火电储能联合调频能量管理方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117117892A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202310904691.7

    申请日:2023-07-21

    Abstract: 本发明提供一种火电储能联合调频能量管理方法、设备及存储介质,属于储能调频领域,所述方法包括:响应于电网下发的AGC调频指令,判断储能系统的当前荷电状态是否处于正常充放区域;若判断结果为处于正常充放区域,则基于AGC调频指令所指示的调节功率确定第一储能出力,并在当前指令周期内控制储能系统按照第一储能出力进行充放电;若判断结果为超出正常充放区域,则以储能系统荷电状态最优为调控目标确定第二储能出力,并在当前指令周期内控制储能系统按照第二储能出力进行充放电。通过本发明提供的方法,能够兼顾考虑调频性能和储能系统能量管理,对当前指令周期内的储能系统出力进行优化,增强储能出力的可持续性。

    一种用于虚拟电厂的电力资源智能议价系统

    公开(公告)号:CN117372059A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311182107.8

    申请日:2023-09-14

    Abstract: 本发明公开了一种用于虚拟电厂的电力资源智能议价系统。本发明中,数据预处理模块的内部设置了数据处理模块,可使业务代码与数据处理逻辑的分离,以此实现根据数据处理需求的改变,及时更新清洗规则的目标,从而提高数据预处理模块的可维护性与灵活性。从数据库动态读取规则,本系统选择将规则文件配置在项目中。采用通用数据访问接口将各种类型的数据加载到数据缓冲区中,再根据加载后的数据处理规则文件对缓冲区中的数据执行规则,最后将清洗后的数据存储到数据库中,从而可以对数据重复部分进行取出,提高了数据的整洁性,同时也减轻了后续数据使用过程中的处理效率,增加了系统整体运行速度。

    用于火储联合调频的控制装置及火储联合调频系统

    公开(公告)号:CN116247720A

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN202211543217.8

    申请日:2022-12-02

    Abstract: 本发明实施例提供一种用于火储联合调频的控制装置及火储联合调频系统,属于储能调频控制技术领域,装置包括:控制模块,用于基于接收到的调频指令、接收自运行决算模块的机组推荐负荷指令和电池推荐充放电指令,向机组DCS控制系统发送第一控制指令,以及向电池EMS控制系统发送第二控制指令,以实现调频;其中,所述机组DCS控制系统用于控制火电机组的汽机和锅炉运行,所述电池EMS控制系统用于控制电池储能变流器;运行决算模块,用于基于获取的火电机组运行参数,得到机组推荐负荷指令和电池推荐充放电指令,并将机组推荐负荷指令和电池推荐充放电指令发送至控制模块。本发明将火电机组和储能系统进行有效协同,实现调频,进一步提高电网调频能力。

    风电地热储能发电系统
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118855638A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410847960.5

    申请日:2024-06-27

    Abstract: 本发明提供的风电地热储能发电系统,涉及新型电力发电技术领域。风电地热储能发电系统包括:风电模块,用于将风能转换为电能;转化模块,用于将电能转换为热能,并释放热能;地热模块,用于存储并输送储热工质和高温储热工质,储热工质吸收转化模块释放的热能后成为高温储热工质存储于地热模块;发电模块,用于利用来自地热模块存储的高温储热工质的热能发电;热网装置,用于利用热网回水吸收所述转化模块释放的热能和/或所述地热模块高温储热工质的热能。本发明提供的风电地热储能发电系统,增强了风电模块发电的稳定性,解决了风力发电存在间歇性和不稳定性的缺陷导致电网运行稳定性差的问题,确保电网高效稳定的运行。

    一种用于虚拟电厂的电力资源负荷调度系统

    公开(公告)号:CN117410957A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311173544.3

    申请日:2023-09-12

    Abstract: 本发明公开了一种用于虚拟电厂的电力资源负荷调度系统。本发明中,云端资源调度模块内部的模块采用Docker容器技术作为实现虚拟电厂的电力资源功率预测、电力交易和静态安全分析等计算服务的手段,对各种预测模型、调度策略、交易模式单独构建容器镜像,便于计算服务的快速更新和发布;对通过设置了Docker容器的主要组件,实现了对于云边服务器资源的高效利用,提高了系统的整体资源利用率和系统运行速度,以资源利用率为核心构建了计算任务在多边缘集群的分配算法;通过对模型进行约束,从而确定了功率储能的上下界,可以更好地完成优化调度的任务,从而使得整个系统具有良好的稳定性,同时可以深入到每个设备的控制,提高了系统的整体调度效率。

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