on fuzzy neural network trained by dynamic programming | |
| CN112821456A (zh) | 基于迁移学习的分布式源-储-荷匹配方法及装置 | |
| Zhu et al. | Research on volt/var control of distribution networks based on PPO algorithm | |
| Marsala et al. | Heuristic optimization methods applied to improve the performance of controlled DC-DC high boost converter with coupled inductors |
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 |