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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
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F18/22 , G06F18/23213
Abstract: 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：CN117060769A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310944138.6
申请日：2023-07-28
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明提供一种含复合式驱动足的耦合型驻波直线超声波电机，包括定子、上动子和下动子，定子包括金属弹性体、左侧压电陶瓷、右侧压电陶瓷和复合式驱动足，金属弹性体的两端分别设有左侧压电陶瓷和右侧压电陶瓷，金属弹性体采用非均匀梁结构，金属弹性体的上下表面分别设有右上凹槽和左下凹槽，金属弹性体的上下表面分别设有复合式驱动足组，复合式驱动足组包括近槽复合驱动足和远槽复合驱动足，近槽复合驱动足和远槽复合驱动足均为椭圆形运动轨迹；本发明不通过激振方式和工作模态的改变，通过设置复合式驱动足组，就能够实现椭圆形的驱动足轨迹，能够提高电机的驱动能力，能够提供更平滑的运动，能够提高电机的稳定性和输出性能。
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公开(公告)号：CN117060768A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310942930.8
申请日：2023-07-28
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明提供一种基于组合驱动足的类划桨式双向自行走式行波型直线超声波电机，包括定子，定子包括金属弹性体、左端压电陶瓷组和右端压电陶瓷组，金属弹性体的两端分别设有左端压电陶瓷组和右端压电陶瓷组，定子还包括用于放大金属弹性体表面振幅的类划桨式组合驱动足，类划桨式组合驱动足包括若干组对称设置的前类划桨驱动足和后类划桨驱动足，前类划桨驱动足和后类划桨驱动足分别设于金属弹性体的上表面的前后两端；本发明能够实现金属弹性体的椭圆运动轨迹得到充分放大，能够获得更大振幅，能够有效提高驱动力，提升电机输出。
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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
Applicant: 南京工程学院
IPC: 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
Abstract: 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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公开(公告)号：CN116722567A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310726323.8
申请日：2023-06-16
Applicant: 南京工程学院
IPC: H02J3/28 , H02J3/46 , F03B13/06 , G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种多目标优化的新能源场站抽水蓄能容量配置方法、系统、设备及存储介质，基于实际建设约束，生成抽水蓄能电站拟配置容量方案集，计算抽水蓄能电站拟配置容量方案集中各方案折算到每个运行日的成本；采用基于蜜蜂算法优化的核极限学习机模型，计算新能源纳入系统备用容量；以系统运行成本最小、环境价值最优、新能源弃用量最小为目标，建立目标函数，采用改进NSGA‑Ⅱ多目标优化算法求解Pareto前沿解集；采用TOPSIS多属性决策方法联合求解最优容量配置方案。本发明在新能源纳入系统备用的基础上综合考虑经济效益和环境价值，合理确定抽水蓄能电站的容量配置，降低系统运行成本、提升新能源的消纳量以及改善环境。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116418047A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310403008.1
申请日：2023-04-14
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种风‑光‑抽蓄系统联合调度优化方法、存储介质及设备，该联合调度优化方法包括：收集某地区风电场、光伏发电站的最新气象信息，进行归一化后处理后，输入通过凤蝶优化算法改进的ELM模型中，预测出风电场、光伏发电站的新能源出力；通过自适应反向修正算法构建抽水蓄能电站水库的动态模型，收集抽蓄能电站的雨量、温度信息，输入动态模型中，预测蓄水库水位；根据预测的新能源出力、蓄水库水位，构建风‑光‑抽蓄系统联合调度的多目标优化函数，采用智能粒子优化算法对多目标优化函数进行求解，确定最优的联合调度方法。本发明量化了天气条件对新能源出力以及蓄水库水位的影响，提高了新能源预测的准确性以及调度过程中的效率。
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公开(公告)号：CN116365589A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310402958.2
申请日：2023-04-17
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明面向风‑光‑蓄联合系统的备用容量配置方法，包括：根据某地区风‑光‑蓄联合系统的新能源预测出力数据，基于改进的K‑means聚类算法，生成新能源预测出力聚类的典型场景；通过新能源预测出力备用安全纳入系数的计算方法和供电缺失风险率约束，确定典型场景的新能源预测出力备用安全纳入系数；根据下一时段的新能源预测出力数据和抽水蓄能水库容量，计算风‑光‑蓄联合系统基于抽水蓄能协调的新能源备用安全纳入系数，求解出新能源出力预测聚类的备用配置容量。本发明解决了因新能源出力的波动性和不确定性所带来的新能源备用纳入过于保守的问题，进一步降低常规火电机组开机方式，提升新能源消纳空间。
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公开(公告)号：CN115347556A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210965808.8
申请日：2022-08-12
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种促进新能源消纳的储能电站容量配置方法，具体方法包括：通过不确定集、连续变量、离散变量、弃电量参数模型参数构建弃电量参数模型，利用参数线性化率定方法，确定全年新能源弃电量；将储能电站容量配置影响参数进行分类，并构建储能电站容量配置模型，利用优秀子集回归法，分析各类参数对储能电站容量配置的影响，并根据分析结果优化储能电站容量配置模型；以全年新能源弃电量作为最大储能容量，利用改进麻雀算法，对优化的储能电站容量配置模型进行优化求解，得到优化的储能电站容量配置模型的最优变量输入。本发明储能电站容量配置方法提高了配置的精确性和计算速度。
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公开(公告)号：CN115173477A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210942275.1
申请日：2022-08-08
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于受端电网的新能源消纳优化方法，属于新能源消纳水平的控制方法技术领域。该新能源消纳优化方法包括：根据受端电网和新能源场站实际数据，设置约束条件，建立以新能源消纳量最高、运行成本最低、火电机组出力波动量最小为目标的新能源消纳能力优化模型；用鲔鱼觅食算法求解建立的新能源消纳能力优化模型，形成Pareto解集；将Pareto解集通过工蜂归巢算法选择最优的电厂出力配置方案。该新能源消纳优化方法的计算精度高、收敛性强，能够在保持经济效益的前提下，提升受端电网的新能源消纳能力。
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公开(公告)号：CN112018762B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202010894493.3
申请日：2020-08-31
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 一种考虑输配协同含无功电压约束的电动汽车充电优化调度方法，通过对输电网模型采用基于细菌趋化改进的粒子群算法求得成本最优的机组组合，利用增加直流潮流约束提高模型求解效率；通过Benders分解将输电网发电机组模型分为主子问题迭代求解，进一步提高模型的求解效率。同时利用光伏机组发电进行协同调度，保证系统运行的效率；在配网层考虑安全约束前提下，采用节点预处理策略，缩减解空间范围，提高整体求解效率。
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