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公开(公告)号：CN115189415A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210733027.6
申请日：2022-06-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开一种含电动汽车聚合器的主动配电网多目标优化调度方法，基于电动汽车充放电周期历史数据，对各电动汽车充放电时段进行日前预测，建立最小化火电机组发电成本、最小化电动汽车聚合器充电成本目标函数，针对含电动汽车聚合器的主动配电网多目标优化调度问题，构建高维空间中混合0‑1规划的带约束多目标非线性规划模型，提出在多目标优化调度算法中仅对非支配解集个体运用交叉操作，提升所求解多目标优化解集精确性。本发明所求解的最终折衷解在提升新能源出力消纳能力的同时，亦可最大化电动汽车用户V2G收益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117239813B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311518867.1
申请日：2023-11-15
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
Abstract: 本发明公开一种考虑谐波抑制的低压储能变流器控制方法，设计储能变流器的PQ、Vf、电能质量改善控制策略以及模式切换控制方法，考虑非线性载荷带来的谐波影响，通过测量电网的谐波来补偿电网的谐波电流，然后对电网电流进行谐波补偿。采集电网相角信号输入并离网切换模块，依据给定模式信号判断当前要运行在并网或离网模式，输出切换信号至控制模块与并网开关，切换控制模式。与现有技术相比，本发明以减小电网电流的总谐波失真实现储能单元在局部的削峰填谷、改善电能质量、备用电源等不同控制目标。
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公开(公告)号：CN117239813A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311518867.1
申请日：2023-11-15
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
Abstract: 本发明公开一种考虑谐波抑制的低压储能变流器控制方法，设计储能变流器的PQ、Vf、电能质量改善控制策略以及模式切换控制方法，考虑非线性载荷带来的谐波影响，通过测量电网的谐波来补偿电网的谐波电流，然后对电网电流进行谐波补偿。采集电网相角信号输入并离网切换模块，依据给定模式信号判断当前要运行在并网或离网模式，输出切换信号至控制模块与并网开关，切换控制模式。与现有技术相比，本发明以减小电网电流的总谐波失真实现储能单元在局部的削峰填谷、改善电能质量、备用电源等不同控制目标。
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公开(公告)号：CN115204461A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210620030.7
申请日：2022-06-02
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
Abstract: 本发明涉及光伏发电功率预测技术领域，公开了一种基于集合经验模态分解与ARMA‑Elman混合模型的光伏功率预测方法，包括：步骤1：获取待预测系统的光伏功率数据，并使用集合经验模态分解将数据分解；步骤2：利用过零率对分解后的信号分类；步骤3：将高频信号、低频信号分别输入Elman和ARMA模型进行训练与预测；步骤4：将预测结果进行叠加，输出最终预测结果。与现有技术相比，本发明通过过零率对信号高频、低频分量进行划分，利用Elman和ARMA模型分别对高频与低频信号特征进行预测，在复杂天气情况下，针对非平稳随机波动的功率信号也有着良好的预测结果，显著地提升了光伏功率预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118134076A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410088075.3
申请日：2024-01-22
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q10/067
Abstract: 本发明公开一种基于层次分析法的分布式储能系统评估方法，该方法针对储能作为电压支撑、备用电源、削峰填谷功能时的典型应用场景，建立与典型应用场景匹配的储能系统评价指标，建立包括储能经济性、可靠性和功能性的评价指标体系，通过层次分析法划分各项指标在不同应用场景下的权重，评估储能系统应用性能。本发明充分考虑了实际应用场景的不同需求，分类给出合理指标，与现有技术相比，提高了储能系统性能评价的准确性与合理性。
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公开(公告)号：CN115204461B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210620030.7
申请日：2022-06-02
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及光伏发电功率预测技术领域，公开了一种基于集合经验模态分解与ARMA‑Elman混合模型的光伏功率预测方法，包括：步骤1：获取待预测系统的光伏功率数据，并使用集合经验模态分解将数据分解；步骤2：利用过零率对分解后的信号分类；步骤3：将高频信号、低频信号分别输入Elman和ARMA模型进行训练与预测；步骤4：将预测结果进行叠加，输出最终预测结果。与现有技术相比，本发明通过过零率对信号高频、低频分量进行划分，利用Elman和ARMA模型分别对高频与低频信号特征进行预测，在复杂天气情况下，针对非平稳随机波动的功率信号也有着良好的预测结果，显著地提升了光伏功率预测的准确性。
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