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公开(公告)号：CN109559035B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN201811439023.7
申请日：2018-11-29
Applicant: 国网(苏州)城市能源研究院有限责任公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑灵活性的城市交直流配电网双层规划方法，包括：收集待规划的城市区域当前的配电网结构和历史运行数据；生成配电系统典型灵活性需求场景；建立配电系统中各灵活性资源的调节能力模型，计算配电系统每个调度时段内上调和下调灵活性资源之和；生成灵活性资源优化调度场景；构建上层配电网规划模型；采用基于网格划分的多目标粒子群算法交替迭代求解双层规划模型，得出配电系统灵活性资源协调调度方案和配电网络优化规划方案。本发明采用双层规划模型求解系统灵活性资源的优化调度方案和配电网规划方案，能够为未来高比例可再生能源渗透率的配电网规划和运行提供进一步参考和指导。
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公开(公告)号：CN113991661A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111320337.7
申请日：2021-11-09
Applicant: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
Abstract: 本发明涉及微电网预测控制领域，公开一种考虑集群电动汽车内部充放电的微电网预测控制方法：S1、输入某地某一典型日的风能和基本负荷数据，并对各待接入微电网的电动汽车相关特性进行预测；S2、判断接入微电网的各电动汽车是否参与调控，如不参与调控，转至S3，否则转至S4；S3、对不参与调控的电动汽车单独计算其充电功率；S4、对于参与调控的电动汽车采用双层模型预测控制策略，首先对集群电动汽车进行上层充放电优化；S5、基于S4，在下层对各电动汽车进行充放电功率分配；S6、判断滚动优化是否结束，如已结束，转至步骤S7，否则转至S1；S7、输出集群电动汽车最优充放电策略。本发明考虑各电动汽车的充电紧迫性，缓解了电网运行压力。
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公开(公告)号：CN112183814A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010870158.X
申请日：2020-08-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种短期风速预测方法，提高风速预测精度，并缩短预测时间。本发明实施例的短期风速预测方法，包括以下步骤：步骤一、采集风速数据，建立原始风速序列；步骤二、采用变分模态分解方法将原始风速序列分解为K个风速子序列；K表示大于等于2的整数；步骤三、分别对K个风速子序列进行预测；步骤四、将K个风速子序列的预测结果组合得到预测风速。本发明实施例中，通过采用变分模态分解方法将波动的原始风速序列进行分解，分解为多个具有特定特征的平稳的风速子序列，对每个风速子序列分别进行预测，最后将各个风速子序列的预测结果组合后得到预测风速，有效降低原始风速序列的随机性和复杂性，提高预测的精确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN109559035A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811439023.7
申请日：2018-11-29
Applicant: 国网(苏州)城市能源研究院有限责任公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑灵活性的城市交直流配电网双层规划方法，包括：收集待规划的城市区域当前的配电网结构和历史运行数据；生成配电系统典型灵活性需求场景；建立配电系统中各灵活性资源的调节能力模型，计算配电系统每个调度时段内上调和下调灵活性资源之和；生成灵活性资源优化调度场景；构建上层配电网规划模型；采用基于网格划分的多目标粒子群算法交替迭代求解双层规划模型，得出配电系统灵活性资源协调调度方案和配电网络优化规划方案。本发明采用双层规划模型求解系统灵活性资源的优化调度方案和配电网规划方案，能够为未来高比例可再生能源渗透率的配电网规划和运行提供进一步参考和指导。
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公开(公告)号：CN104638652A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510079849.7
申请日：2015-02-13
Applicant: 东南大学
IPC: H02J3/12
CPC classification number: H02J3/16 , H02J13/0079
Abstract: 本发明公开了一种AVC系统的控制方法，步骤如下：对可调的控制变量进行初始变异得到控制变量集，具体方法为：选取离散变量中可调水平数最多的变量水平数作为问题水平数N；对于其他离散变量做相应的变异处理得到作为N个水平数据的取值；根据初始变异后的控制变量集，依照均匀设计方法得到系统N个运行状态下各控制变量对应的取值；逐次计算每个状态下的目标函数，输出最优解对应的控制变量参数；主站根据得到的控制变量参数将控制命令发送给各个子站，实现自动电压控制。本发明控制方法是以保证系统无功电压全局优化结果的最优性为前提，大幅度减少了优化计算的次数与规模，提高了计算效率，从而实现主站与子站及时响应的控制要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114049007B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111345531.0
申请日：2021-11-15
Applicant: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/32
Abstract: 本发明涉及城市电网领域，具体的是一种城市电网对电动汽车承载能力的计算方法，本发明首先设置电动汽车初始规模，利用出行链理论和蒙特卡洛方法求取各功能区域的充电负荷曲线，将充电负荷分配至电网各节点并与原始负荷叠加，计算电动汽车接入后的网络潮流分布，评估节点电压偏移和变压器负载率是否超出正常范围，若两项指标均未越限，则增加电动汽车规模直至有任意指标越限，即得承载能力计算结果；本发明能够在计算城市电网对电动汽车的承载能力时，考虑电动汽车充电行为的时空随机性对充电负荷预测的影响，较为准确地计算充电负荷，以此为基础考虑电网运行的安全稳定性，提出承载能力的评估指标与定量计算方法，具有实际意义。
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公开(公告)号：CN117728146A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311729048.1
申请日：2023-12-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种人工局域表面等离激元片上谐振器，包括从上到下依次叠加的谐振图形层、介质基板层和金属地层，谐振图形层包括馈电部分和谐振部分，馈电部分包括微带线和与微带线一端连接的耦合馈电环，谐振部分包括中心金属片和镂空金属环，镂空金属环等间距的环绕中心金属片外围一圈，镂空金属环内设齿轮线状镂空，耦合馈电环位于镂空金属环外的一侧，并与镂空金属环之间设有宽度相同的缝隙。本发明还公开了一种互补结构的人工局域表面等离激元片上谐振器，该谐振器谐振部分为从一个金属片上人工局域表面等离激元片上谐振器的谐振部分去除后的剩余部分，其他设置与人工局域表面等离激元片上谐振器一致。本发明品质因素更高。
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公开(公告)号：CN116131441A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211363803.4
申请日：2022-11-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种稳暂态混合的非侵入式负荷监测方法及系统，属于电力负荷管理分析技术领域；监测方法包括：通过智能电表采集用户的用电总数据，构建典型负荷的用电模型；使用事件检测算法对事件进行识别，来划分稳态过程和暂态过程，并分别提取稳态特征和暂态特征；使用基于稳态特征的方法进行负荷识别，并根据用电模型中的用电数据，得到稳态识别结果候选集合；使用基于暂态特征的方法进行负荷识别，并根据用电模型中的用电数据，得到暂态识别结果候选集合；建一条表征负荷运行状态变化情况的时序路径，使用维特比算法对识别结果候选集合进行筛选，判定最终的识别结果；在一定程度上排除错误的识别结果，进一步提高负荷识别的精确程度。
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公开(公告)号：CN115688432A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211363838.8
申请日：2022-11-02
Abstract: 本发明公开一种电动汽车与电网互动建模方法及模型，属于电力系统运行与控制领域；建模方法包括：S1分析电动汽车和电网互动过程中的角色的功能和相互之间的关系；S2建立电动汽车和电网互动过程中的任务结构、交互结构；S3细化并分解每个角色在车网互动过程中的功能和关系，建立基于组织协同行为方法的变量表示方法；并将车网互动任务划分为：电网给聚合商分配计划、电网控制边缘控制器、电网直接控制充电桩充电、聚合商给充电桩制定计划、边缘控制器对充电桩进行边缘控制和充电桩给电动汽车充电；考虑电网和电动汽车的互动特征，将每一个子任务进行基于组织协同行为的建模，提出一种车网互动的统一建模方式，以便于车网互动工程大规模推广。
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公开(公告)号：CN110308649B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201910624150.2
申请日：2019-07-11
Applicant: 东南大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种基于PSO‑SOA融合算法的PID参数优化方法，将粒子群算法与人群搜索算法进行融合，当微粒的目标值趋于一致时，即粒子的适应度值Fitness(i)≥平均适应度值Favg，采用全局搜索能力强的人群搜索算法寻求最优解，提高收敛精度；微粒的目标值比较分散时，即Fitness(i)＜Favg，采用粒子群算法进行较强的局部开发，使得群体快速收敛，加快收敛速度。本发明基于PSO‑SOA的融合算法，具有优越的全局搜索能力以及局部搜索能力，为PID参数的整定提供了全新的思路，而且克服了标准粒子群算法易于陷入局部最优和人群搜索算法收敛速度较慢的问题，达到了提高控制精度、提高系统响应速度和改善控制系统性能的目的，使得控制系统调节过程更加快速平稳，并且超调量小，稳态误差小。
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