一种提升有源配电网消纳能力的储能选址方法及系统

    公开(公告)号:CN119382194A

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202411214081.5

    申请日:2024-08-31

    Abstract: 本发明公开了一种基提升有源配电网消纳能力的储能选址方法及系统,涉及有源配电网络规划技术领域。包括基于消纳能力曲线确定关键支路;基于关键支路确定接入接入点的初步选址位置;求解各初步选址位置接入储能后的消纳能力曲线及其指标;对比不同初步选址位置的消纳能力曲线及其指标,确定最优储能接入位置。本发明通过定义关键支路和优选储能接入位置,有效提升了有源配电网的整体消纳能力。该方法不仅考虑了最大消纳能力,还引入了消纳能力曲线的概念,全面量化了储能参与下有源配电网在各种负荷/DG分布情况下的消纳能力范围。通过对比不同位置接入储能后的消纳能力曲线及其指标,本方法能够确定消纳能力提升效果最好的最优储能接入位置。

    一种电力系统碳排放确定方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118537189A

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410684857.3

    申请日:2024-05-30

    Abstract: 本发明提供一种电力系统碳排放确定方法、装置、设备及存储介质,其中,该电力系统碳排放确定方法包括:根据目标电力系统的系统拓扑数据和运行数据,构建所述目标电力系统的经济调度模型;基于所述目标电力系统的经济调度模型,确定所述目标电力系统中的电源功率相对于负荷需求的变化率;所述变化率用于表征所述目标电力系统的电力负荷需求微增量;结合所述目标电力系统的电力负荷需求微增量与所述目标电力系统的边际机组,确定所述目标电力系统的碳排放结果。通过本发明,能够捕捉负荷需求变化的边际碳影响,解决了现有的相关技术中存在的碳排放结果精确度较低的问题。

    一种光伏逆变器控制器参数辨识的方法及系统

    公开(公告)号:CN119511867A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411632394.2

    申请日:2024-11-15

    Abstract: 本发明涉及光伏逆变器技术领域,特别是一种光伏逆变器控制器参数辨识的方法及系统,其包括建立光伏逆变器控制器的数学模型,并确定需要辨识的控制器参数;将数学模型通过变换解耦运算转化成差分方程;实时获取逆变器控制器的输入输出量作为辨识系统的输入量,并以预定的性能指标最小化作为优化算法的最优适应值估计;在待辨识控制器参数达到预设的精度时停止迭代,输出控制器参数估计值。本发明的有益效果为通过最小化残差模值的思想寻找最优解,大大降低辨识控制器参数的随机性,提高辨识结果的精确度,本发明能够实现在线辨识并同步辨识所有参数,避免分步辨识各个参数。

    考虑供电路径的碳流追踪对用户侧碳排放计量方法及设备

    公开(公告)号:CN117786906A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311798849.3

    申请日:2023-12-25

    Abstract: 本发明属于电力系统碳排放技术领域,尤其涉及考虑供电路径的碳流追踪对用户侧碳排放计量方法及设备,该方法提出广度优先搜索算法对电力系统供电路径进行深入地路径解析,搜索源荷间的支路链集,明确每条支路上流动功率的来源和去向;提出计及网损的复功率潮流追踪方法,定义发电机贡献因子和支路贡献因子,得到紧邻支路链给节点的贡献份额,计算电源对负荷的贡献因子矩阵;最后,建立碳流追踪模型,基于贡献因子矩阵计算节点碳排放因子,从而获得负荷及网损所承担的碳排放。该方法在计及网损的情况下对用户侧碳排放进行计量,无需大量公式推导、矩阵求逆计算,极大提高了计算效率,所得网损及负荷碳排结果对低碳优化调度的研究具有指导意义。

    基于可变遗忘因子最小二乘法的双馈风机惯量评估方法

    公开(公告)号:CN117251995A

    公开(公告)日:2023-12-19

    申请号:CN202311168187.1

    申请日:2023-09-12

    Abstract: 本发明所述方法及系统,涉及电力系统技术领域包括:通过在MPPT模式下变风速场景双馈风机作为扰动源的干扰模型,构建采变风速场景下双馈风机惯量数学模型;根据双馈风机惯量的离散模型,构建双馈风机惯量的最小二乘形式模型;基于可变遗忘因子对双馈风机的最大可用惯量进行评估。本发明提供的基于可变遗忘因子最小二乘法的双馈风机惯量评估方法依靠双馈风机出力不确定的特点,可以对双馈风机的虚拟惯量进行实时在线评估,可用于双馈风机本身惯量参数的测算,同时可变遗忘因子递归最小二乘法,避免了由于数据量增加带来的对参数矩阵θ修正能力下降的问题和新采集的数据对实时参数辨识失败的情况出现,本发明在精确度和稳定性方面都取得更加良好的效果。

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