2012年1月2日 · 微电网及发电公司视为不同的代理（Agent）,提出了基 于该体系的微电网及发电公司Agent 利润最高大化的竞价 策略,而对于各个微电源的发电成本优化并未做具体分
为实现对纯电池充放电的有效控制,提出了微电网储能系统充放电控制方 法,并且对其应用实施仿真分析,结果显示这一系统在确保电池正常工作基础上,也可以 有效缓解充放电压力,提升储能系统的效率运行时长。在微电网发展中以光伏等分布式发 电电源为主
2021年11月17日 · 需平衡的时候,蓄电池将快速吸收电能,蓄电池在 其容量范围内的可以消解就地的不平衡,供需的频 率控制如图7所示,可以将微电网的频率控制在
2018年7月25日 · 网由光伏阵列、风机、蓄电池和可控负荷组成,该微 电网的能量管理系统采用多代理系统 MAS（Multi鄄 Agent System）结构,基于 Java 代理发展框架 3.0 平 台开发,采用 XML 和 SL 编写。1.3 亚洲研究现状 日本的 Kyotango 微电网工程由新能源综合
2021年6月15日 · 独立型智能微网,该系统采用改进型阀控铅酸蓄电池,以蓄电池组端电压为标准进行模式控制、模式切 换和储能保护,并通过实际运行分析,证明了该研究方法的实用性和有效性。
4 天之前 · 摘要: 本文针对智能电网能量规划在多目标多约束条件下的优化问题,利用粒子群算法 (PSO)对风光储 (风电、光伏、储能)微电网系统进行能量优化调度。 建立了各个分布式发电单元的典型能量优化数学模型,仿真算例说明,通过优化调度实现微电网中动态资源优化配置是可行的,满足限制条件的前提下可使得微电网资源利用经济效益最高大化,有效提升微电网运行的可信赖
2017年7月13日 · 摘 要：通过对 400 V 并网型微电网系统实例的负荷及光伏装机容量统计,结合相关规程规范对微电 网系统的要求,并本着经济性利用电能的原则,设定计算了储能电池容量的多个边界条件, 对于不同的应用场景选用不同的边界约束条件,给出适合特定应用场景的
2017年7月21日 · 孤立微网均需配置储能系统.现有研究大多考虑在 微网中利用蓄电池储能,但是蓄电池存在寿命短、投资高、对环境不友好及维护难度大等问题.抽水
针对微网中不同微电源（包括风力发电、光伏发电、蓄电池）以及负荷的不同特性设计不同Agent,应用MAS框架构建了微电网多代理系统。 基于FIPA规范下的合同网协议,制定了该多代理系统的协调控制策略。
2016年10月3日 · 微网容量优化配置与微网内分布式电源的运行控制策略和系统的能量管理方式有关.对于包含多能源发电的混合微网,最高大限度利用风能和太阳能发电出力可提高系统的经济性.为此,微网容量优化配置时应首先考虑使用风能和太阳能为负荷供电,若仍有功率剩余
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