基于改进的自适应遗传算法的独立微网配置优化方法

    公开(公告)号:CN104184170B

    公开(公告)日:2017-01-04

    申请号:CN201410342043.8

    申请日:2014-07-18

    Abstract: 本发明涉及一种基于改进的自适应遗传算法的独立微网配置优化方法,设定微电网系统结构,建立微电网的优化配置模型,建立微电网的优化配置模型,在满足微电网系统供电可靠性的前提下,目标使微网综合投资费用最低,用改进的自适应遗传算法进行配置优化,寻求一组最优的电源配置,使费用目标函数的值最小。用改进的自适应遗传算法(IAGA)来解决配置优化问题,IAGA利用神经元函数sigmoid设计出自适应的交叉率和变异率,将群体中适应度值最大个体的交叉率值和变异率值分别提高到某一正数,避免优良个体处于一种停滞状态,过早收敛,使得IAGA跳出局部最优解,寻求全局最优解。

    一种用于光伏逆变器电压变动测试系统及方法

    公开(公告)号:CN105182100A

    公开(公告)日:2015-12-23

    申请号:CN201510376757.5

    申请日:2015-07-01

    Abstract: 本发明公开了一种用于光伏逆变器电压变动测试系统及方法,通过设置光伏逆变部件、双向可编程交流电源、数据采集模块及智能控制器,其中,光伏逆变部件包含光伏模拟装置、光伏逆变器;将双向可编程交流电源的输出电源模拟为同等谐波的公共电网、改变光伏模拟装置的工作状态,从而通过数据采集模块获取光伏逆变器两端的电压、电流,最终测到光伏逆变器的电压波动性。本发明结构简单、操作方便,并能够模拟实际电网谐波情况,测试结果可靠性较高。因此本发明在实际工程应用中的进行测试的测试结果具有较高的参考价值。

    基于充放储一体化电站调度的微网经济运行方法

    公开(公告)号:CN104167751A

    公开(公告)日:2014-11-26

    申请号:CN201410342010.3

    申请日:2014-07-18

    CPC classification number: Y02E70/30

    Abstract: 本发明涉及一种基于充放储一体化电站调度的微网经济运行方法,其特征在于,将电动汽车充换电站和蓄电池储能站组合在一起构成充放储一体化电站,即CDSIS,并接入微网,CDSIS作为储能系统整体优化其有功无功出力,同时协调调度内部蓄电池储能站ESS和电动汽车充换电站BCSS充放电;根据峰谷时段电价差异,优化联络线交互功率和燃料电池FC出力,调度CDSIS低储高发套利。本发明将电动汽车通过充换电站接入微网,提高了可再生能源的利用率;将充换电站和储能站协调配合,为动力电池提供较为稳定的充放电环境,且动力电池梯次利用提高了动力电池利用效率,同时动力电池为储能站提供可调节容量支撑,实现双赢。

    基于多代理的微网保护系统的构建方法

    公开(公告)号:CN104104069A

    公开(公告)日:2014-10-15

    申请号:CN201410356984.7

    申请日:2014-07-25

    CPC classification number: Y02E60/725 Y04S10/20

    Abstract: 本发明涉及一种基于多代理的微网保护系统的构建方法,建立在集中式系统结构框架下,按功能和层次可分为设备层、执行层、决策层和通信层。设备层是体系架构底层,面向终端设备;执行层是体系架构的承接环节,承担决策中心和各设备终端的信息获取和命令传达;决策层是体系架构的核心环节,完成信息整合和保护综合决策;通信层是信息流转传递环节,是多代理实施的基础,贯彻整个体系架构,提出了基于边电流变化量的多代理微网主、备保护计算决策方法。在克服基于单点信息和两点信息传统保护的不足,充分发挥微网主体通信架构、节省投资方面有着巨大的潜力,也为未来微网中多系统与继电保护的融合提供了可能。

    一种基于压缩感知MACSMP的超次谐波测量方法

    公开(公告)号:CN110045184A

    公开(公告)日:2019-07-23

    申请号:CN201910261684.3

    申请日:2019-04-02

    Abstract: 本发明涉及一种基于压缩感知MACSMP的超次谐波测量方法,包括以下步骤:1)对系统超次谐波信号进行离散化处理,超次谐波离散采样序列x(n);2)对得到系统离散化后的信号X(k)进行离散傅里叶变换,得到系统离散化后的信号X(k);3)通过引入插值因子用以提高信号X(k)的频谱分辨率;4)将提高频谱分辨率后的型号公式等效为压缩感知模型;5)采用MACSMP算法对压缩感知模型进行求解,最终得到测量向量。与现有技术相比,本发明具有运行效率高、适应于信号稀疏度未知的情况等优点。

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