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公开(公告)号:CN107681693A
公开(公告)日:2018-02-09
申请号:CN201710979119.1
申请日:2017-10-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MAS的低压微电网中虚拟电源的分布式协调控制方法,包含一次控制和二次控制。一次控制基于虚拟阻抗和虚拟电源的配合使用,通过选择合适的虚拟阻抗值来改进线路阻抗特性,使微源间的各虚拟电源输出电压大体上相同,一定程度上改善微源无功均分;二次控制基于一致性协议,通过微电网的稀疏通信网络进行微源间各虚拟电源电压信息的交互,协调各虚拟电源电压达到严格一致。微源间的交互作用是基于建立的MAS,底层各微源作为一级代理来执行一次控制,上层协调部分作为二级代理来执行二次控制。本发明方法所述的两层控制系统可为控制目标提供双重保证,同时确定了虚拟电源电压评估指标来协调一次控制和二次控制间的运行。
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公开(公告)号:CN107887933A
公开(公告)日:2018-04-06
申请号:CN201711145966.4
申请日:2017-11-17
Applicant: 燕山大学
CPC classification number: H02J3/48 , H02J3/382 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种多时间尺度滚动优化微电网能量优化管理方法,首先划分两个时间尺度,日内优化以运行成本及系统网损最小为目标,以各分布式电源起停、运行限制为约束,同时考虑三种负荷响应成本及约束建立数学模型进行日内优化。实时优化以日内优化结果为参考量,运用模型预测控制算法,进行未来有限时域内的滚动优化求解。本发明方法可全面考虑各分布式电源约束限制、各种负荷特性以确保微电网安全稳定运行,同时兼顾功率损耗,提高微网运行的经济性。
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公开(公告)号:CN107730044A
公开(公告)日:2018-02-23
申请号:CN201710981232.3
申请日:2017-10-20
Applicant: 燕山大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06K9/6223 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种可再生能源发电和负荷的混合预测方法,混合预测包括数据挖掘、变分模态分解和自适应差分进化学习机所组成的预测模型。首先根据功率数据和气象数据的特点选取聚类特征,进行K均值聚类;把获得的聚类与待预测日前一日的数据进行相似度判别,从中选取与当前预测最相关的聚类作为训练样本;然后对样本序列进行变分模态分解,得到多个具有不同中心频率的子序列;再对各子序列采用自适应差分进化学习机分别进行预测;最后将各子序列的预测结果叠加得到最终的预测结果。本发明方法具有预测精度高、速度快等优点。
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