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公开(公告)号:CN118646055A
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN202410835895.4
申请日:2024-06-26
Applicant: 武汉大学
IPC: H02J3/32 , H02J7/00 , H02H7/18 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , H01M10/63 , H01M10/48
Abstract: 本发明提供一种配电网与电化学储能的控制方法、装置、设备及介质,其中,该配电网与电化学储能的控制方法包括:构建配电网和储能系统的耦合运行模型,并确定异常电气量的传播路径;所述配电网和所述储能系统构成耦合系统;基于所述异常电气量的传播路径,确定所述储能系统发生故障保护以及所述储能系统中锂电池组热失控的触发条件;根据所述触发条件确定在所述配电网稳定条件下,所述储能系统的安全运行边界;根据所述储能系统的安全运行边界,确定所述耦合系统的协调控制策略。通过本发明,能够实现对配电网和储能系统的耦合协调控制,解决了现有技术中存在的电力系统控制效果不佳的问题。
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公开(公告)号:CN118074166A
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202410221707.9
申请日:2024-02-28
Applicant: 武汉大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明提出了一种考虑多充电站可调能力的VSG动态一致性控制方法及系统,包括以下步骤:步骤1:根据CS内EV接入数据计算集群EV可控边界聚合而得的CS等效可调能力;步骤2:设计EV调控因子与SOC的映射关系,根据调控因子将CS功率需求进行站内EV合理分配控制;步骤3:提出CS‑VSG控制方案,并根据实时CS可调容量数据修正虚拟阻尼系数;步骤4:提出基于虚拟领导者的CS‑VSGs动态分布式一致性控制协议,实现CS‑VSGs协同调频。本发明提出的方法能使CS‑VSGs协同调频,恢复频率目标达到额定值,并根据CS‑VSG的可调容量合理自适应分配功率响应需求,同时实现站内EV的合理功率响应。
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公开(公告)号:CN117828856A
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202311831596.5
申请日:2023-12-27
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/20 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F30/18 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于综合负荷模型的电力系统连锁故障模拟方法和介质,该方法包括:建立输电网微分代数模型,输电网微分代数模型包括发电机、调速器和励磁器的微分代数模型以及网络潮流代数模型;建立继电保护逻辑模型和每个配电网的综合负荷模型,综合负荷模型包括配电网等效支路阻抗模型、静态ZIP负荷模型、动态感应电动机负荷模型、分布式电源模型和无功补偿电容器模型;根据输电网微分代数模型、继电保护逻辑模型和综合负荷模型进行电力系统连锁故障模拟。本发明在连锁故障模拟中考虑了分布式电源的动态过程对连锁故障整体进程的影响,从而保证了连锁故障模拟数据结果的准确性,同时还可保证建模工作和模拟仿真的高效性。
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公开(公告)号:CN117353343A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311189643.0
申请日:2023-09-14
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及电网系统频率控制技术,具体涉及基于MADDPG大规模储能参与电网调频的平台及方法,首先,基于大规模储能参与电网调频的场景,设计了一种基于MADDPG的大规模储能参与电网调频的控制平台架构。然后,采用多智能体深度确定性策略梯度算法,在环境交互数据驱动下,训练并学习得到储能参与电网调频的最优控制多智能体。最后,利用最优控制多智能体对火电机组输出功率控制以及大规模储能进行充放电控制以参与电网的调频。该方法能够解决大规模的多控制对象的协同控制问题,同时能够自适应于负荷随机波动与频率偏差等随机复杂的非线性数据,最终实现快速响应并给出最优控制方法,保证频率调节的安全稳定性。
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公开(公告)号:CN117096910A
公开(公告)日:2023-11-21
申请号:CN202310938012.8
申请日:2023-07-27
Applicant: 武汉大学
IPC: H02J3/32 , H02J3/46 , H02J3/38 , G06F30/20 , G06Q50/06 , G06N3/126 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种基于云边协同机制的分布式光伏优化调度方法及系统,建立了考虑用电总成本和光伏消费两个目标的消费者光伏和电动汽车负荷的日前调度模型,并采用非支配排序遗传算法对模型进行求解,采用满意度评价法选择最优折衷解;进一步地,基于云端协同机制,可以将上述技术部署在智能感知终端设备中,通过智能终端感知设备与家庭用电负荷、电动汽车负荷、其他家庭共享,使得终端设备执行云站的下行计算、存储和资源管理策略,满足任务所需资源的分配,实现电能共享,提高电网的运行经济性,降低能耗以及用电成本。本发明提出的云边协同分布式光伏优化调度策略有利于提高用户用电的经济效益,促进清洁能源的消费,具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号:CN112132427B
公开(公告)日:2022-11-22
申请号:CN202010946881.1
申请日:2020-09-10
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 武汉大学
Abstract: 一种考虑用户侧多种资源接入的电网多层规划方法,包括以下步骤:针对用户侧多种资源的不确定性,采用鲁棒优化的盒式不确定集对风机出力、光伏出力、负荷功率的不确定性进行建模;以适应用户侧多种资源的不确定性为目标,以分布式电源的接入位置、安装数量以及新建网架结构为投资决策内容,建立考虑规划方案的全寿命周期投资成本和运行成本的双层配电网规划模型;提出一种基于极限场景法的配电网二阶段鲁棒规划方法;通过基于极限场景法的改进C&CG算法将二阶段鲁棒规划问题拆分成为主子问题迭代求解。本设计不仅能够提高配电网规划的鲁棒性和经济性,提高配电网应对不确定性风险的能力,而且模型求解简单,计算效率高。
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公开(公告)号:CN114781141A
公开(公告)日:2022-07-22
申请号:CN202210374131.0
申请日:2022-04-11
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q50/26 , H02J3/32 , G06F111/06
Abstract: 本发明提出了一种基于动态交通流和用户心理的电动汽车出行引导方法。提出改进的累积前景理论方法,建立基于多参考点的评估用户出行心理预期效用模型,以对用户出行决策的价值进行量化;建立动态交通流模型,基于用户的心理预期效用模型,通过交通流状态和EV用户出行需求评估出行决策,由此建立考虑交通流状态和用户心理预期的出行引导策略,搭建基于动态交通流和用户心理的EV出行引导平台,以降低EV用户出行的拥堵概率和耗电量,提升用户的出行体验,同时减缓交流拥堵情况,并减小EV的充电负荷,同时实现电网和路网的优化。
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公开(公告)号:CN113541191A
公开(公告)日:2021-10-22
申请号:CN202110831790.8
申请日:2021-07-22
Abstract: 本发明提供一种考虑大规模可再生能源接入的多时间尺度调度方法,包含步骤:S1、通过可再生能源日前预测误差的概率分布预测可再生能源的日前出力上下限,构建鲁棒不确定集合;S2、构建配电网与多微网系统的二阶段鲁棒调度模型,包含日前阶段模型和调控阶段模型;S3、基于日前阶段模型,通过列约束生成算法将日前鲁棒调度问题拆分成为主子问题,迭代求解得到最恶劣场景下配电网与多微网系统的最优日前调度决策;S4、基于调控阶段模型,在最优日前调度决策的基础上,采用日内滚动优化算法对配电网与多微网系统的日内调度进行滚动优化,实现对配电网与多微网系统多时间尺度调度。
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公开(公告)号:CN112288141A
公开(公告)日:2021-01-29
申请号:CN202011089021.7
申请日:2020-10-13
Applicant: 武汉大学 , 国网湖北省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种渔光互补光伏电站的综合效益评价方法,本发明的方法步骤为:A建立了从经济、环境、社会四个方面出发的指标体系;B使用改进层次分析法与熵权法对指标体系分别进行赋权,并基于最小信息鉴别原理求取各指标的综合权重;C选用结合了前景理论的TOPSIS排序算法,对不同渔光互补光伏电站的运营综合效益进行排序,选出综合效益最优的电站,从而能够为项目验收、年度评价、未来改进提供决策的参考依据。该评价方法引入前景理论的TOPSIS排序方法更能模拟投资者对增加收益与减小损失风险的偏好,以及对损失的规避心理,能够选择出无明显短板,各方面表现较优的渔光互补光伏电站,从而提高评价方法的有效性与合理性。
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公开(公告)号:CN107069708B
公开(公告)日:2021-01-15
申请号:CN201710151119.2
申请日:2017-03-14
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明属于电力系统运行与控制领域,是涉及一种基于极限学习机的输电网线路有功安全校正方法。本发明在考虑现有研究基于灵敏度的启发式有功安全校正方法时,在调整策略制定的快速性和精确度方面往往顾此失彼提出一种基于极限学习机的输电线路有功安全校正方法,均衡有功安全校正方法的快速性和精确度。该方法首先基于极限学习机对不同状态下的电网运行数据进行分析学习,获得各节点注入功率对输电线路的灵敏度;然后基于节点注入功率对输电线路的灵敏度建立有功安全校正模型;最后利用粒子群智能算法对有功安全校正模型进行求解获得发电机和负荷调整方案。
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