一种海岛智能微电网多源协调控制方法

    公开(公告)号:CN106451566B

    公开(公告)日:2019-12-13

    申请号:CN201610740253.1

    申请日:2016-08-27

    Abstract: 本发明公开了一种海岛智能微电网多源协调控制方法,具体为考虑海岛可再生能源分布式发电系统的运行特性,确定微电网网络拓扑结构,进行输出功率的预测,构建经济性、可靠性为目标函数的优化运行模型,基于粒子群算法,在约束条件下求解优化运行模型的全局最优解和个体最优解,确定最优值以对微电网多源优化调度。本发明能够充分考虑海岛可再生能源分布式发电系统的运行特性,结合柴油发电系统和储能系统,实现微电网内部分布式发电系统的协调控制,达到微电网优化运行的目的,从而提高系统运行的可靠性和经济性。

    一种海岛智能微电网多源协调控制方法

    公开(公告)号:CN106451566A

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201610740253.1

    申请日:2016-08-27

    Abstract: 本发明公开了一种海岛智能微电网多源协调控制方法,具体为考虑海岛可再生能源分布式发电系统的运行特性,确定微电网网络拓扑结构,进行输出功率的预测,构建经济性、可靠性为目标函数的优化运行模型,基于粒子群算法,在约束条件下求解优化运行模型的全局最优解和个体最优解,确定最优值以对微电网多源优化调度。本发明能够充分考虑海岛可再生能源分布式发电系统的运行特性,结合柴油发电系统和储能系统,实现微电网内部分布式发电系统的协调控制,达到微电网优化运行的目的,从而提高系统运行的可靠性和经济性。

    一种基于模糊EBF网络的光伏发电量预测方法

    公开(公告)号:CN106372745A

    公开(公告)日:2017-02-01

    申请号:CN201610739595.1

    申请日:2016-08-27

    CPC classification number: G06Q10/04 G06N3/08 G06Q50/06

    Abstract: 本发明公开了一种基于模糊EBF网络的光伏发电量预测方法,选取光伏发电量的影响因素,采集光伏发电量影响因素历史数据和其所对应的光伏发电量历史数据,确定样本集;以训练样本集中光伏发电量影响因素的历史数据生成输入向量,以其所对应的光伏发电量的历史数据为输出向量,并进行归一化处理,确定训练样本;利用训练样本,通过Levenberg-Marquardt算法训练模糊EBF网络,采集待预测日光伏发电量影响因素数据生成预测输入向量,进行归一化处理后输入训练好的模糊EBF网络,得到光伏发电量预测输出向量,预测输出向量经反归一化处理得到待预测日的预测光伏发电量向量。本发明有效的提高了光伏发电量的预测精度。

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