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公开(公告)号：CN116316634A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310233746.6
申请日：2023-03-10
摘要： 本发明提供提出了一种面向电动汽车充电站群的站网互动控制方法，包括：S1，对电力系统中的电网调频模块进行建模，分别建立发电机数学模型和负荷数学模型；S2，建立自动发电控制模型，确定发电机组和电动汽车站群参与调频的分量；S3，基于步骤S1建立的发电机数学模型、负荷数学模型和步骤S2建立的自动发电控制模型，计算电动汽车可控容量；S4，在步骤S3计算的电动汽车可控容量的基础上，应用充电站群参与配网调频策略，确定充电站支撑电网频率的方法。本发明考虑了用户意愿和电池容量，提出了基于电池荷电水平的分配方法，可以减小规模化集群充电站运行对电网的冲击，提高电网安全性。
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公开(公告)号：CN118645992A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410689561.0
申请日：2024-05-30
发明人： 黄亮 , 庹量禹 , 崔一铂 , 凌在汛 , 孙朝霞 , 顾一鸣 , 向慕超 , 吴笑民 , 刘曼佳 , 邓桂平 , 陈文 , 韩鸿凌 , 金晨 , 阮佳楠 , 田晨丞 , 宋杨 , 鲁金华 , 万冲
IPC分类号： H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q50/06 , G06Q50/40 , B60L3/12 , B60L53/00
摘要： 一种基于IACO‑Attention‑LSTM的电动汽车充电负荷预测方法，选择电价以及节假日作为输入变量；IACO算法采用精英蚂蚁系统和最小最大蚂蚁系统，使用IACO算法对LSTM神经网络进行优化时，IACO反馈LSTM神经网络的预测误差；进行IACO‑LSTM方法负荷预测前，IACO算法对LSTM进行训练，选择不同的超参数对数据集进行训练并预测输出结果，根据预测结果和真实负荷值的误差确定让蚂蚁最快遍历所有目标的超参数，在迭代次数完成之后输出最优解，赋值给LSTM神经网络，确定最终LSTM神经网络预测模型，运用Attention机制对所有预测结果进行整合，得到预测结果，以提升预测准确性和效率。
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公开(公告)号：CN115983095A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211526379.0
申请日：2022-12-01
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/23213 , G06N3/0442 , G06N3/084 , H02J3/00 , G06F113/04 , G06F111/08
摘要： 本发明提供一种基于聚类算法、神经网络和遗传算法的光伏发电预测方法，通过将光伏发电功率与天气等影响因素的映射关系建立辨识模型，对历史数据集进行K‑Means聚类分析，然后将聚类所得的数据输入至BP神经网络中进行训练，输出发电功率，再将所得发电功率数据集作为输入放入LSTM神经网络中训练，对于神经网络的超参数利用遗传算法(GA)来确定，最终预测输出明日光伏发电功率。本发明为当前光伏发电预测的可靠性及准确性提供了新思路。
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公开(公告)号：CN118157202A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410187403.5
申请日：2024-02-20
申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 湖北方源东力电力科学研究有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请涉及一种构网型变换器稳定控制方法、系统及存储介质，方法包括以下具体步骤：分层模糊控制器进行分层控制，输出构网型逆变器相关可调控制参数；建立卷积神经网络与长短时记忆网络混合模型，根据混合模型预测的电网状态数据实时更新分层模糊控制器的分层权重；分层模糊控制器输出的构网型逆变器相关可调控制参数以及卷积神经网络与长短时记忆网络混合模型输出的预测的电网状态数据输入到中央控制单元；构网型逆变器接收中央控制单元下发的控制策略参数并优化更新。本申请能在电网状态动态变化或出现故障的情况下，快速适应并全面优化构网型逆变器的稳定性控制，实现一个更为全面、灵活和实时的电网自适应控制解决方案。
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公开(公告)号：CN117031290A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310695505.3
申请日：2023-06-12
IPC分类号： G01R31/367 , H01M10/48 , H01M10/42 , G01R31/378 , G01R31/385 , G01R31/388 , G01R31/389 , G01D21/02 , G06F30/20 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F119/08
摘要： 本发明公开了一种基于无迹卡尔曼滤波算法的锂电池热失控预警方法及系统。该方法包括根据二阶等效电路模型获得对应参数；根据集总参数双态热模型获得对应参数；采集锂电池某时刻的采样数据；将采样数据代入对应参数，估算电池实时荷电状态和电池实时核心温度；建立热失控程度对照表，并将锂电池实时荷电状态估计值、实时核心温度估计值和表面温度之间的差值分别与热失控程度对照表相对比，得到电池热失控的预判结果，完成热失控预警。本发明不仅提高了估算的精确性，而且对电池热故障进行多维度预警；同时建立基于电池SOC和电池核心温度的热失控预警体系，能够对电池热失控准确预测，为储能系统电池提供预警和诊断信息。
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公开(公告)号：CN112829615A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110198990.4
申请日：2021-02-22
摘要： 本发明提供一种基于多层网络的光储充智慧充电站控制架构及控制方法，该系统自上而下包括位于调度层的电动汽车车联网云平台、充电站集群管控云平台、配网调度管控云平台，位于站控层的若干充电站控制中心边缘服务器，位于设备层的各控制器、国网计费单元、若干AC/DC和DC/DC模块，设备层充电站站级CAN总线作为主干网，联通充电站控制中心边缘服务器、各控制器；设备层整流CAN总线、充电堆CAN总线、机桩CAN总线作为次级通信网联通设备层各控制器与相应的电力电子充电设备。本发明采用现场总线之一的CAN总线技术，各控制器之间只需一对双绞线通过网络拓扑结构连接即可，使得充电站控制系统安装更加灵活，方便。
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公开(公告)号：CN115146948A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210752495.8
申请日：2022-06-28
摘要： 本发明提供一种基于主客观综合模糊评价法的电动汽车充电桩健康状态评估方法，包括如下步骤：采用集值统计分析法将充电桩中的多个定性指标值转换得到评分值；根据充电桩机理，按照层次分析法依次确定充电桩性能指标的主观权重值；将评分值按照熵权法求得对应性能指标的客观权重值；根据加法集成赋权法将主观权重值与客观权重值按照对指标的相对重要程度确定适合综合评价的权重系数；结合综合评价的权重系数，运用模糊综合评价法最终得出充电桩健康等级。本发明能够更加全方位、精细化的反映充电桩健康的整体健康状态。
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公开(公告)号：CN117031290B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202310695505.3
申请日：2023-06-12
IPC分类号： G01R31/367 , H01M10/48 , H01M10/42 , G01R31/378 , G01R31/385 , G01R31/388 , G01R31/389 , G01D21/02 , G06F30/20 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F119/08
摘要： 本发明公开了一种基于无迹卡尔曼滤波算法的锂电池热失控预警方法及系统。该方法包括根据二阶等效电路模型获得对应参数；根据集总参数双态热模型获得对应参数；采集锂电池某时刻的采样数据；将采样数据代入对应参数，估算电池实时荷电状态和电池实时核心温度；建立热失控程度对照表，并将锂电池实时荷电状态估计值、实时核心温度估计值和表面温度之间的差值分别与热失控程度对照表相对比，得到电池热失控的预判结果，完成热失控预警。本发明不仅提高了估算的精确性，而且对电池热故障进行多维度预警；同时建立基于电池SOC和电池核心温度的热失控预警体系，能够对电池热失控准确预测，为储能系统电池提供预警和诊断信息。
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公开(公告)号：CN118470573A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410602720.9
申请日：2024-05-15
申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 中南大学 , 国网湖北省电力有限公司 , 湖北方源东力电力科学研究有限公司
IPC分类号： G06V20/17 , G06V10/20 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/762
摘要： 本发明提供一种电力无人机巡检杆塔的点云自动识别方法，包括：对利用激光雷达设备采集的电力线路点云数据进行预处理，从预处理后的点云数据中进行筛选与聚类得到点云簇，并基于目标巡检杆塔与环境的差异性特征从点云簇中提取得到杆塔的点云簇；计算杆塔点云中的关键点与特征值，结合电力巡检场景中的杆塔类型，并基于杆塔点云的关键点分布情况与噪声含量筛选出每个杆塔类型的典型杆塔，通过典型杆塔的特征值构建设备特征类型库；计算待处理点云中的关键点与特征值，与设备特征类型库中的典型杆塔进行匹配，选择匹配度最高的类型为识别结果。本发明降低了点云处理与设备识别的人工成本，提高无人机巡检作业的效率。
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公开(公告)号：CN112829615B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202110198990.4
申请日：2021-02-22
摘要： 本发明提供一种基于多层网络的光储充智慧充电站控制架构及控制方法，该系统自上而下包括位于调度层的电动汽车车联网云平台、充电站集群管控云平台、配网调度管控云平台，位于站控层的若干充电站控制中心边缘服务器，位于设备层的各控制器、国网计费单元、若干AC/DC和DC/DC模块，设备层充电站站级CAN总线作为主干网，联通充电站控制中心边缘服务器、各控制器；设备层整流CAN总线、充电堆CAN总线、机桩CAN总线作为次级通信网联通设备层各控制器与相应的电力电子充电设备。本发明采用现场总线之一的CAN总线技术，各控制器之间只需一对双绞线通过网络拓扑结构连接即可，使得充电站控制系统安装更加灵活，方便。
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