一种配电网日前两阶段优化调度方法

    公开(公告)号:CN106300438A

    公开(公告)日:2017-01-04

    申请号:CN201510250299.0

    申请日:2015-05-15

    CPC分类号: Y02E40/34

    摘要: 本发明涉及一种配电网日前两阶段优化调度方法,包括:以日前运行成本最小为优化目标,根据运行成本约束条件、第二天每小时负荷需求和实时电价的预测进行优化调度;通过所述优化调度确定分布式电源机组组合、用户的可中断负荷量和在大电网处的购电量;以配电网的有功网损最小为优化目标,根据有功网损约束条件和分布式电源无功出力进行配电网无功优化;通过所述无功优化得到分布式电源武功补充容量和无功补偿装置的最优无功出力,避免各节点电压不越限并降低配电网的网络损耗。本发明提供的技术方案能够实现电力市场环境下供电公司对分布式电源和可中断负荷的优化调度,可以有效节约配电网的运行成本,提高系统运行的安全可靠性。

    一种电动汽车负荷预测方法

    公开(公告)号:CN103870888A

    公开(公告)日:2014-06-18

    申请号:CN201410084222.6

    申请日:2014-03-10

    IPC分类号: G06Q10/04

    摘要: 本发明提供了一种电动汽车负荷预测方法,该方法包括如下步骤:对电动汽车充电功率的影响因素进行分类,对所述影响因素进行建模;确定电动汽车充电功率的影响因素,采用蒙特卡洛模拟方法预测不同影响因素下单量电动汽车一天内各时段的充电功率;确定不同职住空间的数量和每一职住空间所包含的电动汽车数量,根据不同所述影响因素下单量电动汽车一天内各时段的充电功率叠加获得每一职住区间内充电的电动汽车群体在一天内各时段的充电功率,叠加获得整个电动汽车群体在一天内各时段的充电负荷。该方法针对用户行为、充电模式、动力电池特性、渗透率、电价等因素分别进行研究,确定各项因素对电动汽车充电功率特性的影响,进行充电功率期望值预测。

    一种基于多目标粒子群算法的云储能优化出清方法

    公开(公告)号:CN111784540B

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202010645648.X

    申请日:2020-07-07

    摘要: 本发明公开了一种基于多目标粒子群算法的云储能优化出清方法,包括如下步骤:(1)制定由客户、分布式发电运营商和云储能运营商这三方利益主体参与的运营机制;(2)分析用户侧收益来源,初步分析并定义用户出借储能的机会成本,建立机会成本模型及收益模型;(3)分析分布式发电运营商收益来源,建立收益模型;(4)分析云储能运营商收益来源并建立优化调度模型,一次性解决云储能定价出清问题。本发明能够分析云储能参与者的收益来源并对储能资源进行优化调度,一次性解决云储能优化出清问题。