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公开(公告)号：CN113191523A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110107261.3
申请日：2021-01-27
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 , 东南大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/2458 , G06F16/29
摘要： 本发明公开一种城市电动汽车快充需求预测方法和装置，方法包括：获取待预测区域内的居民历史出行数据、电动汽车数据、交通路网数据和电网数据；进行居民历史出行数据分析，得到居民出行规律特征数据；基于居民出行规律特征数据、电动汽车数据、交通路网数据和电网数据，建立电动汽车行驶行为模型和充电行为模型；基于电动汽车行驶行为模型和充电行为模型，利用预先构建的快充站推荐模型，得到电动汽车在指定预测时段内的推荐快充站；根据快充站推荐结果，计算待预测区域内各快充站在指定预测时段内的充电需求数据。本发明基于数据驱动方式和行为决策理论预测城市快充站的充电需求负荷时空分布，能够较为真实的模拟车主充电行为决策心理，提高城市快充需求的预测结果可靠性。
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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：CN112364293A
公开(公告)日：2021-02-12
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
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：CN112380664A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202010874627.5
申请日：2020-08-27
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
摘要： 本发明公开了一种电动汽车虚拟储能参与电网调控的特征模拟方法及系统，包括：获取以出行链形式呈现的电动汽车出行信息的统计数据；根据出行统计数据确定出行链的时间链和空间链的特征信息量；对特征信息量进行拟合，得到特征信息量的概率分布；由特征信息量的概率分布再抽取具体的特征信息量；根据抽取得到的特征信息量计算非特征信息量，时空信息量链接形成出行链；根据出行链确定城市级电动汽车虚拟储能的时空分布特征。优点：能够以较高的精度拟合特征信息量；采用随机模拟方法，抽取符合拟合结果分布的特征信息量，计算非特征信息量，链接成为完整的出行链，从而实现对电动汽车虚拟储能时空特征的模拟和预测。
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公开(公告)号：CN108599369A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810442507.0
申请日：2018-05-10
IPC分类号： H02J13/00
摘要： 本发明公开了一种微电网智能运维控制器，所述微电网智能运维控制器包括集中单元和分散单元。分散单元配合就地测控单元，对微电网运行状态进行采集，并将采集到的数据上传给微电网智能运维控制器集中单元，配合集中单元对微电网进行智能化运维。集中单元收集分散单元上送的采集数据，对数据进行分析，并响应用户需求，按照运行策略的要求对微电网内各单元进行协调控制，实现对微电网的智能运维。本发明提供的微电网智能运维控制器能够实现对微电网运行状态的实时高精度测量，提供基于微电网运行可靠性的微电网运维策略，为微电网运维人员提供运维建议，降低运维难度及运维费用。
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公开(公告)号：CN115065087A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210604607.5
申请日：2022-05-31
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 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
摘要： 本发明公开了一种抑制直流连续换相失败的控制方法及装置，本发明在换相失败时，使储能执行子站持续最大倍率无功出力，调相机执行子站持续强励无功出力，充分发挥储能快速无功调节能力和调相机次暂态特性、大容量动态无功支撑能力，抑制可能发生的直流后续换相失败，实现了利用储能和调相机抑制直流连续换相失败的控制方法。
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公开(公告)号：CN118412880A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410385209.8
申请日：2024-03-29
申请人： 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 , 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
摘要： 本发明公开了一种新能源发电系统动态阻尼能力调节方法、装置及系统，在弱电网条件下或微电网以及与主电网保持微弱连接的独立电网中利用接入自同步电压源变流器动态改善传统跟随型变流器的新能源场站运行稳定性。在大电网、微电网(含弱联独立电网)应用中，利用自同步电压源设备实现采用跟随型变流技术的新能源场站在源侧功率复杂波动、运行机组数量变化、电网运行方式变化等影响因素下的阻尼能力在线调节，提高了弱电网条件下新能源场站的运行稳定性，解决了现有技术中存在的兼容性、通用性、可拓展差的问题。
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公开(公告)号：CN116302869A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211556228.X
申请日：2022-12-06
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
发明人： 丰佳 , 张立志 , 杨华飞 , 牧军 , 杨文清 , 宋文 , 秦培兆 , 李虎 , 席文超 , 李强 , 洪岩 , 申波 , 李伟 , 李磊 , 毛林晖 , 吴禹 , 刘辉 , 王丽君 , 张正银
IPC分类号： G06F11/34 , G06N3/0442
摘要： 本发明公开了一种基于非冗余特征选择的数据中心服务器能耗预测方法，包括以下步骤：(1)选择出服务器能耗原始特征集中的强相关特征；(2)利用冗余特征判定算法从强相关特征中挑选出非冗余的特征集合；(3)利用门控循环单元神经网络完成非冗余特征与能耗间关联关系挖掘，并构建服务器能耗的预测分析模型。本发明利用基于深度学习的数据中心能耗管理系统，使数据中心运维人员能够直观准确地掌握影响服务器能耗的关键因子，更好地分析、预测服务器运行时的负载变化和能耗趋势；本发明基于中心服务器资源调度系统，根据服务器能耗变化趋势进行任务分配和资源调度，降低数据中心能耗。
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公开(公告)号：CN116581776A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310503101.X
申请日：2023-05-06
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了基于环境激励数据的次同步振荡辨识方法，涉及电力系统稳定及控制技术领域，包括以下步骤：接收电力系统内的环境激励数据；将环境激励数据输入预先建立的门控循环单元神经网络GRU模型内，提取出环境激励数据的次同步振荡特征；利用Attention机制对次同步振荡特征进行辨识，再经全连接层维度变换得到次同步振荡的频率与阻尼比参数；本发明的GRU模型可实现环境激励信号中次同步振荡模态特征的初步提取，Attention机制可使模型对特定时序特征进行有选择的重点关注，从而进一步提升模型的信息利用能力，最终经全连接层维度变换输出频率与阻尼比。
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公开(公告)号：CN114897008A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210454733.7
申请日：2022-04-27
申请人： 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电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了基于机器学习与卡尔曼滤波的微弱次同步振荡辨识方法，涉及电力系统稳定及控制技术领域，包括神经网络模型与卡尔曼滤波模型两部分：神经网络模型负责从原始振荡信号中提取每个次同步振荡分量的预估计振荡频率；卡尔曼滤波模型使用机器学习模型输出结果作为初始参数值，从总的原始信号中提取出相应的次同步振荡分量，基于输出结果，依据数值计算公式计算得出次同步振荡信号各次同步振荡分量的频率、幅值、阻尼比等振荡参数；具有优异的抗噪性，并解决了传统卡尔曼滤波方法难以直接应用于次同步振荡辨识的难题，且相比于常规机器学习算法拥有更好的模型可解释性，相比于传统方法拥有更好的实时性，适应了实际工程应用的需求。
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