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公开(公告)号：CN110619321B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201910965970.8
申请日：2019-10-12
Applicant: 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营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国家电网有限公司 , 武汉大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , B60L53/62 , G01R31/379
Abstract: 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：CN115272655A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210889004.4
申请日：2022-07-27
Applicant: 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 , 国网电动汽车服务有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于换电机器人的多类型电池包视觉定位方法与系统装置，包括步骤：1、视觉测量汽车底盘的待换电池包；2、构建电池包三维点云视图，对点云进行体素滤波与欧式聚类，计算汽车底盘初始位姿，并采用RANSAC算法拟合车底盘电池包对应的形貌；3、使用HSV颜色阈值分割以及霍夫圆变换法对电池包上的加解锁孔点云进行识别与粗定位；4、以分割后的加解锁孔点云，进行最小二乘拟合，得到加解锁孔的精确圆心位置与法向方向；5、将车底盘电池包形貌平面、加解锁孔的精确位姿变换至换电站坐标系中，以引导换电机器人运动。6、构建由视觉传感器、视觉信息定位处理器、通信模块组成的系统装置。该定位方法与系统装置适用于换电站中车辆更换电池包的作业，能够对电池包进行精确定位，引导换电机器人换电作业。
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公开(公告)号：CN110768255B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201911132954.7
申请日：2019-11-19
Applicant: 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 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了考虑充电设施安全状态的负荷调控方法、系统及存储介质，所述方法包括：建立电网负荷的约束条件；根据所述约束条件对电网负荷进行调控。本发明可根据电动充放电规律，从而实现对电动汽车充放电行为的引导和负荷控制。
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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
Applicant: 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: G01R31/367 , G01R31/3842
Abstract: 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：CN110768255A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911132954.7
申请日：2019-11-19
Applicant: 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 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了考虑充电设施安全状态的负荷调控方法、系统及存储介质，所述方法包括：建立电网负荷的约束条件；根据所述约束条件对电网负荷进行调控。本发明可根据电动充放电规律，从而实现对电动汽车充放电行为的引导和负荷控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116788093A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310587228.4
申请日：2023-05-24
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种乘用车底盘电池共享换电站系统及其控制方法，站控系统，用于共享换电站内设备运行参数和状态进行监视、控制和管理；车辆识别设备，用于车型和车牌识别机器人通过智能学习和图像解析，实现乘用车的型号和车牌识别，并提供给智能换电设备；智能换电设备，用于自主对车辆的电池进行智能更换；充电设备，用于对电池进行充电，并对充电过程进行监测、保护，并和电池BMS、后台监控系统进行数据交互和控制；环境控制器，用于对共享换电站内的温度、湿度、门禁、空调、消防报警进行监测和控制。本发明提供整站运行监测、控制平台，方便用户实时掌握换电站的运行情况，保障充换电运行可靠、高效。
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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
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F18/214 , H02J3/00 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 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：CN110619321A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910965970.8
申请日：2019-10-12
Applicant: 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: G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , B60L53/62 , G01R31/379
Abstract: 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：CN116512259A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310508788.6
申请日：2023-05-06
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种换电机器人机械臂跟踪控制方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：建立换电机器人轨迹跟踪控制模型；基于机械臂的跟踪误差设计滑模函数及滑模趋近律；将所设计的滑模函数及滑模趋近律带入换电机器人机械臂轨迹跟踪控制模型中，得到换电机器人机械臂轨迹跟踪控制率；采用该迹跟踪控制率对换电机器人机械臂进行控制。本发明提出一种新型滑模趋近律，能够在提升收敛速度的同时较小系统抖振，并给出其收敛时间；本发明方法能够进一步提高换电机器人机械臂的动态性能和收敛速度，对提高工作效率和节省劳动力有重要意义。
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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
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q50/06 , B60L53/60 , B60L53/80 , G06Q10/0637 , G06N3/006 , G06F18/23213
Abstract: 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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