一种源网荷储充的零碳供电所配电系统

    公开(公告)号:CN119496221A

    公开(公告)日:2025-02-21

    申请号:CN202411498361.3

    申请日:2024-10-25

    Abstract: 本发明涉及配电技术领域,公开了一种源网荷储充的零碳供电所配电系统,包括交流电网、充电装置、直流配电网和电量管理系统;两个交流电网之间均通过充电装置与直流配电网进行连接;电量管理系统分别与交流电网和直流配电网连接;直流配电网设置不同电压等级的直流母线,并通过不同电压等级的直流母线为不同的直流负荷进行供电;电量管理系统用于,采集监测直流配电网和交流电网的电参量,当监测到所述直流配电网发电不足时,将交流电网通过充电装置给直流配电网进行供电,当监测到直流配电网发电过剩时,将直流配电网通过所述充电装置给交流电网进行供电。本发明保证了零碳供电所供电的稳定性或灵活性,使得能量管理更加高效。

    一种配网高可靠性优化电网重构的方法及相关设备

    公开(公告)号:CN113505530A

    公开(公告)日:2021-10-15

    申请号:CN202110750687.0

    申请日:2021-07-02

    Abstract: 本发明公开了一种配网高可靠性优化电网重构的方法及相关设备,包括步骤一:获取配电网的原始数据并根据原始数据进行粒子群编码;步骤二:对粒子群解码,并确定每个粒子对应的适应函数;步骤三:初始化量子粒子群算法参数;步骤四:随机整数初始化粒子群;步骤五:根据适应函数计算每个粒子当前位置的适应值并根据适应值迭代更新粒子位置和记录迭代次数;步骤六:根据粒子位置确定粒子群的全局最优位置并确定全局最优适应值;步骤七:判断迭代次数是否大于迭代预设值;步骤八:若否,则执行步骤五;步骤九:若是,则根据全局最优适应值输出重构结果。由于量子粒子群算法采用了整数型编码加快粒子收敛速度,进而可以提升配电网重构的全局寻优能力。

    阻性负荷直流电路、及其在电器制造中的应用

    公开(公告)号:CN119966237A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202510122750.4

    申请日:2025-01-26

    Abstract: 本申请涉及一种阻性负荷直流电路,所述阻性直流负荷电路至少包括:电源开关、阻性负荷和电器控制器,所述电器控制器至少包括:继电器控制板和电磁阀;所述阻性负荷负载于所述电源开关的两极之间,所述电源开关还连接所述电器控制器;其中:在所述阻性负荷和所述电源开关的回路上增设灭弧模块,所述灭弧模块用于消除所述电源开关在通断瞬间出现的拉弧现象;所述电源开关为高频反激式电源开关;所述电磁阀为直流电磁阀。本申请通过对器件的替代与电路的更改从而实现负荷直流化改造,以此提供一种零碳供电所的加热类阻性负荷改造设计方案,为整套光储直柔系统的高可靠性供电和安全稳定运行提供保障。

    一种电能变换装置及光储充一体化直流配电系统

    公开(公告)号:CN119496392A

    公开(公告)日:2025-02-21

    申请号:CN202411517273.3

    申请日:2024-10-29

    Abstract: 本发明涉及直流配电技术领域,公开了一种电能变换装置及光储充一体化直流配电系统,电能变换装置应用于一种光储充一体化直流配电系统中,包括双向DC/DC变换电路和DSP控制电路;所述DSP控制电路用于获取直流配电系统中高压直流母线和低压直流母线的电压和电流信息,并进行处理和分析,根据处理分析结果调整PWM驱动信号来控制所述双向DC/DC变换电路的输电状态;所述双向DC/DC变换电路用于根据所述PWM驱动信号进行高压直流和低压直流之间的转换。本发明的电能变换装置能够实现直流电能的双向流动,既可以从配电系统向电网供电,也可以从电网向配电系统充电。双向控制使得系统更灵活可靠,提高了能量管理效果。

    一种基于数据驱动的配电网异常识别方法

    公开(公告)号:CN114116832A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111298862.3

    申请日:2021-11-04

    Abstract: 本发明公开一种基于数据驱动的配电网异常识别方法,包括以下步骤,建立由各节点电压测量数据组成的高维矩阵模型,选取平均谱半径作为线性特征值统计量,确定故障发生时刻;应用增广矩阵理论进行数据相关性分析,构造平均谱半径偏差率作为定量指标,衡量各节点电压对系统运行状态的影响程度。在运用本发明所述的方法进行配电网异常状态识别时,能有效利用电网的海量多源数据实时监测系统的运行状态,该方法不受限于电网规模的扩大和结构的复杂性,不涉及物理模型中各元件的作用机理,不需要对问题做出假设和简化,仅仅从数据关联的角度感知系统的运行状态,相对于传统的模型法具有更为广泛的应用场景,能够良好应对当今电网的发展趋势。

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