电网负荷下降调整方法和系统

    公开(公告)号:CN104037771A

    公开(公告)日:2014-09-10

    申请号:CN201410214948.7

    申请日:2014-05-20

    Abstract: 本发明公开了一种电网负荷下降调整方法和系统,该方法包括:接收到针对电网下达的负荷下降功率指标后,若电网中的能量输出设备所能提供的功率不能满足负荷下降功率指标,则使用各能量输出设备的功率指标更新负荷下降功率指标得到更新后的负荷下降功率指标;按照控制优先级从高到低的顺序,选取若干可控配电线路作为待控配电线路,使选取出的所有待控配电线路的预估下降功率总和满足更新后的负荷下降功率指标;根据确定出的将所有能量输出设备接入电网的能量输出设备接入控制策略、以及对从各待控配电线路上的可控用电设备中选取出的待控用电设备进行限电控制的用电设备控制策略,对电网进行控制。应用本发明,可以提高负荷下降调整的合理性。

    电网负荷下降调整方法和系统

    公开(公告)号:CN104037771B

    公开(公告)日:2016-04-06

    申请号:CN201410214948.7

    申请日:2014-05-20

    Abstract: 本发明公开了一种电网负荷下降调整方法和系统,该方法包括:接收到针对电网下达的负荷下降功率指标后,若电网中的能量输出设备所能提供的功率不能满足负荷下降功率指标,则使用各能量输出设备的功率指标更新负荷下降功率指标得到更新后的负荷下降功率指标;按照控制优先级从高到低的顺序,选取若干可控配电线路作为待控配电线路,使选取出的所有待控配电线路的预估下降功率总和满足更新后的负荷下降功率指标;根据确定出的将所有能量输出设备接入电网的能量输出设备接入控制策略、以及对从各待控配电线路上的可控用电设备中选取出的待控用电设备进行限电控制的用电设备控制策略,对电网进行控制。应用本发明,可以提高负荷下降调整的合理性。

    一种智能配电网低碳效益评估方法

    公开(公告)号:CN105375472B

    公开(公告)日:2019-04-05

    申请号:CN201510819358.1

    申请日:2015-11-23

    Abstract: 本发明涉及一种智能配电网低碳效益评估方法,其包括以下步骤:(1)待评价智能配电网将其采集的网络及负荷数据信息发送给潮流计算模块,潮流计算模块进行全网的潮流计算,并将计算结果发送给逆流追踪模块;(2)逆流追踪模块形成待评价智能配电网功率有向图,并得到在该潮流计算结果下的逆流追踪矩阵各项值,并将各项值发送给低碳指标计算模块;(3)低碳指标计算模块进行相关碳排放理论计算,得出各低碳指标计算结果,并将计算结果发送给低碳效益评估模块;(4)低碳效益评估模块接收各低碳指标计算结果,并根据待评价智能配电网低碳规划前后的电网信息,分别进行低碳效益评估计算,得到智能配电网规划前后各项低碳指标的计算结果,并对评估计算结果的数值进行比较,得到待评价智能配电网的最优运行方案。

    一种用于分布式电源并网检测的多功能模拟电源

    公开(公告)号:CN103746548A

    公开(公告)日:2014-04-23

    申请号:CN201410026168.X

    申请日:2014-01-21

    Abstract: 本发明公开了一种用于分布式电源并网检测的多功能模拟电源,其特征在于,包括光伏阵列发电特性模拟模块和风机/微燃机发电特性模拟模块;光伏阵列发电特性模拟模块包括与市电相连接的整流电路、与整流电路输出端相连接且为直流检测设备供电的第一DC-DC变换器、第一DSP控制电路和与第一DSP控制电路相连接的第一人机界面;风机/微燃机发电特性模拟模块包括与第一DC-DC变换器输出端相连接且为交流检测设备供电的DC-AC逆变电路、第二DSP控制电路和与第二DSP控制电路相连接的第二人机界面。本发明的模拟电源可以模拟光伏阵列发电特性、风机发电特性、微燃机发电特性且具备交流和直流输出特性。

    基于LSSVM带ARMA修正的超短期光伏预测方法

    公开(公告)号:CN104601104B

    公开(公告)日:2017-04-12

    申请号:CN201410811061.6

    申请日:2014-12-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于LSSVM带ARMA修正的超短期光伏预测方法,由LSSVM根据训练样本得到最佳的预测模型,并由ARMA误差修正模型提供的误差预测值对光伏功率预测值进行修正,从而保证所得到的超短期光伏电站发电功率预测误差达到最小,提高预测精度,由于LSSVM自身的小样本预测的优势,计算简单,预测模型训练与预测耗费的时间短,耗用的资源较少;以天气类型为条件,对预测模型进行筛选,使用预测模型更有针对性,并提高了气象条件不稳定情况下的光伏功率预测值;通过ARMA模型对预测发电功率进行修正,提高了预测精度,保证电力系统运行的安全性和稳定性。

Patent Agency Ranking