[发明专利]结合风力发电的纯电动汽车有序充放电协调控制系统有效
申请号: | 201110163112.5 | 申请日: | 2011-06-17 |
公开(公告)号: | CN102324752A | 公开(公告)日: | 2012-01-18 |
发明(设计)人: | 葛维春;罗卫华;冯松起;施毅斌;丛培贤;闫春生 | 申请(专利权)人: | 辽宁省电力有限公司 |
主分类号: | H02J3/28 | 分类号: | H02J3/28 |
代理公司: | 辽宁沈阳国兴专利代理有限公司 21100 | 代理人: | 何学军 |
地址: | 110006 辽宁省沈阳市和平*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 结合 风力 发电 电动汽车 有序 放电 协调 控制系统 | ||
1.结合风力发电的纯电动汽车有序充放电协调控制系统,其特征是通过以下步骤实现是:
将每个充电站风功率预测模块、电力系统短期负荷预测模块、自动发电控制模块所采集的信息传送至电网调度中心;
由电网调度中心判断当前电力系统的状态,生成相应的充电控制模式,再将信息传送至充电站集中协调监控系统进行信息交互工作; 电网调度中心通过充电站集中协调控制系统的通信网络将调峰指令发送给各个动力电池即动力电池组; 动力电池组接收命令并被监测、记录,同时通过通信网络将信息反馈给充电站集中协调控制系统;动力电池按照接收的命令实现有组织、有计划的调峰,同时向电网进行反送剩余电量;
充电站集中协调监控系统接收并监控充电机及其连接的动力电池组、逆变器,以及站内配电设备、烟感装置和电池组充放电计量模块等所采集的信息;同时充电站集中协调监控系统将远程接收的信息发送给电网调度中心进行信息交互工作,并接受电网调度中心的指令。
2.根据权利要求1所述结合风力发电的纯电动汽车有序充放电协调控制系统,其特征是:所述的风功率预测模块包括三种预测方法:物理方法、统计方法、学习方法;
所述的物理方法是准确估算出风电机组轮毂高度处的气象信息;首先利用数值天气预报(NWP)系统的预测结果得到风速、风向、气压、气温等天气数据,然后根据风机周围的物理信息得到风力发电机组轮毂高度的风速和风向等信息,最后利用风机的功率曲线计算得出风机的实际输出功率;
所述的统计方法是在系统的输入,即NWP、历史统计数据、实测数据和风电功率之间建立一个映射关系,通常为线性关系;线性关系可以用函数的形式表示出来,包括回归分析法、指数平滑法、时间序列法、卡尔曼滤波法和灰色预测法等,都是基于线性模型的;
所述的学习方法是用人工智能的方法提取输入和输出间的关系,这种方式所建模型为非线性模型,包括神经网络法、小波分析法、支持向量机法、粒子群优化算法等。
3.根据权利要求1所述结合风力发电的纯电动汽车有序充放电协调控制系统,其特征是:所述的电力系统短期负荷预测模块是利用昨日及以前的历史负荷数据,完成今日的短期负荷预测;在按常规的负荷预测模式,一般仅考虑负荷相关因素如气象因素等的影响下,参考历史负荷数据样本,采用多种短期负荷预测算法,如:神经网络算法、线性外推算法、指数平滑算法等,分别完成该日全天96 点负荷值的预测。
4.根据权利要求1所述结合风力发电的纯电动汽车有序充放电协调控制系统,其特征是:所述的自动发电控制模块是指水电厂计算机监控系统或火电厂DCS根据调度中心AGC软件计算结果输出的命令,自动调节机组的出力使电网的频率和联络线净交换功率维持在计划值的闭环调节过程。
5.根据权利要求1所述结合风力发电的纯电动汽车有序充放电协调控制系统,其特征是:所述的充电站集中协调监控系统内安装有中央计算机系统, 用来采集和处理来自于每个动力电池的必要信息;在同一充电站同时给动力电池充电时采用集中协调充电法,通过计算机的智能判断,协调好每个动力电池开始充电时刻、电流大小、充电时间,达到总电流需求量不超载的目的,保证充电负荷曲线是平坦的曲线。
6.根据权利要求1所述结合风力发电的纯电动汽车有序充放电协调控制系统,其特征是:所述的电池充放电计量模块是对动力电池的充放电量进行计量;动力电池在风电大发和电网负荷低谷时进行充电;动力电池在电网负荷高峰时向电网释放剩余电量,通过电池充放电计量模块计算出用户实际的购电费用。
7.根据权利要求1所述结合风力发电的纯电动汽车有序充放电协调控制系统,其特征是:所述的风功率预测模块,还可以采用以下预测方法:
(1) 短期风电功率预测算法:
分析风电发展特点以及风电场出力特性,研究适合的短期风电功率预测算法,并通过计算机仿真,分析各种方法的优缺点和适用范围,以及多种模型和方法综合使用的效果;提出适合的模型或模型组合;以统计方法、物理方法为基础,通过集合预报预测出适合风电场各种工况的短期风电功率预测算法;
(2) 超短期风电功率预测算法:
根据风电场出力特点,研究0-4小时超短期预测风电功率预测算法,经过计算仿真,选取最为有效的算法,实现功率预测的动态修正;通过风电场各种实时数据,通过算例分析,选用最适合的超短期风电功率预测算法。
8.根据权利要求1所述结合风力发电的纯电动汽车有序充放电协调控制系统,其特征:所述的电网调度中心是通过以下通信网络结构实现的:电网调度中心通过以太网将对各个充电站的功率需求指令,包括给电池进行充电和需要电池向电网反送电的指令,发送给充电站集中协调监控系统;充电站集中协调监控系统接受到该指令后进行计算,将目标功率分解为对各个电池的实际控制量,通过CAN通信总线将任务下发下去;
充电站集中协调监控系统通过CAN通信总线采集电池组充放电计量模块、充电机、动力电池组、配电设备和烟感装置的信息,并将站内信息进行打包,通过以太网发送给电网调度中心。
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