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公开(公告)号:CN111142027A
公开(公告)日:2020-05-12
申请号:CN201911423345.7
申请日:2019-12-31
申请人: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G01R31/367 , G01R31/3842
摘要: 本发明公开了一种基于神经网络的磷酸铁锂电池荷电状态监测预警方法,利用训练数据集对T-S模糊神经网络模型进行训练,得到训练后的T-S模糊神经网络模型;训练后的T-S模糊神经网络模型输入T时刻实际电池电压、电池电流、电池温度数据,输出估算的电池SOC;当电池SOC下降率高于设定值时,发出电量下降过快,电池异常的预警信号;当电池SOC低于10%时,发出电池低电量的预警信号。本发明提供的一种基于神经网络的磷酸铁锂电池荷电状态监测预警方法,能够有效提高SOC估计精度,并对电池荷电状态的监测预警,提高电池可靠性和安全性。
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公开(公告)号:CN110829446A
公开(公告)日:2020-02-21
申请号:CN201911079520.5
申请日:2019-11-06
申请人: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H02J3/14
摘要: 本发明公开了一种基于柔性负荷动态特性的台区弹性调度方法与装置,建立多目标优化模型;采用多目标粒子群优化算法对多目标优化模型求解得到最优解集;根据最优解集中的电动汽车的可调度资源和空调最大可削减量对负荷进行削峰填谷的调度。本发明提供的一种基于柔性负荷动态特性的台区弹性调度方法与装置,本发明具有以下优点:1)实现削峰填谷、2)提高用户用电满意度、3)充电资源利用率最大化。
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公开(公告)号:CN110619321A
公开(公告)日:2019-12-27
申请号:CN201910965970.8
申请日:2019-10-12
申请人: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 武汉大学
IPC分类号: G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , B60L53/62 , G01R31/379
摘要: 本发明公开了故障检测技术领域的一种基于深度神经网络的充电桩技术状况诊断方法及系统,旨在解决现有技术中的充电桩因功率器件开路或短路所导致的故障最多、后果最严重,且不能提前评估预测的技术问题。所述方法包括如下步骤:获取目标充电桩直流侧的电压信号;将所述电压信号输入预先训练好的深度神经网络,获取目标充电桩中功率器件发生故障的概率。
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公开(公告)号:CN110601180A
公开(公告)日:2019-12-20
申请号:CN201910799045.2
申请日:2019-08-27
申请人: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H02J3/00
摘要: 本发明公开了一种台区多元用户运行态势的判断方法、系统及存储介质。所述方法包括:获取台区下多元客户侧柔性储荷数据;对所述柔性储荷数据进行量化处理;将所述量化处理后的柔性储荷数据输入态势感知模型获取电网态势的判断结果。本发明所提方法可以实现对台区下多元客户侧柔性储荷时空特性的分析和评估,并对台区下客户侧资源的调度提供依据。
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公开(公告)号:CN109539480A
公开(公告)日:2019-03-29
申请号:CN201811264294.3
申请日:2018-10-26
申请人: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC分类号: F24F11/46 , F24F11/56 , F24F11/64 , F24F11/83 , F24F11/88 , F24D19/10 , G01K17/10 , G01D4/00 , F24F110/10 , F24F110/20
摘要: 本发明公开了一种面向分布式能源站的冷热负荷绿色节能优化调度系统,在电力调度系统、用电信息采集、多表抄收的基础上,搭建了冷热负荷调度系统,使用终端用户的冷、热负荷数据作为调度策略的制定依据,通过区域能源站主能源设备的运行控制作为调度执行的抓手,来系统提升冷热供应系统的运行能效。将用户分项热量计量与能源站调度实现融合互通,可以在调动用户节能积极性的基础上,进一步发挥用户建筑热惯性潜力,实现电网调峰、消纳清洁能源等综合效益,有助于提升分布式能源站的运行经济性,加快投资回收进度。
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公开(公告)号:CN112364293B
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202011093997.1
申请日:2020-10-14
申请人: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 河海大学
IPC分类号: G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F17/16 , G06F17/18
摘要: 本发明公开了一种考虑城市职能区的电动汽车所需充电量预测方法和装置,根据城市职能区之间的交通阻抗和吸引系数计算出用于表示各职能区各时刻的电动汽车到达率的出行矩阵;将出行矩阵的数值乘各时刻进入电网的电动汽车数量,得到各时刻各职能区进入电网的电动汽车数量,根据车辆的已行驶距离计算出车辆的所需充电量,进而得出各职能区各时刻电动汽车所需充电量。通过该方法,可预测城市电动汽车所需充电量的时空分布,有助于城市充电桩的合理规划以及电动汽车大规模入网调度。
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公开(公告)号:CN117131357A
公开(公告)日:2023-11-28
申请号:CN202310991268.5
申请日:2023-08-08
申请人: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC分类号: G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H02J3/00
摘要: 本发明公开了基于多元特征提取和Stacking学习框架的负荷识别方法及装置包括:首先提取不同电器负荷下信号的特征建立负荷数据特征库,利用傅里叶变换提取信号的谐波特征,利用概率统计提取信号统计特征,利用一维卷积神经网络提取信号深度特征;然后设计Stacking算法,学习数据特征和对应的负荷类别之间的关系;选择随机森林,决策树和支持向量机作为初级学习器,并结合随机森林作为次级学习器,训练出最终的负荷识别模型;本发明具有实现简单,负荷识别精度高的优点,可用于调控和资源调配等领域。
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公开(公告)号:CN116307073A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310048974.6
申请日:2023-02-01
申请人: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司
摘要: 本发明公开了一种充电站电力负荷可调潜力预测方法及相关装置,本发明根据历史序列、充电车数量预测模型、功率可调充电车数量预测模型、充电负荷预测模型、负荷可调潜力预测模型获取负荷可调潜力序列B,实现较准确的充电站电力负荷可调潜力预测,可为电力负荷调控提供决策依据。
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公开(公告)号:CN116226732A
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202211703703.1
申请日:2022-12-29
申请人: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC分类号: G06F18/241 , G06F18/23213 , G06F18/22
摘要: 本发明公开了一种电动公交车充电负荷曲线分类方法及系统,本发明根据每辆电动公交车充电日的负荷曲线,构建第一相似度矩阵和第二相似度矩阵,第一相似度矩阵中的元素表示不同负荷曲线之间的负荷相似度,第二相似度矩阵中的元素表示不同负荷曲线之间的形态或轮廓相似度,采用谱聚类算法,通过负荷和形态特性两方面充分分析不同曲线的特征,最大程度考虑电动公交车充电曲线之间的相似性与差异性,实现电动公交车充电负荷曲线分类,可以为实现准确的负荷预测与合理的充放电调控提供支撑。
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公开(公告)号:CN116128222A
公开(公告)日:2023-05-16
申请号:CN202211721800.3
申请日:2022-12-30
申请人: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/18
摘要: 本发明公开了充电站优化选址的方法及系统,根据城市中电动汽车历史行驶数据和电动汽车充电数据,每间隔一段时间计算每辆电动汽车的充电概率;在预先获取的城市地图上按经纬度坐标进行网格划分,获得多个需求网格;根据每辆电动汽车的经纬度坐标,对每辆电动汽车的充电概率进行空间离散化,得到不同时刻不同需求网格的充电概率;计算每个需求网格的充电概率在时间维度上的分布;将城市中现有充电站按经纬度坐标分配到对应的需求网格,得到供给网格;基于供给网格和每个需求网格的充电概率在时间维度上的分布,获取每个需求网格的剩余需求;根据每个需求网格的剩余需求,分配待安装的充电桩。
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