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公开(公告)号：CN119029932A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411145710.3
申请日：2024-08-20
Inventor： 刘洋 , 李清涛 , 何绍文 , 孙钦斐 , 杨洋 , 李林松 , 卢钺 , 陈波 , 贾倩 , 陈宋宋 , 王隗东 , 陈珂 , 窦菲菲 , 方艺闳 , 刘顺 , 张诗慧 , 杨奕飞 , 王嘉钰 , 唐帆琳 , 宋扬
Abstract: 本发明属于分布式电源控制领域，具体涉及一种构网型并网逆变器自动参与一次频率响应控制方法及系统。方法主要包括电压电流内环控制环节、功率同步环节和功率同步补偿环节。电压电流内环控制环节包含逆变器电压电流测量环节、逆变器电压电流坐标变换环节、电流内环控制环节和电压内环控制环节。功率同步环节包含瞬时功率计算环节、电网功率同步环节以及电压、频率与相位全信号生成环节。功率同步补偿环节设计过程包含补偿器类型选取、实/复极点补偿器参数选取、功率同步补偿环节嵌入功率同步环及验证。本发明所述控制方法的一次频率响应为短时性一次频率响应，更适用于配储容量相对较小的分布式电源逆变器实现一次频率响应功能。
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公开(公告)号：CN118195220A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410307837.4
申请日：2024-03-18
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明提供一种电动汽车充放电调度方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：确定电动汽车聚合商的需求响应时间，并根据所述需求响应时间，确定所述电动汽车聚合商可调度的电动汽车集群和配电网运营商所需的虚拟电厂参数；根据所述虚拟电厂参数和预设碳交易机制模型，确定虚拟电厂的碳排放成本；根据所述电动汽车集群、所述碳排放成本和预设需求响应模型，以所述配电网运营商的购电权益和所述电动汽车聚合商的用能权益为优化目标，对预设主从博弈模型进行迭代训练，求解主从博弈最优解，以确定电动汽车充放电的最优调度结果。本发明通过结合需求响机制与碳交易机制，统筹兼顾配电网运营商、电动汽车聚合商的双边权益，确定电动汽车充放电的最优调度方案，实现电力系统的低碳性。
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公开(公告)号：CN119050999A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411145708.6
申请日：2024-08-20
Inventor： 刘洋 , 李清涛 , 何绍文 , 孙钦斐 , 杨洋 , 李林松 , 卢钺 , 陈波 , 贾倩 , 陈宋宋 , 王隗东 , 陈珂 , 窦菲菲 , 方艺闳 , 刘顺 , 张诗慧 , 杨奕飞 , 王嘉钰 , 唐帆琳 , 宋扬
IPC: H02J3/00 , G06Q40/04 , G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/46 , H02J3/28 , H02J3/32 , H02J15/00
Abstract: 本发明属于虚拟电厂参加电力辅助服务交易市场的技术领域，具体涉及一种虚拟电厂的交易方法、装置、设备及介质。本发明交易方法中，虚拟电厂的机组单元至少包括燃气机组、风光机组和电氢转换机组；考虑电与氢能的耦合转化，并且通过构建包含收益最大化和弃风弃光率最小化的多目标优化模型，并结合鲁棒决策策略，实现对不确定参数的有效处理，从而制定出更加科学合理的交易策略，提高VPP的运营效益和新能源的消纳率。考虑电氢耦合及负荷不确定性的虚拟电厂交易方法，实现收益最大、消纳新能源的目标，并且有利于鼓励用户侧资源增加氢能机组建设，提高用户参与辅助服务市场的盈利能力。
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公开(公告)号：CN117863969B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410285603.4
申请日：2024-03-13
Abstract: 本发明属于电动汽车充放电控制技术领域，具体涉及一种考虑电池损耗的电动汽车充放电控制方法及系统。首先获取电动汽车状态数据，包括电价、用户设定的充电完毕时间、当前周期的电池电量预测值和用户期望充电完毕时的电池电量；当前周期的电池电量预测值由电池电量百分比和电池健康度预测模型获得的电池健康度预测值计算获得；将电动汽车状态数据输入强化学习模型，得到电动汽车充放电功率。本发明提供方法基于强化学习算法，提升了用户在充放电过程中的收益；与未考虑电池损耗影响的算法相比，提出的方法造成的电池健康度损耗较小；克服了现有技术中的基于模型的优化方法在实际应用中的缺陷，且动态环境工况有着更好的适用性。
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公开(公告)号：CN119005524A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411145707.1
申请日：2024-08-20
Inventor： 刘洋 , 李清涛 , 何绍文 , 孙钦斐 , 杨洋 , 李林松 , 卢钺 , 陈波 , 贾倩 , 陈宋宋 , 王隗东 , 陈珂 , 窦菲菲 , 方艺闳 , 刘顺 , 张诗慧 , 杨奕飞 , 王嘉钰 , 唐帆琳 , 宋扬
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/14
Abstract: 本发明属于虚拟电厂领域，具体涉及一种工业负荷调节能力代价评估方法、装置、设备及介质。该方法包括长期可调控能力评估和短期可调控能力评估。长期可调控能力评估，第一目标函数以工业用户的峰谷差最大化为目标，第二目标函数以工业用户的峰谷差最小化为目标，分别求解得到使工业用户最大峰谷差和最小峰谷差的用电模式。根据用电模式，计算每种模式下的生产成本。基于生产成本和峰谷差数据，综合评估工业用户的长期可调控能力。短期削峰可调控能力评估，第三目标函数以削峰时段负荷量最小化为目标，第四目标函数以经济最优化为目标。求解得到削峰时段的最优功率调节方案，基于最优功率调节方案评估短期可调控能力，实现负荷调节能力准确评估。
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公开(公告)号：CN117863969A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410285603.4
申请日：2024-03-13
Abstract: 本发明属于电动汽车充放电控制技术领域，具体涉及一种考虑电池损耗的电动汽车充放电控制方法及系统。首先获取电动汽车状态数据，包括电价、用户设定的充电完毕时间、当前周期的电池电量预测值和用户期望充电完毕时的电池电量；当前周期的电池电量预测值由电池电量百分比和电池健康度预测模型获得的电池健康度预测值计算获得；将电动汽车状态数据输入强化学习模型，得到电动汽车充放电功率。本发明提供方法基于强化学习算法，提升了用户在充放电过程中的收益；与未考虑电池损耗影响的算法相比，提出的方法造成的电池健康度损耗较小；克服了现有技术中的基于模型的优化方法在实际应用中的缺陷，且动态环境工况有着更好的适用性。
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