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公开(公告)号：CN118608120A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410646427.2
申请日：2024-05-23
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网天津市电力公司
IPC分类号： G06Q10/20 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/006
摘要： 本发明公开了一种充电桩故障预测方法及装置，包括：基于充电桩数据构建Stacking多模型融合的充电桩故障预测模型，充电桩故障预测模型包括第一层级预选的若干基学习器以及第二层级的元学习器；训练第一层级预选的若干基学习器，并通过麻雀搜索算法优化基学习器的超参数得到第一层级输出结果；对第一层级输出结果进行树模型重要性选择以及关联性分析，第二层级的元学习器根据第一层级输出结果选择最优基学习器组合构建改进Stacking多模型融合的故障预测优化模型；基于改进Stacking多模型融合的故障预测优化模型预测充电桩故障。本发明能够节约计算资源以及提高故障预测精度。
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公开(公告)号：CN118521063A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410402633.9
申请日：2024-04-03
申请人： 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 , 国网天津市电力公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/11 , G06N3/006 , B60L53/64
摘要： 本发明公开了居民社区电动汽车有序充放电优化调度方法及系统，方法包括：获取电动汽车集群充放电时间及充电状态数据，构建电动汽车集群充放电过程模型；依据电动汽车集群充放电过程模型建立居民社区电动汽车集群充放电机制模型；依据居民社区电动汽车集群充放电机制模型和电动汽车有序充放电模型，通过浣熊优化算法构建寻优模型，对电动汽车充放电功率进行寻优。本发明建立了居民社区电动汽车集群充放电机制模型，用户接受调度的真实情况和期望，降低电动汽车车主的充电成本或提高放电利润；建立了更全面的电动汽车有序充放电模型并应用浣熊优化算法优化居民社区充放电功率，其适配性更强，优化结果相比之前大幅提成，效率高。
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公开(公告)号：CN116881708A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310612121.0
申请日：2023-05-26
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F18/214 , H02J3/00 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了基于改进LSTM神经网络的电动汽车充电负荷预测方法及系统，包括：获取电动汽车有序充电相关数据，分析影响电动汽车有序充电的因素并采用三标度分层分析法分析各影响因素的权重；将各影响因素数据化并和电动汽车参与有序充电的负荷一并进行归一化处理；将数据集分为训练集和测试集，采用BPTT法代入训练集数据对LSTM神经网络模型进行训练，并结合各影响因素的权重对不同时间节点产生的预测值进行加权修正预测，得到电动汽车有序充电预测负荷。本发明采用改进LSTM算法对电动汽车充电负荷进行预测，不仅提高了在数据样本充足的情况下的预测精度，还为电网调度提供了依据，提高了电动汽车充电的安全性。
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公开(公告)号：CN118195825A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410235651.2
申请日：2024-03-01
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06Q50/06 , B60L53/60 , B60L53/80 , G06Q10/0637 , G06N3/006 , G06F18/23213
摘要： 本发明公开了一种换电站动力电池智能高效充放电方法及系统，涉及换电站动力电池技术领域，包括改进斑马优化算法的步长，获取改进的斑马优化算法；获取基于IZOA算法的改进K‑means聚类算法；设计换电站动力电池动态分组策略和基于动态分组策略的换电站动力电池充放电控制策略。本发明提供的换电站动力电池智能高效充放电方法通过改进斑马优化算法的步长，实现了更高的寻优精度，减少电池损耗并提升了电池利用率，通过基于改进的斑马优化算法对K‑means聚类算法进行的优化，提高了聚类的准确性和稳定性，设计分组策略和控制策略，提升了换电站动力电池的高效智能充放电能力，本发明在电池利用率、聚类准确性和电网稳定性方面都取得更加良好的效果。
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