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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：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：CN119298090A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411189310.2
申请日：2024-08-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的共享储能频率调节方法及系统。其中，频率调节方法包括如下步骤：建立多微电网的LFC模型，根据所述LFC模型模拟所述多微电网的物理约束及调频约束下的频率响应与功率平衡，其中，所述多微电网包括共享储能系统；考虑所述频率响应和成本建立满足所述功率平衡的目标函数；基于DRL的智能发电控制建立调频框架，并基于马尔可夫决策根据所述LFC模型的状态信息生成满足所述目标函数的控制指令，并由所述调频框架执行所述控制指令而进行调频。本发明专门针对具有共享储能系统的微电网，旨在通过智能优化算法提高频率调节的性能和经济性，具有降低成本、高效的特点。
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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：CN117541303A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311284651.3
申请日：2023-09-28
Applicant: 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
Inventor： 林祥 , 张浩 , 蔡鑫 , 马玉立 , 原浩 , 陈良亮 , 杨凤坤 , 王治坤 , 周斌 , 袁晓冬 , 韩华春 , 朱庆 , 张建洲 , 杨芳 , 占玉兵 , 夏华 , 杨陈 , 王超 , 周材
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F18/15 , G06F18/2113 , G06N3/0442 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种台区可用容量预测方法、系统、电子设备及存储介质，包括：获取上级系统下发的台区负荷值和运营商侧台区充电负荷值，将运营商侧台区充电负荷值与上级系统的台区负荷值进行差值计算，得到居民用电负荷历史数据；根据居民用电负荷历史数据，利用LSTM算法进行时间序列预测，得到未来居民用电负荷预测结果；根据台区额定容量和输出的居民用电负荷预测结果，获取台区可用容量预测结果。本发明基于LSTM算法的台区可用容量预测方法的应用价值在于，能够提高电力系统的安全运行和稳定供电，减少电力故障和事故的发生。
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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN115001032A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210389803.5
申请日：2022-04-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于特定机组群平衡调整的安全校正辅助决策方法及装置，获取安全校正辅助决策基础数据；根据基础数据进行设备越限量消除，并获取机组出力调整量；设备越限量消除成功后，根据机组出力调整量计算机组群调整需求量；根据机组群调整需求量进行机组群内机组出力平衡调整；调整成功后，将调整后的机组群内机组出力入库，同时发送至AGC跟踪执行。本发明提供的基于特定机组群平衡调整的安全校正辅助决策方法及装置，为新型电力系统不确定性场景下机组出力计划的快速调整提供辅助决策方法。
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公开(公告)号：CN110224605B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201910374157.3
申请日：2019-05-07
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网电动汽车服务有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: H02M3/335
Abstract: 本发明公开了一种全桥变换电路，包括全桥逆变器、高频变压器和输出整流滤波电路，全桥逆变器的输出端与高频变压器原边绕组之间串接有漏感，高频变压器的副边绕组与输出整流滤波电路的输入端之间设有辅助电路；所述辅助电路包括串接于高频变压器副边绕组与输出整流滤波电路其一输入端之间的谐振电容，谐振电容两端上反相串联有两个辅助开关管，本发明通过增加的辅助电路，可以实现包括辅助开关管在内的所有开关管的软开关，从而提高整体直流变换器的效率，并延长开关管的使用寿命。
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公开(公告)号：CN112350598B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202011051625.2
申请日：2020-09-29
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 北京国网普瑞特高压输电技术有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网电动汽车服务有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02M7/48 , H02M7/5387 , H02M3/335
Abstract: 本发明公开了一种谐振零电流电路，包括全桥逆变器、变压器和输出整流滤波电路。其中，变压器的原边绕组和全桥逆变器输出端之间设有谐振电感，副边绕组与输出整流滤波电路的输入端之间设有辅助电路；所述辅助电路即并联于变压器副边绕组的两个辅助开关管与谐振电容串联而成的电路。本发明通过增加的辅助电路，可以实现包括辅助开关管在内的所有开关管的软开关功能，从而提高整体直流变换器的效率。
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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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