一种多储能系统具即插即用功能的微电网功率自平滑方法

    公开(公告)号:CN109088416A

    公开(公告)日:2018-12-25

    申请号:CN201810872218.4

    申请日:2018-08-02

    IPC分类号: H02J3/24 H02J3/32

    摘要: 本发明涉及一种多储能系统具即插即用功能的微电网功率自平滑方法,适用于多储能系统,对每个储能系统的双向变流器采用双环控制策略。其中外环设计一种具有自适应截止频率的高通滤波器,用于提取波动功率,控制储能系统充放电,实现多储能系统并网时微电网内功率平滑;内环设计一种比例谐振控制器,实现储能系统并网电流跟踪参考轨迹。通过所述微电网功率自平滑方法,在各储能系统初始荷电状态存在差异、且各储能系统正常工作的荷电状态有不同限制的情况下,各储能系统之间能自动迅速达到荷电平衡状态,从而使多储能系统在并入微电网时有即插即用功能。并网过程中各储能系统均保持在各自荷电限制范围内运行,且微电网内功率平滑。

    考虑电动汽车充放电影响的配电网内DG优化配置方法

    公开(公告)号:CN103840457B

    公开(公告)日:2016-03-09

    申请号:CN201410105764.7

    申请日:2014-03-20

    IPC分类号: H02J3/00 H02J3/28 G06N3/12

    CPC分类号: Y02T10/56

    摘要: 本发明涉及一种考虑电动汽车充放电影响的配电网内DG优化配置方法,包括如下步骤:首先计算电动汽车充放电对电网负荷的影响,然后建立考虑电动汽车的DG规划数学模型,采用混合编码的改进自适应遗传算法对上述数学模型进行求解,获得最优的DG配置方案。本发明综合考虑了配电公司的运行费用、DG投资商的投资费用以及DG的环境效益和V2G所节省的发输电投资等社会效益,建立了基于机会约束规划的含V2G配电网中DG优化规划的数学模型,采用基于混合编码的改进自适应遗传算法对该模型进行了求解。

    基于核函数的PCA‑KSICA储能系统典型工况识别方法

    公开(公告)号:CN106778533A

    公开(公告)日:2017-05-31

    申请号:CN201611064284.6

    申请日:2016-11-28

    IPC分类号: G06K9/00

    CPC分类号: G06K9/0057 G06K9/0051

    摘要: 本发明涉及一种基于核函数的PCA‑KSICA储能系统典型工况识别方法,包括以下步骤:1)获取储能系统正常工况下的测量数据;2)采用PCA策略对所述测量数据进行白化处理,获得白化后信号Zn;3)建立核函数,将所述白化后信号映射至高维空间进行独立成分分析,获得解混矩阵;4)根据所述解混矩阵获得正常工况下的独立分量趋势矩阵;5)根据待监测信号与正常工况下的独立分量趋势矩阵的关系识别待监测信号所处工况。与现有技术相比,本发明将PCA策略与KSICA方法相结合,消除原始各道数据间的二阶相关性,提升快速性,有效解决ICA分离算法由于数据量大、迭代次数多引起收敛速度慢的问题,保持鲁棒性能,避免产生发散行为。

    一种新型Boost变换器控制方法

    公开(公告)号:CN104079170A

    公开(公告)日:2014-10-01

    申请号:CN201410342093.6

    申请日:2014-07-18

    IPC分类号: H02M3/156 H02M1/14

    摘要: 本发明涉及一种新型Boost变换器控制方法,在电流内环电压外环的双环控制基础上,将输入电压与负载电流的前馈引入到电流参考的生成环节,消除输入电压与负载电流的变动对输出电压的干扰,简化电流环节,得到电压环传递函数。此方法显著的提高了Boost变换器的输出电压稳定能力,减小输出电压稳态误差,并且在负荷突变过程中有效减小输出电压的暂态突变。本发明所提方法概念清晰,前馈环节设计方法简单,控制效果显著。

    考虑电动汽车充放电影响的配电网内DG优化配置方法

    公开(公告)号:CN103840457A

    公开(公告)日:2014-06-04

    申请号:CN201410105764.7

    申请日:2014-03-20

    IPC分类号: H02J3/00 H02J3/28 G06N3/12

    CPC分类号: Y02T10/56

    摘要: 本发明涉及一种考虑电动汽车充放电影响的配电网内DG优化配置方法,包括如下步骤:首先计算电动汽车充放电对电网负荷的影响,然后建立考虑电动汽车的DG规划数学模型,采用混合编码的改进自适应遗传算法对上述数学模型进行求解,获得最优的DG配置方案。本发明综合考虑了配电公司的运行费用、DG投资商的投资费用以及DG的环境效益和V2G所节省的发输电投资等社会效益,建立了基于机会约束规划的含V2G配电网中DG优化规划的数学模型,采用基于混合编码的改进自适应遗传算法对该模型进行了求解。

    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

    IPC分类号: H02J3/46 G06Q10/04 G06Q50/06

    摘要: 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。