一种基于电力现货市场协同的配网侧电力调度方法

    公开(公告)号:CN119151716A

    公开(公告)日:2024-12-17

    申请号:CN202411210113.4

    申请日:2024-08-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于电力现货市场协同的配网侧电力调度方法,涉及电力技术领域,该基于电力现货市场协同的配网侧电力调度方法包括以下步骤:建立电力市场与配网侧市场间的价格信号耦合联系;建立配网侧市场主体在两级市场交易的成本优化模型,并结合纳什议价协议构建配网侧市场多类型主体交易出清模型;将配网侧市场多类型主体交易出清模型分解,并对分解后生成的子问题进行优化求解;将最优电能交易策略模拟部署至配网侧市场中,并基于配网侧市场波动情况执行配网侧市场电力调度。本发明能够有效提高配网侧微电网、新型储能、分布式光伏等新兴市场主体的收益水平,从而可以充分发挥本地能源产销者之间的资源互补优势。

    一种基于混合储能的孤岛微电网电压频率控制方法和系统

    公开(公告)号:CN111049180A

    公开(公告)日:2020-04-21

    申请号:CN201911297465.7

    申请日:2019-12-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于混合储能的孤岛微电网电压频率控制方法和系统,混合储能系统包括铅酸电池子储能系统、锂电池子储能系统和协调控制系统,该方法在微电网孤岛运行过程中,锂电池子储能始终采用恒频恒压控制,铅酸电池子储能系统采用定功率控制,功率指令由协调控制系统下达;协调控制系统实时跟踪负荷曲线和光伏出力曲线,首先利用功率平衡原理得到混合储能系统出力曲线,接着采用低通滤波器对混合储能系统出力值进行滤波,保留其低频分量作为铅酸电池储能的控制指令值,最后采用最大充放电功率限制保护,防止电池运行在最大充放电功率限制之外,本发明可降低系统对锂电池储能容量和出力的需求,使系统运行更具稳定性和经济性。

    一种基于深度强化学习的综合能源系统模型预测控制方法

    公开(公告)号:CN119443674A

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202411546167.8

    申请日:2024-11-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的综合能源系统模型预测控制方法,用于能源预测控制领域,该综合能源系统模型预测控制方法包括以下步骤:根据园区综合能源设备中各机组的状态、出力增量及扰动量构建状态预测模型;在日内对预测时域内各时刻的系统各设备输出状态进行预测,并基于预测值和日前计划值建立滚动优化目标函数,计算日内调度最优控制量;构建智能体,利用双延迟深度确定性策略梯度算法对滚动优化目标函数中的权重参数进行学习,实现综合能源系统模型预测控制的优化。本发明通过神经网络对不同场景的学习,提升算法对综合能源系统的优化效率和质量。

    一种基于改进模型预测控制的新能源微电网优化运行方法

    公开(公告)号:CN116488150A

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202310373073.4

    申请日:2023-04-07

    Abstract: 本发明提出一种基于改进模型预测控制的新能源微电网优化运行方法,采用改进Q学习算法对MPC控制参数进行动态寻优,提高微电网在滚动优化运行过程中的经济性优化运行效果。本发明包括如下步骤:步骤1:以全天用能成本最小为目标函数,优化求解得到微电网功率计划曲线,作为MPC优化运行的参考目标;步骤2:引入Q学习算法,构建Q值表;步骤3:对Q值表进行训练;步骤4:进入MPC周期性执行过程中,对MPC控制参数进行动态寻优,对Q值表进行迭代更新;步骤5:判断MPC优化决策是否结束,若未结束则跳转到步骤4进行下一决策周期计算;步骤6:决策周期结束后,对该决策周期的MPC控制参数动态寻优效果进行评估。

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