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公开(公告)号:CN109713711B
公开(公告)日:2022-07-26
申请号:CN201810281253.9
申请日:2018-04-02
申请人: 河海大学 , 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司
摘要: 本发明公开了一种故障下分布式光伏逆变器无功协调控制策略,包括:1)计算电网电压跌落时无功需求Q总需求;2)计算电网电压跌落时各分布式逆变器的故障视在功率;3)计算电网电压跌落时各分布式逆变器的无功容量Qimax;4)根据不同接入位置逆变器受故障的影响程度,提出相应的控制策略;5)考虑故障下分布式光伏逆变器有功缩减值最小化,以利于故障消除后有功功率的恢复。本发明考虑实际分布式光伏逆变器接入位置的不同、光照变化和电压跌落程度对分布式光伏并网逆变器的暂态过程及无功容量的综合影响,充分利用分布式光伏逆变器的无功容量,实现电网故障期间有功功率缩减值最小,以利于电网电压跌落消除后分布式光伏的有功功率恢复,同时避免分布式光伏逆变器发生连锁崩溃。
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公开(公告)号:CN108155664A
公开(公告)日:2018-06-12
申请号:CN201711370069.3
申请日:2017-12-19
申请人: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 河海大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司
CPC分类号: Y02E10/563 , H02J3/383 , H02J3/12
摘要: 本发明公开了光伏就地多模式切换控制方法,包括监测光伏接入点电压和光伏有功出力大小,保存相关信息;判断是否满足切换时间间隔,若满足则进行下一步,若不满足则继续监测保存相关信息;选取当天某一时间段内保存的电压和功率信息,确定光伏有功出力区间和节点电压状态区间;根据控制模式分区图,选择合适的光伏逆变器控制模式;本发明针对分布式光伏接入配电网后造成配电网电压越限问题,提供一种光伏就地多模式切换控制方法,用以解决分布式光伏接入配电网电压越限问题和光伏逆变器单一控制模式调节能力不足的问题。
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公开(公告)号:CN109713711A
公开(公告)日:2019-05-03
申请号:CN201810281253.9
申请日:2018-04-02
申请人: 河海大学 , 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司
摘要: 本发明公开了一种故障下分布式光伏逆变器无功协调控制策略,包括:1)计算电网电压跌落时无功需求Q总需求;2)计算电网电压跌落时各分布式逆变器的故障视在功率;3)计算电网电压跌落时各分布式逆变器的无功容量Qimax;4)根据不同接入位置逆变器受故障的影响程度,提出相应的控制策略;5)考虑故障下分布式光伏逆变器有功缩减值最小化,以利于故障消除后有功功率的恢复。本发明考虑实际分布式光伏逆变器接入位置的不同、光照变化和电压跌落程度对分布式光伏并网逆变器的暂态过程及无功容量的综合影响,充分利用分布式光伏逆变器的无功容量,实现电网故障期间有功功率缩减值最小,以利于电网电压跌落消除后分布式光伏的有功功率恢复,同时避免分布式光伏逆变器发生连锁崩溃。
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公开(公告)号:CN108155664B
公开(公告)日:2020-10-20
申请号:CN201711370069.3
申请日:2017-12-19
申请人: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 河海大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司
摘要: 本发明公开了光伏就地多模式切换控制方法,包括监测光伏接入点电压和光伏有功出力大小,保存相关信息;判断是否满足切换时间间隔T1,若满足则进行下一步,若不满足则继续监测保存相关信息;选取当天某一时间段T2内保存的电压和功率信息,确定光伏有功出力区间和节点电压状态区间;根据控制模式分区图,选择合适的光伏逆变器控制模式;本发明针对分布式光伏接入配电网后造成配电网电压越限问题,提供一种光伏就地多模式切换控制方法,用以解决分布式光伏接入配电网电压越限问题和光伏逆变器单一控制模式调节能力不足的问题。
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公开(公告)号:CN107994587A
公开(公告)日:2018-05-04
申请号:CN201711272165.4
申请日:2017-12-06
申请人: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 河海大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司
CPC分类号: Y02E10/563 , Y02E40/34 , H02J3/12 , H02J3/16 , H02J3/383
摘要: 本发明公开了一种高渗透率光伏配电网就地电压控制方法,所述方法包括:监测配电网电压,确定配电网电压越限情况和电压越限最严重节点I;计算I节点电压-有功功率灵敏度向量 和I节点电压-无功功率灵敏度向量 ;依据I节点电压-有功功率灵敏度向量、I节点电压-无功功率灵敏度向量,确定光伏调节次序;根据电压越限光伏功率调节原则和光伏有功/无功功率调节裕度确定就地控制光伏组合及有功无功输出。本发明通过挖掘分布式光伏逆变器的双象限无功调节能力,利用电压-功率灵敏度向量确定光伏功率调节次序,实现高渗透率光伏配电网的快速电压控制,减少了无功补偿装置的投入和频繁投切,降低了成本。
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公开(公告)号:CN107959296A
公开(公告)日:2018-04-24
申请号:CN201711342635.X
申请日:2017-12-14
申请人: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 上海交通大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司
摘要: 本发明公开了基于主动配电网的无功电压协调控制策略,包括如下步骤:建立主动配电网电压优化模型;基于摄动法计算主动配电网中的电压灵敏度及影响因子;根据影响因子实现主动配电网全局无功电压优化计算;利用区域参数对区域内各点电压值进行估算,采用区域电压越限偏差作为实时电压优化参考量,实现局部电压优化;本发明通过全局优化以电压偏差最低为目标,采用摄动法对全局电压优化进行求解;对于区域电压优化,利用区域参数对区域内各点电压值进行估算,仍采用区域电压越限偏差作为实时电压优化参考量,对无功调节设备进行实时协调控制以确保网络的实时电压质量。
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公开(公告)号:CN108053070A
公开(公告)日:2018-05-18
申请号:CN201711351060.8
申请日:2017-12-15
申请人: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 国家电网公司
摘要: 本发明公开计及高渗透率分布式电源的节点负荷预测方法,(1)做出各节点负荷特性曲线;(2)建模,确定基于小波神经网络和Elman神经网络的光伏预测方法;(3)确定小波神经网络输入层和输出层,并进行修正;(4)确定Elman神经网络输入向量和输出向量及权值修正的学习指标函数;(5)确定天气类型影响因子指数,作为神经网络另一输入量;(6)通过具体算例分析验证可行性;(7)按照每节点日均用电量及光伏最大输出功率确定各节点的光伏配比,根据光伏负荷预测结果及各节点实际用电负荷,计算出各节点统调负荷,将所有节点实际负荷按照比例汇总,得到总统调负荷。本发明是基于小波神经网络和Elman神经网络的负荷预测方法,预测精度高,满足实际应用需要。
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公开(公告)号:CN110661277B
公开(公告)日:2022-10-11
申请号:CN201910903767.8
申请日:2019-09-24
申请人: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 河海大学
摘要: 本发明涉及智能电网领域,公开了一种基于敏感负荷接入的虚拟电厂日前调度方法,包括1)建立虚拟电厂的可靠性模型;2)根据约束条件,建立虚拟电厂日前优化调度的经济性双目标模型;3)通过混合整数线性规划、粒子群算法以及帕累托最优选择进行求取不同权重下的最优解。与现有技术相比,本发明在考虑虚拟电厂内的电能质量要求较高负荷的基础上的优化调度问题,在保证可靠性的同时保证虚拟电厂的经济性,寻找最合适的权重分配,以找到虚拟电厂经济性与可靠性的平衡点,达到其日前调度的最优解。
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公开(公告)号:CN110766285A
公开(公告)日:2020-02-07
申请号:CN201910903628.5
申请日:2019-09-24
申请人: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 河海大学
摘要: 本发明涉及智能电网领域,公开了一种基于虚拟电厂的日前能源调度方法,包括步骤一:利用点估计法对调度中遇到的不确定量进行建模处理。步骤二:建立日前能源调度方法中的虚拟电厂整体框架,并构建其成本模型。步骤三:根据步骤一与步骤二所述的模型,在考虑约束前提下建立日前能源调度的调度模型。与现有技术相比,本发明利用点估计法处理虚拟电厂中的不确定量,将不确定性的部分剥离出来,分成确定性部分和不确定性部分分开建模,以利润最大为目标,考虑各种约束构建了虚拟电厂的日前能源调度方式,能够更好的为决策者提供最优策略方案。
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公开(公告)号:CN110661277A
公开(公告)日:2020-01-07
申请号:CN201910903767.8
申请日:2019-09-24
申请人: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 河海大学
摘要: 本发明涉及智能电网领域,公开了一种基于敏感负荷接入的虚拟电厂日前调度方法,包括1)建立虚拟电厂的可靠性模型;2)根据约束条件,建立虚拟电厂日前优化调度的经济性双目标模型;3)通过混合整数线性规划、粒子群算法以及帕累托最优选择进行求取不同权重下的最优解。与现有技术相比,本发明在考虑虚拟电厂内的电能质量要求较高负荷的基础上的优化调度问题,在保证可靠性的同时保证虚拟电厂的经济性,寻找最合适的权重分配,以找到虚拟电厂经济性与可靠性的平衡点,达到其日前调度的最优解。
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