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公开(公告)号:CN106487000A
公开(公告)日:2017-03-08
申请号:CN201610938286.7
申请日:2016-10-25
申请人: 南京工程学院
摘要: 本发明涉及一种基于储能的直流配电网中线路电压控制方法,属于直流配电网电压控制领域。直流负载和分布式电源的广泛应用,通过判断直流配电网中负荷与分布式电源变化的大小,根据线路电压分布最优原则,在线路中某一点接入储能以稳定线路电压,建立储能与并网点的通讯以改变储能的充放电状态。本发明提出的方法简单、有效且可操作,改变了传统控制模式中恒定并网点电压的变流器控制方法;减小了运行损耗;提高了直流线路电压合格率;进而有效保证了负载和分布式电源变化情况下的可靠接入和系统稳定运行。
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公开(公告)号:CN106452174A
公开(公告)日:2017-02-22
申请号:CN201610971824.2
申请日:2016-10-28
申请人: 南京工程学院
IPC分类号: H02N2/16
CPC分类号: H02N2/163
摘要: 本发明提供一种空间调相环形行波电机结构误差在线校正方法,在检测得到空间调相环形行波电机由于结构误差导致的波幅偏差和空间相位偏差的基础上,利用空间调相环形行波超声波电机具有产生不同空间相位、不同幅值的驻波的能力,分别对波幅偏差偏离和空间相位差偏离进行消除校正或补偿校正,以校正定子中由于结构误差导致的驻波分量。该方法通过合理选择波幅偏差偏离Δc的校正方式和空间相位差偏离Δx的校正方式,使空间调相环形行波超声波电机结构误差校正后输出尽可能大,并且电机四相的最大电压幅值尽量小。能够在保证校正后输出特性的一致性基础上,降低校正方案对电机陶瓷耐压的要求。
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公开(公告)号:CN106452172A
公开(公告)日:2017-02-22
申请号:CN201610971720.1
申请日:2016-10-28
申请人: 南京工程学院
摘要: 本发明提供一种对称陶瓷分区的空间调相环形行波超声波电机及其控制方法,包括压电陶瓷,压电陶瓷包括A1区压电陶瓷、A2区压电陶瓷、B3区压电陶瓷和B4区压电陶瓷,各陶瓷分区在空间上沿圆周依次按A1区压电陶瓷、A2区压电陶瓷、B4区压电陶瓷和B3区压电陶瓷排列,且彼此间隔四分之一的波长,各区陶瓷在空间上各占据两个波长,压电陶瓷的每个极化分区的宽度为二分之一波长,按逆时针方向,所有区的压电陶瓷极化分区极化方向均按“+-+-”依次排列。该电机及其控制方法具有传统的细分陶瓷结构的空间调相环形行波超声波电机的全部功能和优点,且压电陶瓷的每个极化分区更宽,各区压电陶瓷的所有极化分区在空间上保持连续,加工和制作更为方便和精确。
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公开(公告)号:CN116365544B
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202310256469.0
申请日:2023-03-16
申请人: 南京工程学院
摘要: 本发明公开了一种考虑湍流特性的风电一次调频改进超速减载控制方法,其特征在于:该改进超速减载控制方法通过获取湍流特性指标与减载转矩增益系数的对应关系,得出减载转矩增益系数的取值范围并确定减载转矩增益系数的整定算法,采用该整定算法根据湍流特性指标对减载转矩增益系数进行动态优化,以提升风电机组在湍流风速下参与电网调频的性能。本发明的改进超速减载控制方法提出了根据湍流特性指标对减载转矩增益系数进行动态优化的策略,该策略量化了湍流特性指标与减载转矩增益系数的数学关系,并据此得出减载转矩增益系数的取值范围,所提策略在调频效果和转速特性等方面具有很好的有效性和优越性。
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公开(公告)号:CN118052658A
公开(公告)日:2024-05-17
申请号:CN202410282139.3
申请日:2024-03-13
申请人: 南京工程学院
IPC分类号: G06Q50/06 , G06Q10/063 , G06F17/10
摘要: 本申请提供一种电作业安全距离估算方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:基于不同空气湿度区间,建立电场中电压和电场强度的多个拟合关系,将多个所述拟合关系组合成数据拟合模型;基于设定的采用频率,在移动过程中获取目标电场中的多个电场强度信号和检测电压,并基于所述检测电压,根据所述数据拟合模型获得多个修正电场强度信号;根据多个所述修正电场强度信号,计算电场强度变化幅度的最大值和电场强度平均值,并根据所述电场强度变化幅度的最大值和电场强度平均值确定电压等级;根据所述电压等级,计算电作业安全距离。本申请通过湿度矫正以及电压等级判断,实现准确的近电距离计算,提高了复杂环境下近电距离告警的准确度。
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公开(公告)号:CN112165087B
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202010812009.8
申请日:2020-08-13
IPC分类号: H02J3/00 , G06Q50/06 , G06Q10/0635 , G06Q10/20
摘要: 本发明公开了计及不确定性的配电网待恢复对象恢复价值动态评估方法,包括以下步骤:评估第i个待恢复负荷单位的恢复价值,评估第ι条负荷母线自身的恢复价值Vι‑self,计算当前时刻分区内的充裕度,评估第g条机组母线上机组的不确定性,从第g条机组母线向外宽度优先遍历Jg层,评估计及周边Jg层母线恢复价值的第g条机组母线恢复价值Vg;从第ι条负荷母线向外宽度优先遍历Jι层,评估计及周边Jι层母线恢复价值的第ι条负荷母线恢复价值Vι。考虑了待恢复对象的恢复可以为周边对象带来的潜在恢复价值,用以有效确定恢复过程中待恢复对象的恢复优先级,充分了反映待恢复对象需要供电恢复的紧急度,为恢复方案的优化决策提供了帮助。
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公开(公告)号:CN117556269A
公开(公告)日:2024-02-13
申请号:CN202311323383.1
申请日:2023-10-13
申请人: 南京工程学院
IPC分类号: G06F18/22 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要: 本发明公开了一种暂态稳定关键断面的在线识别方法、装置及系统,方法包括数据库建立、分类器训练与关键断面辨识三个阶段;通过训练好的卷积神经网络分类器判断当前场景是否与数据库匹配,根据匹配结果进行关键断面辨识。本发明由模型与数据融合驱动,分类器的离线训练由模型驱动,运用互补群惯量中心‑相对运动理论,为场景原始数据与暂态稳定关键断面建立因果关系,提高了所提方法及系统在各类场景中的泛化能力;在线分析由数据驱动,通过卷积神经网络分类器判断当前场景是否可与数据库匹配,大量匹配算例直接输出对应断面,少量失配算例基于模型驱动法分析断面并更新数据库,在确保关键断面分析结果可靠性的基础上,显著提高了关键断面分析效率。
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公开(公告)号:CN107959351B
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN201810018541.5
申请日:2018-01-09
申请人: 国网江苏省电力有限公司检修分公司 , 国网江苏省电力公司无锡供电公司 , 南京工程学院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H02J13/00
摘要: 一种双模解锁监测装置及变电站防误管理系统及其操作方法,包括防误闭锁装置,所述防误闭锁装置的切换开关为解闭锁开关,防误闭锁装置还设有钥匙孔,所述钥匙孔设有与其相匹配的解锁钥匙,插入解锁钥匙时,解闭锁开关才能进行解锁切换操作;其特征是,还包括即装式双模解锁发信监测装置和集中式防误闭锁智能管理箱,即装式双模解锁发信监测装置与所述解闭锁开关电连接,与所述集中式防误闭锁智能管理箱无线通信连接。优点:与现有技术相比,本发明可实现防误闭锁装置的监测、控制和管理的实时化、远程化、系统化、可靠化,可以实现对变电站防误闭锁的综合管理。
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公开(公告)号:CN113553769B
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202110848080.6
申请日:2021-07-27
申请人: 南京工程学院
IPC分类号: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/04
摘要: 本发明公开了一种考虑充电效能的电动汽车充电设施优化配置方法,首先对影响电动汽车充电效能的汽车出行特性、充电功率及电动汽车电池组容量等因素进行分析,其次依据各阶段用户所耗成本对全生命周期成本进行静、动态分类,将受日行驶里程影响的成本定义为动态成本,不受影响即为静态成本,基于各项动态成本和静态成本得到电动汽车全生命周期成本模型;根据全生命周期成本模型建立电动汽车充电设施优化配置模型,对充电站最短距离、在充电站内充电时长两个特征量进行优化;并设立电动汽车充电设施优化配置模型的充电站选址约束、电动汽车充电功率约束和电动汽车电池容量约束;使用改进飞蛾优化算法对电动汽车全生命周期成本模型进行优化求解得到电动家用车最小日行驶成本,进而求得最佳充电功率及汽车电池容量,完成基于充电效能的电动汽车充电设施优化
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公开(公告)号:CN116646929A
公开(公告)日:2023-08-25
申请号:CN202310632359.X
申请日:2023-05-31
申请人: 南京工程学院
IPC分类号: H02J3/00 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/048
摘要: 本发明公开了一种基于PSO‑CNN‑BILSTM的短期风电功率预测方法,本方法包括风速数据预处理、卷积神经网络特征提取、双向长短期记忆网络建模、粒子群优化算法和短期风电功率预测,通过使用PSO优化的CNN‑BILSTM模型能够对未来时间段内的风电功率进行预测,从而帮助决策者进行电力系统的规划和调度,同时还能够充分利用历史功率数据的特征和时序关系,提高预测的准确性和可靠性;这有助于风电场管理人员做出更准确的决策,优化风电场的运行和能源调度,提高风电发电的效益和可持续性。
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