-
公开(公告)号：CN102751728A
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201210261368.4
申请日：2012-07-26
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: Y02B70/3225 , Y02E10/563 , Y02E10/763 , Y04S20/222
Abstract: 本发明公开一种基于负荷中断模型的微网孤网运行的能量管理方法，本方法针对孤网运行模式，将微网需要维持内部功率平衡和电压稳定的要求转化为经济指标，建立详细的负荷中断模型，通过负荷竞价获得供电时间保证；同时考虑经济和技术特性储能单元模型进行分布式电源管理。本方法将运行周期分为若干时间段，首先基于日前预测确定所有时间段的负荷水平和分布式电源启停状态，确保功率平衡并保证足够功率裕度；然后基于超短期预测对分布式电源和储能单元进行出力调整，以满足电压和潮流约束。通过两层协调优化模型，消除日前预测与超短期预测之间的误差。本方法适用于含各种储能设备、负荷以及多类型多配比电源组成的微网系统的孤网运行能量管理。
-
公开(公告)号：CN102122310A
公开(公告)日：2011-07-13
申请号：CN201110034392.X
申请日：2011-02-01
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于列车运行图的牵引负荷建模方法。该建模方法首先根据列车运行图得到一个运行周期内各时段每个供电臂的列车数量，然后将一个供电臂上的每辆列车等效为一个感应电动机，每个牵引负荷等效为多台感应电动机模型和静态指数模型并联模型，使用粒子群算法（PSO）根据实测电压、功率波形对牵引负荷模型进行参数辨识，建立牵引负荷模型。本发明提出的一种基于列车运行图的牵引负荷建模方法与已有的牵引负荷建模方法相比，该方法充分考虑了列车运行的时变性对牵引负荷电压、功率的影响，在保持较好的收敛性的前提下，大大提高了牵引负荷模型的通用性和正确性，使建立的牵引负荷模型更符合实际情况，满足了铁路/电力相关部门对牵引供电品质评估、电能质量评估、电力系统稳定性评估的需要。
-
公开(公告)号：CN118100245A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410193027.0
申请日：2024-02-21
Applicant: 浙江大学 , 桥跃智能科技(浙江)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于V2H的户用光储充系统能量管理方法，根据历史数据及数值天气预报，对次日的光伏及负荷功率进行预测；基于预测结果及实时数据滚动优化，以储能的充放电功率、EV的充放电功率、系统与主电网交互功率、储能SOC、电动汽车SOC、弃光功率为决策变量，考虑储能充放电功率约束、储能SOC上下限约束、EV充放电功率约束、EV的SOC上下限约束、储能变流器容量约束、光伏限发约束，以用户当日能量成本最少为目标函数，构建光储充系统滚动优化模型并求解得到最优能量管理策略。用户可自主选择对电动汽车进行无序或有序充电、开启或关闭V2H，充分地发挥EV的灵活性和可调控性，为安装有光伏和储能的用户节省电力。
-
公开(公告)号：CN112508324B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202011100266.5
申请日：2020-10-14
Applicant: 浙江大学
IPC: H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于复平面区域化的电力系统特征值评估方法。首先采集实时电力系统量测数据；确定所需目标特征区域的边界，在边界内将区域按阻尼比和虚部划分为面积大致相同的小区域，并确定各个区域的区域参考点；然后根据实时量测数据，由机器学习算法得出每个区域的合特征值、特征值数量以及特征值的标准差；最后对得出的数据进行修正，并得出每个区域内特征值分布的边界，完成区域化特征值的评估。本发明方法能够在电力系统不同运行情况下，无需生成复杂电力系统微分状态方程，通过量测数据，基于机器学习算法快速评估出特征值在关键区域的分布情况，提高小干扰稳定性判别的效率，便于调度员及时进行稳定性控制。
-
公开(公告)号：CN113723670B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202110924227.5
申请日：2021-08-12
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09 , H02J3/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种变时间窗口的光伏发电功率短期预测方法。该方法包括：获取日前气象预报进行日前光伏预测，在待预测日当日实时监测实际气象数据和实际光伏功率，由日内预测触发条件得到启动信号，若为真值则启动日内预测，并更新光伏发电功率短期预测结果；否则继续进行下一次监测。本发明与其它定时间窗口光伏发电短期预测方法相比，降低了预测模型对数值天气预报精度的依赖性，得到了更准确的预测结果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116691419B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310967692.6
申请日：2023-08-03
Applicant: 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
Abstract: 本发明公开了一种弱链接通信下深度强化学习的电动汽车自主充电控制方法。获取配电台区所连接的居民家庭用电电器的总负荷预测数据，采集电动汽车的历史充电信息并可上传通讯主站，构建超级智能体并进行训练得到最优决策的超级智能体，将超级智能体针对配电台区的充电桩进行封装和下发，在弱链接通讯条件下，配电台区、充电桩利用电动汽车智能体根据实时的总负荷预测数据和充电需求信息进行自主控制，输出电动汽车的最优充电动作。本发明能够在弱链接通讯条件下提供基于深度强化学习的自主充电控制算法，降低电动汽车群充电失控引起配电台区负荷过载的概率以及配电台区负荷峰值和峰谷差，最终降低过高的台区充电信息系统的通讯安全性和可靠性成本。
-
公开(公告)号：CN109753754B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910059376.2
申请日：2019-01-22
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江大学
Inventor： 熊鸿韬 , 张建承 , 项中明 , 孙维真 , 江全元 , 耿光超 , 刘朋成 , 王子龙 , 沈轶君 , 房乐 , 占震滨 , 何吉祥 , 汪宗恒 , 胡明康 , 华文 , 楼伯良 , 陆承宇
Abstract: 本发明公开了一种基于希红诺夫正则化的同步发电机动态参数在线辨识方法。针对同步发电机在实际系统中的运行特性，本发明采集电网真实扰动期间的同步发电机机端电流、机端电压、励磁电压、有功功率和无功功率，构建动态参数在线辨识数据库；同时使用希红诺夫正则化方法，以避免辨识所得参数过度拟合系统噪声，最后使用内点算法进行求解。本发明提供了一种针对电网实际扰动普遍较弱的实际情况也能使用实测在线数据准确得出同步发电机动态参数的在线辨识方法。
-
公开(公告)号：CN114676866A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202011546792.4
申请日：2020-12-24
Applicant: 浙江正泰电器股份有限公司 , 浙江大学 , 上海正泰电源系统有限公司
Abstract: 基于误差修正的负荷日前预测修正方法、设备和存储介质，包括以下步骤：步骤1：基于历史负荷和历史气象数据，建立日前预测模型；步骤2：基于日前预测模型得到待预测日预测结果，保存待预测日预测结果和待预测日的实际负荷数据，累积多组的待预测日预测结果及对应的实际负荷数据；步骤3：利用的多组的待预测日预测结果及对应的实际负荷数据，采用粒子群算法进行修正算法的关键参数的整定；步骤4：在待预测日当日的修正时段内，定期基于日前预测负荷值、实际负荷值和修正启动偏差门槛值door检查是否满足修正条件，当满足修正条件时启动修正，通过修正算法修正该日的日前预测结果，实现微网最优经济运行。
-
公开(公告)号：CN113799640A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202110943610.5
申请日：2021-08-17
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于含电动汽车充电桩微电网的能量管理方法。该方法中，电动汽车需要在充电前对充电桩进行预约，提交充电需求信息；在调度日的前一天，基于负荷和可再生能源发电的日前预测数据和日前电动汽车充电预约信息，以微电网运行成本最小和最大需量最小为目标，制定全天各时段的电动汽车有序充电计划和储能充放电计划；在调度日的各个时段，基于负荷和可再生能源发电的实时数据，以储能实时充放电功率与日前储能充放电计划偏差最小为目标进行优化；针对电动汽车的情况，基于最新的信息实时更新日前计划。该策略普遍适用于集成电动汽车充电桩的微电网，与现有技术相比具有稳定高效、经济环保、充分利用电动汽车灵活性和多方共赢等优点。
-
公开(公告)号：CN111130122A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN202010038166.8
申请日：2020-01-14
Applicant: 浙江大学 , 国网新疆电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种风电场无功控制能力在线监测方法。该方法首先结合现场测量互感器测量得到的风电场运行状态信息，构建风电场无功控制能力聚合评估模型；然后基于过往应用经验选取一个相对较小的基准点更新阈值参数构建风电场无功控制能力在线监测模型；在上述模型的基础上，根据逐步积累的相关运行数据，通过数据驱动的方法拟合风电场日常运行场景下评估误差和评估耗时关于阈值参数的量化关系；最后构建基准点更新阈值参数优化模型并加以求解，得到评估基准点动态更新阈值的最优取值，从而实现风电场无功控制能力在线监测模型的最优运行效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
131
records
(took 0.039 seconds)
