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公开(公告)号:CN108009375A
公开(公告)日:2018-05-08
申请号:CN201711380227.3
申请日:2017-12-20
申请人: 南京工程学院
IPC分类号: G06F17/50
摘要: 本发明公开了一种PWM门极控制系统的控制信号表征方法及基于该方法的PWM调制器模型、受控电力电子开关器件模型和高精度PWM变流器电磁暂态仿真方法,能够精确反映事件发生时刻,且能够在不降低内存使用效率的前提下获得并输出PWM调制器输出逻辑量的准确变化时刻,配合后续的各种插值和积分方法可实现PWM变流器的精确仿真。本发明公开的控制信号表征方法,能够同时表达PWM控制逻辑和可能存在的逻辑精确变化时刻,同时优化了内存使用和数值计算效率,提高了仿真算法程序实现的可靠性。本发明高度兼容于EMTP等基于固定步长的电磁暂态仿真方法,可在基于上述电磁暂态仿真方法的仿真软件中方便应用。
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公开(公告)号:CN107359620A
公开(公告)日:2017-11-17
申请号:CN201710612161.X
申请日:2017-07-25
申请人: 南京工程学院
IPC分类号: H02J3/18
摘要: 本发明实施例公开了一种用于电力系统中控制设备的参数设置方法,涉及电力系统无功优化在线控制领域,实现无功优化在线控制中,对控制设备进行参数设置时能自动的对给定时段进行合理划分。在本发明中:负荷预测数据预处理阶段、相邻曲线合并阶段,孤立曲线再分配阶段,以及划分需求处理阶段。且引入基于母线的负荷预测数据在整体上把握控制设备对应负荷的大致情况,其次采用基于相邻斜率分段归并的思想对负荷预测曲线按峰谷特性进行自动划分;本发明是无功优化控制中参数设置,母线负荷预测趋势划分,以及涉及到时间序列挖掘等众多方法的重要基础环节,同时也是减轻运行人员工作强度和保证无功优化在线控制取得较好实际效果的重要一环。
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公开(公告)号:CN107302222A
公开(公告)日:2017-10-27
申请号:CN201710612090.3
申请日:2017-07-25
申请人: 南京工程学院
IPC分类号: H02J3/18
摘要: 本发明实施例公开了一种基于粗糙集的无功优化设备动作次数分析方法,涉及电力系统无功优化控制领域,本发明实施例提供的基于粗糙集的无功优化设备动作次数分析方法,针对无功优化中设备动作次数设置繁琐且设置结果不易把握的问题,采用基于粗糙集理论的挖掘的方法,实现无功优化中设备动作次数智能划分和精准设置,并在此基础上对新增数据集进行增量挖掘,有效的解决了数据的重复和冗余挖掘问题,提高了挖掘的整体效率适用于在线挖掘计算;缓解了在大型区域电网场景下,由于运行人员很难把握负荷的时段划分造成的时段内动作次数设置不精确的问题。
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公开(公告)号:CN118798671A
公开(公告)日:2024-10-18
申请号:CN202410774644.X
申请日:2024-06-17
申请人: 江苏高速铁路有限公司 , 南京工程学院
IPC分类号: G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06Q50/40 , G06Q20/14 , G06F17/18
摘要: 本发明公开了一种基于高铁牵引用电最大需量预测的年度基本电费计费优化方法、存储介质、设备及计算机程序产品,包括:收集高铁牵引供电系统中历史日用电量和月最大需量,从历史日用电量中提取出与月最大需量相关的特征;根据变压器容量计费和实际最大需量计费的适用条件并结合高铁的用电特性,构建年度基本电费计费优化模型,并设置年度基本电费计费优化模型的决策条件;根据提取的特征预测出未来一年内每个月的月最大需量;将未来一年划分满足决策条件的计费周期,将每一种划分策略采用年度基本电费计费优化模型预测出年度基本电费总额,将年度基本电费总额预测值最小的划分策略作为未来一年基本电费计费策略,实现全年基本电费成本最小化。
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公开(公告)号:CN118659399A
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202411133209.5
申请日:2024-08-19
申请人: 江苏大学 , 国网河南省电力公司开封供电公司 , 南京工程学院
IPC分类号: H02J3/16 , H02J3/06 , H02J3/50 , H02J3/38 , G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/2321 , G06F18/25
摘要: 本发明公开了一种计及风光接入的无功裕度计算及评价方法、系统,对无功源节点聚类分区、对负荷节点归并,实现无功电压分区,并辨识分区关键节点;进行分区概率潮流计算,进一步获取分区节点电压以及支路功率流的期望值,利用融合QV‑PV曲线法获取正常状态下的分区有效无功功率储备和故障情况下的分区有效无功功率需求,从而获得各分区无功裕度;确定综合无功裕度,建立分区无功裕度评价体系,计算评价体系各权重数值,对评价体系各指标进行赋值,进而得到分区无功裕度水平分数;各分区独立求解无功裕度水平分数,实现整个电力系统无功裕度的计算及评价。本发明优化了电力系统的运行和管理,提高了系统的可靠性和效率。
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公开(公告)号:CN117910762B
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410086029.X
申请日:2024-01-22
申请人: 南京工程学院
IPC分类号: G06Q10/0631 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F18/22 , G06F18/23213
摘要: 本发明提供一种基于用户需求响应的电动汽车靶向充电调度方法和系统,方法中从用户的需求响应出发,构造用户和各个充电桩的基因序列,通过构建基于Hausdorff距离的匹配度数值计算模型产生匹配度数值,判断是否需要进行进一步的基因匹配,同时通过建立基于MeanShift均值漂移聚类算法的基因挑选模型和优化选择处理方法,保证基因匹配的准确度。本发明减少用户到充电桩的时间,提高调度效率和充电桩利用率,实现对电动汽车从出发到充电桩的全过程充电的精准调度,解决现有方法站内到桩引导缺失以及充电桩难找的问题。
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公开(公告)号:CN117910762A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202410086029.X
申请日:2024-01-22
申请人: 南京工程学院
IPC分类号: G06Q10/0631 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F18/22 , G06F18/23213
摘要: 本发明提供一种基于用户需求响应的电动汽车靶向充电调度方法和系统,方法中从用户的需求响应出发,构造用户和各个充电桩的基因序列,通过构建基于Hausdorff距离的匹配度数值计算模型产生匹配度数值,判断是否需要进行进一步的基因匹配,同时通过建立基于MeanShift均值漂移聚类算法的基因挑选模型和优化选择处理方法,保证基因匹配的准确度。本发明减少用户到充电桩的时间,提高调度效率和充电桩利用率,实现对电动汽车从出发到充电桩的全过程充电的精准调度,解决现有方法站内到桩引导缺失以及充电桩难找的问题。
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公开(公告)号:CN117390502A
公开(公告)日:2024-01-12
申请号:CN202311711786.3
申请日:2023-12-13
申请人: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 南京工程学院 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 东南大学 , 国网能源研究院有限公司
IPC分类号: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要: 一种基于ResIOFNN网络的电压数据缺失值填补方法及系统,包括:获取电网的历史数据,对电网历史数据进行预处理和特征分析后划分为训练数据、验证数据、测试数据;根据日负荷情况对训练数据进行场景分类,将数据的场景划分成工作日、休息日和节假日,并对数据按照场景分别编码;搭建ResIOFNN网络并基于训练数据、验证数据和测试数据对其进行训练及参数调整,得到数据填补模型;采集存在缺失数据的电压数据集,提取缺失数据前已知电压数据的特征,对缺失数据进行场景编码,并通过数据填补模型得到缺失数据对应的电压数据值进行填补。本发明能够充分利用深度学习技术对电压相关属性的历史数据进行电压缺失值的填补,提高了电压填补值的准确性。
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公开(公告)号:CN117371750A
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202311461679.X
申请日:2023-11-06
申请人: 南京工程学院
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开计及人车特征匹配的多目标电网故障应急救援方法,包括:1)获取故障电网位置,确定救援紧急度,评估负载总负荷需求;2)根据负载总负荷需求初筛备选救灾车辆;3)基于故障电网位置及备选救灾车辆建立救援人员综合能力素质的评价指标,得出各救援人员综合救援能力素质值;计算救援车辆与救援人员的匹配系数;4)建立考虑匹配系数及道路安全系数的区域路网模型,利用Dijkstra算法求解从救援出发点到故障点间的最短行驶路径长度以确定道路损耗时长;5)以救援人员匹配最佳及区域内故障综合损失最小为目标,输入救援紧急度、综合救援能力素质值、匹配系数及道路损耗时长求解得到应急调度方案。本发明能够优化应急电源的调度,减少失电损失。
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公开(公告)号:CN116760026A
公开(公告)日:2023-09-15
申请号:CN202310782578.6
申请日:2023-06-29
申请人: 南京工程学院
IPC分类号: H02J3/00 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06N3/0985 , G06F18/213 , G06F18/2137 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F18/25
摘要: 本发明公开了一种计及参数不可辨识性的机组出力精准预测方法,包括如下步骤:构建基于ResDIndRNN‑FCN神经网络模型、高维输入变量的降维模型、机组运行断面相似性聚类模型、运行断面相似性度量、机组出力辨识模型的调整策略。基于ResDIndRNN‑FCN网络模型实现对机组执行控制执行效果的精准辨识;构建基于VAE的降维模型实现对输入高维变量的降维;构建了一种基于SOM聚类算法的机组运行断面匹配方法,实现对机组运行断面的相似性筛选;构建机组运行断面相似性评价体系,实现对指令执行辨识结果的可信度评估;构建了一种机组出力辨识模型的调整策略,实现机组不可辨识参数变化下的模型调整,使机组出力辨识模型更加可靠。
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