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公开(公告)号:CN115378038A
公开(公告)日:2022-11-22
申请号:CN202211149750.6
申请日:2022-09-21
Abstract: 一种基于补偿度优化的火储联合一次调频控制方法,包括1)调频状态判断,2)一次调频火储联合出力优化,3)储能出力指令生成。本发明首先对当前采样点的信息进行采集,通过当前采样点信息对机组调频状态判断并输出火电机组出力;然后对模型进行周期为Δt的优化分析,获取当前采样点储能优化目标出力值和一次调频火储联合出力最大值;最后通过储能当前SO C和储能充放电功率生成相应约束集,对储能目标出力修正,输出修正后的储能出力指令。本发明从一次调频的考核规则出发,考虑不同时段的补偿度,控制储能系统的最优出力,达到既节约一次调频考核费用,又降低储能损耗的目的。
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公开(公告)号:CN114498598A
公开(公告)日:2022-05-13
申请号:CN202210168610.7
申请日:2022-02-23
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明属于电网控制技术领域,公开了一种基于扩展移相的DAB虚拟惯性控制方法及应用,根据储能系统的特性,当直流微电网出现功率波动,提供虚拟惯性控制支撑,虚拟惯性功率涉及微分环节,凭借母线电压的调节,主要是电压变化率来加以控制;输入信号因高频噪声而受到影响,添加一阶低通滤波,输入信号则为直流母线电压的偏差值;直流母线电压阈值范围的进一步限定,确保微电网的整体稳定性。本发明通过将一阶通滤波环节添加至输入信号前端,从而滤去直流母线电压中的高频谐波,实现微电网整体惯性功率基准的增强,母线电压波动得以抑制。
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公开(公告)号:CN114444803A
公开(公告)日:2022-05-06
申请号:CN202210113554.7
申请日:2022-01-30
Abstract: 本发明提供了一种电动汽车充电站充电负荷预测方法及系统,首先构建充电负荷原始数据集,利用LGBM框架生成基础回归器群,使用TPE算法在MongDB空间搜索超参数进行优化,使用Adaboost结构对基础回归器群进行串行优化构成最终充电负荷预测模型,最终充电负荷预测模型可以预测超短期尺度内的充电负荷,得到的充电负荷预测曲线更负荷实际情况。同时提供了一种相应的终端及介质。本发明基于集成学习,对涉及充电站充电负荷的数据进行学习生成模型,该模型可以输出超短期时间尺度内的预测充电值,从而得出未来充电站的充电负荷曲线,为充电站的选址、扩容、运营和调控提供决策基础。
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