CN116780595A - 电动汽车微电网能源管理方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电动汽车微电网能源管理方法、系统、设备及存储介质,涉及微电网技术领域,该方法包括:根据电动汽车微电网运行参数以及车辆用电需求,构建电动汽车微电网运行成本最小目标函数和电动汽车微电网用户收益最大目标函数,并建立微电网约束条件和电动汽车约束条件;根据微电网约束条件、电动汽车约束条件、电动汽车微电网运行成本最小目标函数和电动汽车微电网用户收益最大目标函数,确定电动汽车微电网能源管理模型。解决了现有技术中,光储充一体化微电网的能源管理控制,没有考虑电动汽车行驶电量需求的充放电计划。存在不能达到电动汽车微电网运行成本最小和电动汽车微电网用户收益最大的问题。
Description
技术领域
本发明涉及微电网技术领域,具体涉及一种电动汽车微电网能源管理方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
光储充一体化微电网中,微电网是指由分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等组成的小型发配电系统。光是光伏发电,储是智能化储能系统,充是给电动汽车等用电终端充电。对于聚合多种能源、储能、充放电设备和电动汽车的光储充一体化微电网,如何高效的对全部能源节点实现最佳的管理和调度,核心在于能源管理模型的设计。
现有技术中,光储充一体化微电网的能源管理控制,没有考虑电动汽车行驶电量需求的充放电计划。存在不能达到电动汽车微电网运行成本最小和电动汽车微电网用户收益最大的问题。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷,本发明的目的在于提供一种电动汽车微电网能源管理方法、系统、设备及存储介质能够解决现有技术中,光储充一体化微电网的能源管理控制,没有考虑电动汽车行驶电量需求的充放电计划。存在不能达到电动汽车微电网运行成本最小和电动汽车微电网用户收益最大的问题。
为达到以上目的,本发明采取的技术方案是:
第一方面,本方案提供一种电动汽车微电网能源管理方法,包括:
根据电动汽车微电网运行参数以及车辆用电需求,构建电动汽车微电网运行成本最小目标函数和电动汽车微电网用户收益最大目标函数,并建立微电网约束条件和电动汽车约束条件;
根据微电网约束条件、电动汽车约束条件、电动汽车微电网运行成本最小目标函数和电动汽车微电网用户收益最大目标函数,确定电动汽车微电网能源管理模型。
在一些可选的方案中,所述电动汽车微电网运行成本最小目标函数为:
所述电动汽车微电网用户收益最大目标函数为:
其中,min Cchangzhan为运行最小成本,CZJ为设备折旧费,PPV,t为光伏发电功率,Pgrid,t为电网购电成本,Pgrid,t为从电网购电电量,CDISFW,t为放电服务费,PDIS,t为总放电功率,CCHAFW,t为充电服务费,PCHA,t为总充电功率,Δt为时段间的间隔时间,maxCEVs为用户最大收益,为第i辆车在t时段的放电量,/>为第i辆车在t时段的充电量,i=1~N,N为车辆总数,t为时段。
在一些可选的方案中,所述微电网约束条件包括:光伏发电功率约束、微电网放电总量约束、微电网充电总量约束、微电网功率平衡约束和微电网储能功率约束。
在一些可选的方案中,所述光伏发电功率约束为:
所述微电网放电总功率约束为:
所述微电网充电总功率约束为:
所述微电网功率平衡约束为:PPV,t+PDIS,t+Pgrid,t=PCHA,t+PCN,t;
微电网储能功率约束为:
其中,PPV,t为光伏发电功率,为光伏发电功率装机总量,M为V2G充电桩数,PPile为单个V2G充电桩的最大功率,PCN,t为储能设备充放电功率,/>为储能设备最大功率。
在一些可选的方案中,所述电动汽车约束条件包括:单台车放电功率约束、单台车充电功率约束、车辆可用荷电状态约束和车辆用电需求约束。
在一些可选的方案中,所述单台车放电功率约束为:
所述单台车充电功率约束为:
所述车辆可用荷电状态约束为:
其中,PDISMAX为车辆放电功率限值,PCHAMAX为车辆充电功率限值,SOCmin为电池荷电下限,SOCmax为电池荷电上限,SOCi,t为第i辆车t时刻的电池荷电,为第i辆车t1时刻的电池荷电,/>为第i辆车t2时刻的电池荷电,SOCmin,i为第i辆车返程所需最小电池荷电,t1为第一设定时刻,t2为第二设定时刻。
在一些可选的方案中,所述车辆用电需求约束为:
其中,Li为第i辆车日间行驶里程消耗电量。
第二方面,本方案还提供一种电动汽车微电网能源管理系统,包括:
目标函数与约束条件建立模块,其用于根据电动汽车微电网运行参数以及车辆用电需求,构建电动汽车微电网运行成本最小目标函数和电动汽车微电网用户收益最大目标函数,并建立微电网约束条件和电动汽车约束条件;
管理模型确定模块,其用于根据微电网约束条件、电动汽车约束条件、电动汽车微电网运行成本最小目标函数和电动汽车微电网用户收益最大目标函数,确定电动汽车微电网能源管理模型。
第三方面,本方案还提供一种计算机设备,其所述计算机设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序,其中所述计算机程序被所述处理器执行时,实现上述任一项所述电动汽车微电网能源管理方法的步骤。
第四方面,本方案还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,其中所述计算机程序被处理器执行时,实现上述任一项所述电动汽车微电网能源管理方法的步骤。
与现有技术相比,本发明的优点在于:本方案根据电动汽车微电网运行参数以及车辆用电需求,构建电动汽车微电网运行成本最小目标函数和电动汽车微电网用户收益最大目标函数,并建立微电网约束条件和电动汽车约束条件;根据微电网约束条件、电动汽车约束条件、电动汽车微电网运行成本最小目标函数和电动汽车微电网用户收益最大目标函数,确定电动汽车微电网能源管理模型。解决了现有技术中,光储充一体化微电网的能源管理控制,没有考虑电动汽车行驶电量需求的充放电计划。存在不能达到电动汽车微电网运行成本最小和电动汽车微电网用户收益最大的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中电动汽车微电网能源管理方法的流程示意图;
图2为本发明实施例中电动汽车微电网能源管理方法与微电网能源管理平台之间联系的示意图;
图3为本发明实施例中计算机设备的结构示意框图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
以下结合附图对本发明的实施例作进一步详细说明。
第一方面,如图1所示,本发明提供一种电动汽车微电网能源管理方法,包括:
S1:根据电动汽车微电网运行参数以及车辆用电需求,构建电动汽车微电网运行成本最小目标函数和电动汽车微电网用户收益最大目标函数,并建立微电网约束条件和电动汽车约束条件。
S2根据微电网约束条件、电动汽车约束条件、电动汽车微电网运行成本最小目标函数和电动汽车微电网用户收益最大目标函数,确定电动汽车微电网能源管理模型。
在一些可选的实施例中,所述电动汽车微电网运行成本最小目标函数为:
所述电动汽车微电网用户收益最大目标函数为:
其中,min Cchangzhan为运行最小成本,CZJ为设备折旧费,PPV,t为光伏发电功率,Pgrid,t为电网购电成本,Pgrid,t为从电网购电电量,CDISFW,t为放电服务费,PDIS,t为总放电功率,CCHAFW,t为充电服务费,PCHA,t为总充电功率,Δt为时段间的间隔时间,maxCEVs为用户最大收益,为第i辆车在t时段的放电量,/>为第i辆车在t时段的充电量,i=1~N,N为车辆总数,t为时段。
在本实施例中,微电网运行成本等于微电网运行维护成本加上市电购买成本减去充电服务收益和放电服务收益。用户收益等于用户充电成本减去用户放电成本。
在一些可选的实施例中,所述微电网约束条件包括:光伏发电功率约束、微电网放电总量约束、微电网充电总量约束、微电网功率平衡约束和微电网储能功率约束。
在一些可选的实施例中,所述光伏发电功率约束为:
所述微电网放电总功率约束为:
所述微电网充电总功率约束为:
所述微电网功率平衡约束为:PPV,t+PDIS,t+Pgrid,t=PCHA,t+PCN,t;
微电网储能功率约束为:
其中,PPV,t为光伏发电功率,为光伏发电功率装机总量,M为V2G充电桩数,PPile为单个V2G充电桩的最大功率,PCN,t为储能设备充放电功率,/>为储能设备最大功率。
在本实施例中,V2G(Vehicle to Grid)充电桩是指电动汽车能向微电网反向充电的充电桩。光伏发电功率约束保证了光伏发电功率不能够超过微电网的光伏装机总量。微电网放电总量约束中,微电网的放电量取决于V2G充电桩的数量和功率,微电网某时段的总放电功率等于该时段全部充电车辆的充电功率之和。微电网功率平衡约束中,微电网中供电的总功率与用电的总功率等时刻相同,即:光伏发电功率+电动汽车放电功率+电网购电的功率=电动汽车充电功率+储能充放电功率。各个时段的光伏发电功率根据天气预报信息计算获取。储能设备充放电功率在充电时为正值,放电时为负值。
在一些可选的实施例中,所述电动汽车约束条件包括:单台车放电功率约束、单台车充电功率约束、车辆可用荷电状态约束和车辆用电需求约束。
在一些可选的实施例中,所述单台车放电功率约束为:
所述单台车充电功率约束为:
所述车辆可用荷电状态约束为:
其中,PDISMAX为车辆放电功率限值,PCHAMAX为车辆充电功率限值,SOCmin为电池荷电下限,SOCmax为电池荷电上限,SOCi,t为第i辆车t时刻的电池荷电,为第i辆车t1时刻的电池荷电,/>为第i辆车t2时刻的电池荷电,SOCmin,i为第i辆车返程所需最小电池荷电,t1为第一设定时刻,t2为第二设定时刻。
在本实施例中,单台车放电功率约束保证了电池寿命和电池安全的放电限值。单台车充电功率约束保证了电池寿命和电池安全的充电限值。可用荷电状态约束保证动力电池使用寿命和电池安全运行的荷电上下限,保证每辆车在第一设定时刻前为满电状态,在第二设定时间前电池荷电满足返程所需最小电池荷电。第一设定时刻和第二设定时刻根据用户的车辆使用情况确定,如上下班时间等。
在一些可选的实施例中,所述车辆用电需求约束为:
其中,Li为第i辆车日间行驶里程消耗电量。
在本实施例中,车辆用电需求约束中,在第二设定时刻每辆车荷电状态等于第一设定时刻的荷电状态减去日渐行驶里程消耗电量加上车辆充电电量减去车辆放电电量。车辆日间行驶里程消耗电量根据用户用车行为确定。
综上所述,本发明根据电动汽车微电网运行参数以及车辆用电需求,构建电动汽车微电网运行成本最小目标函数和电动汽车微电网用户收益最大目标函数,并建立微电网约束条件和电动汽车约束条件;根据微电网约束条件、电动汽车约束条件、电动汽车微电网运行成本最小目标函数和电动汽车微电网用户收益最大目标函数,确定电动汽车微电网能源管理模型。解决了现有技术中,光储充一体化微电网的能源管理控制,没有考虑电动汽车行驶电量需求的充放电计划。存在不能达到电动汽车微电网运行成本最小和电动汽车微电网用户收益最大的问题。
如图2所示,本发明方案中,微电网将光伏发电、储能、充放电设备、微电网用电负荷及电动汽车聚合,微电网能源管理平台与光伏控制器、储能控制器、充放电设备、电动汽车控制器实现互联互动,实时获得各能源节点的能源信息,并可以发送控制指令控制上述设备的充电/放电功率和充放电计划。能源管理方法部署在微电网能源管理平台,并通过平台的后台实时计算,计算得出每一时刻最佳的能源管理策略和能源管理计划,并指导能源管理平台执行方法。通过最优化能源管理方法,可以计算出每一个时间段的微网能源管理计划,使智能微网内全部能源节点在能源管理算法的计算下最优化管理。
电动汽车微电网能源管理方法模型的目标设定既考虑了微电网的运行成本最优,又考虑了电动汽车用户的充放电收益最优,确保微电网和用户的利益最大化。方法模型的计算,充分考虑微电网和车辆的约束,对光伏功率、储能功率、充放电电量、微电网能量平衡、车辆充电功率、车辆放电功率、荷电状态、车辆使用需求都做了约束,因此通过算法模型计算得到既满足约束又满足控制目标的最优解。获得电动汽车的最优充放电规划,确保电动汽车充放电总收益最佳,又确保用户的用车需求,不会因为没有放电规划,而造成车辆在需要使用时电量过低影响用户出行。
第二方面,本发明还提供一种电动汽车微电网能源管理系统,包括:
目标函数与约束条件建立模块,其用于根据电动汽车微电网运行参数以及车辆用电需求,构建电动汽车微电网运行成本最小目标函数和电动汽车微电网用户收益最大目标函数,并建立微电网约束条件和电动汽车约束条件;
管理模型确定模块,其用于根据微电网约束条件、电动汽车约束条件、电动汽车微电网运行成本最小目标函数和电动汽车微电网用户收益最大目标函数,确定电动汽车微电网能源管理模型。
在一些可选的实施例中,所述电动汽车微电网运行成本最小目标函数为:
所述电动汽车微电网用户收益最大目标函数为:
其中,min Cchangzhan为运行最小成本,CZJ为设备折旧费,PPV,t为光伏发电功率,Pgrid,t为电网购电成本,Pgrid,t为从电网购电电量,CDISFW,t为放电服务费,PDIS,t为总放电功率,CCHAFW,t为充电服务费,PCHA,t为总充电功率,Δt为时段间的间隔时间,maxCEVs为用户最大收益,为第i辆车在t时段的放电量,/>为第i辆车在t时段的充电量,i=1~N,N为车辆总数,t为时段。
在一些可选的实施例中,所述微电网约束条件包括:光伏发电功率约束、微电网放电总量约束、微电网充电总量约束、微电网功率平衡约束和微电网储能功率约束。
在一些可选的实施例中,所述光伏发电功率约束为:
所述微电网放电总功率约束为:
所述微电网充电总功率约束为:
所述微电网功率平衡约束为:PPV,t+PDIS,t+Pgrid,t=PCHA,t+PCN,t;
微电网储能功率约束为:
其中,PPV,t为光伏发电功率,为光伏发电功率装机总量,M为V2G充电桩数,PPile为单个V2G充电桩的最大功率,PCN,t为储能设备充放电功率,/>为储能设备最大功率。
在一些可选的实施例中,所述电动汽车约束条件包括:单台车放电功率约束、单台车充电功率约束、车辆可用荷电状态约束和车辆用电需求约束。
在一些可选的实施例中,所述单台车放电功率约束为:
所述单台车充电功率约束为:
所述车辆可用荷电状态约束为:
其中,PDISMAX为车辆放电功率限值,PCHAMAX为车辆充电功率限值,SOCmin为电池荷电下限,SOCmax为电池荷电上限,SOCi,t为第i辆车t时刻的电池荷电,为第i辆车t1时刻的电池荷电,/>为第i辆车t2时刻的电池荷电,SOCmin,i为第i辆车返程所需最小电池荷电,t1为第一设定时刻,t2为第二设定时刻。
在一些可选的实施例中,所述车辆用电需求约束为:
其中,Li为第i辆车日间行驶里程消耗电量。
需要说明的是,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,上述描述的装置和各模块及单元的具体工作过程,可以参考前述实施例中的对应过程,在此不再赘述。
上述实施例提供的装置可以实现为一种计算机程序的形式,该计算机程序可以在如图3所示的计算机设备上运行。
请参阅图3,图3为本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意性框图。该计算机设备可以为终端。
如图3所示,该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口,其中,存储器可以包括非易失性存储介质和内存储器。
非易失性存储介质可存储操作系统和计算机程序。该计算机程序包括程序指令,该程序指令被执行时,可使得处理器执行任意一种电动汽车微电网能源管理方法。
处理器用于提供计算和控制能力,支撑整个计算机设备的运行。
内存储器为非易失性存储介质中的计算机程序的运行提供环境,该计算机程序被处理器执行时,可使得处理器执行任意一种电动汽车微电网能源管理方法。
该网络接口用于进行网络通信,如发送分配的任务等。本领域技术人员可以理解,图3中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
应当理解的是,处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中,通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
其中,在一个实施例中,所述处理器用于运行存储在存储器中的计算机程序,以实现上述电动汽车微电网能源管理方法的步骤。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序中包括程序指令,所述程序指令被执行时所实现的方法可参照本申请的各个实施例。
其中,所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的计算机设备的内部存储单元,例如所述计算机设备的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述计算机设备的外部存储设备,例如所述计算机设备上配备的插接式硬盘,智能存储卡(SmartMedia Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。
在本申请的描述中,需要说明的是,术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本申请和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本申请的限制。除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
需要说明的是,在本申请中,诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本申请的具体实施方式,使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种电动汽车微电网能源管理方法,其特征在于,包括:
根据电动汽车微电网运行参数以及车辆用电需求,构建电动汽车微电网运行成本最小目标函数和电动汽车微电网用户收益最大目标函数,并建立微电网约束条件和电动汽车约束条件;
根据微电网约束条件、电动汽车约束条件、电动汽车微电网运行成本最小目标函数和电动汽车微电网用户收益最大目标函数,确定电动汽车微电网能源管理模型。
2.如权利要求1所述的电动汽车微电网能源管理方法,其特征在于,所述电动汽车微电网运行成本最小目标函数为:
所述电动汽车微电网用户收益最大目标函数为:
其中,min Cchangzhan为运行最小成本,CZJ为设备折旧费,PPV,t为光伏发电功率,Cgrid,t为电网购电成本,Pgrid,t为从电网购电电量,CDISFW,t为放电服务费,PDIS,t为总放电功率,CCHAFW,t为充电服务费,PCHA,t为总充电功率,Δt为时段间的间隔时间,maxCEVs为用户最大收益,为第i辆车在t时段的放电量,/>为第i辆车在t时段的充电量,i=1~N,N为车辆总数,t为时段。
3.如权利要求1所述的电动汽车微电网能源管理方法,其特征在于,所述微电网约束条件包括:光伏发电功率约束、微电网放电总量约束、微电网充电总量约束、微电网功率平衡约束和微电网储能功率约束。
4.如权利要求3所述的电动汽车微电网能源管理方法,其特征在于,所述光伏发电功率约束为:
所述微电网放电总功率约束为:
所述微电网充电总功率约束为:
所述微电网功率平衡约束为:PPV,t+PDIS,t+Pgrid,t=PCHA,t+PCN,t;
微电网储能功率约束为:
其中,PPV,t为光伏发电功率,为光伏发电功率装机总量,M为V2G充电桩数,PPile为单个V2G充电桩的最大功率,PCN,t为储能设备充放电功率,/>为储能设备最大功率。
5.如权利要求1所述的电动汽车微电网能源管理方法,其特征在于,所述电动汽车约束条件包括:单台车放电功率约束、单台车充电功率约束、车辆可用荷电状态约束和车辆用电需求约束。
6.如权利要求5所述的电动汽车微电网能源管理方法,其特征在于,所述单台车放电功率约束为:
所述单台车充电功率约束为:
所述车辆可用荷电状态约束为:
其中,PDISMAX为车辆放电功率限值,PCHAMAX为车辆充电功率限值,SOCmin为电池荷电下限,SOCmax为电池荷电上限,SOCi,t为第i辆车t时刻的电池荷电,为第i辆车t1时刻的电池荷电,/>为第i辆车t2时刻的电池荷电,SOCmin,i为第i辆车返程所需最小电池荷电,t1为第一设定时刻,t2为第二设定时刻。
7.如权利要求5所述的电动汽车微电网能源管理方法,其特征在于,所述车辆用电需求约束为:
其中,Li为第i辆车日间行驶里程消耗电量。
8.一种电动汽车微电网能源管理系统,其特征在于,包括:
目标函数与约束条件建立模块,其用于根据电动汽车微电网运行参数以及车辆用电需求,构建电动汽车微电网运行成本最小目标函数和电动汽车微电网用户收益最大目标函数,并建立微电网约束条件和电动汽车约束条件;
管理模型确定模块,其用于根据微电网约束条件、电动汽车约束条件、电动汽车微电网运行成本最小目标函数和电动汽车微电网用户收益最大目标函数,确定电动汽车微电网能源管理模型。
9.一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序,其中所述计算机程序被所述处理器执行时,实现如权利要求1至7中任一项所述电动汽车微电网能源管理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,其中所述计算机程序被处理器执行时,实现如权利要求1至7中任一项所述电动汽车微电网能源管理方法的步骤。
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CN202310766995.1A CN116780595A (zh) | 2023-06-26 | 2023-06-26 | 电动汽车微电网能源管理方法、系统、设备及存储介质 |
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CN202310766995.1A CN116780595A (zh) | 2023-06-26 | 2023-06-26 | 电动汽车微电网能源管理方法、系统、设备及存储介质 |
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CN202310766995.1A Pending CN116780595A (zh) | 2023-06-26 | 2023-06-26 | 电动汽车微电网能源管理方法、系统、设备及存储介质 |
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CN (1) | CN116780595A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN117811051A (zh) * | 2024-02-27 | 2024-04-02 | 华东交通大学 | 一种基于需求侧响应的微电网弹性控制方法 |
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2023
- 2023-06-26 CN CN202310766995.1A patent/CN116780595A/zh active Pending
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CN117811051A (zh) * | 2024-02-27 | 2024-04-02 | 华东交通大学 | 一种基于需求侧响应的微电网弹性控制方法 |
CN117811051B (zh) * | 2024-02-27 | 2024-05-07 | 华东交通大学 | 一种基于需求侧响应的微电网弹性控制方法 |
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