一种大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的方法

    公开(公告)号:CN113890075B

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202111144361.X

    申请日:2021-09-28

    Abstract: 本发明涉及一种大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的方法,包括:获取电网每个时段所需的向下、向上的灵活爬坡容量;获取电动汽车聚合商的基本数据:包括愿意提供灵活爬坡资源的电动汽车能够作为灵活爬坡资源的时间、能够提供灵活爬坡的总容量和作为灵活爬坡资源的时间结束后需要获取的电量;根据电网和电动汽车聚合商提供的数据,建立大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的充放电优化模型;求解所述充放电优化模型,并按照优化结果分配电动汽车可用容量作为灵活爬坡资源。本发明提出了大规模电动汽车在聚合商的管理下,作为灵活爬坡资源得到应用的方式;给出在满足个体电动汽车充电需求的前提下,发挥了大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的作用的方法。

    一种大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的方法

    公开(公告)号:CN113890075A

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN202111144361.X

    申请日:2021-09-28

    Abstract: 本发明涉及一种大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的方法,包括:获取电网每个时段所需的向下、向上的灵活爬坡容量;获取电动汽车聚合商的基本数据:包括愿意提供灵活爬坡资源的电动汽车能够作为灵活爬坡资源的时间、能够提供灵活爬坡的总容量和作为灵活爬坡资源的时间结束后需要获取的电量;根据电网和电动汽车聚合商提供的数据,建立大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的充放电优化模型;求解所述充放电优化模型,并按照优化结果分配电动汽车可用容量作为灵活爬坡资源。本发明提出了大规模电动汽车在聚合商的管理下,作为灵活爬坡资源得到应用的方式;给出在满足个体电动汽车充电需求的前提下,发挥了大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的作用的方法。

    虚拟电厂分布式资源自组织聚合与协同控制方法及其系统

    公开(公告)号:CN116054174A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202310051286.5

    申请日:2023-02-02

    Abstract: 本申请公开了一种虚拟电厂分布式资源自组织聚合与协同控制方法及其系统。其首先将获取的多个负荷侧资源的调控特性曲线分别通过第一卷积神经网络模型以得到多个负荷侧资源调控特性特征向量,接着,将所述多个负荷侧资源调控特性特征向量进行二维排列后通过第二卷积神经网络模型以得到全局负荷侧资源调控特性关联特征矩阵,然后,计算所述各个负荷侧资源调控特性特征向量与所述全局负荷侧资源调控特性关联特征矩阵之间的矩阵乘积以得到多个分类特征向量,最后,分别对所述多个分类特征向量进行特征分布优化后分别通过分类器以得到多个分别用于表示各个负荷侧资源是否参与负荷资源的聚合的分类结果。这样,可以降低电网的波动性。

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