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公开(公告)号：CN116930788B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202310924789.9
申请日：2023-07-25
申请人： 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G01R31/387 , G01R31/396 , G01R31/378 , G01R31/367 , G06N20/20 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045
摘要： 本发明公开了一种基于堆叠模型的储能电站锂电池容量估计方法，所述方法包括：获取N个同型号锂电池的电压、电流和容量数据；根据采集的数据，获取多个健康指标，与容量数据构成一次数据集；搭建卷积神经网络、长短期记忆神经网络、深度神经网络和随机森林模型，用一次数据集划分得到的划分为一次训练集和一次测试集训练并检验所有模型，并获得二次训练集和二次测试集；搭建LightGBM模型，分别用二次训练集和二次测试集对其进行训练和测试；每个模型的容量估计值输入至LightGBM模型得到最终的容量估计值。本发明通过提取了多个基于恒压充电和静置阶段的健康指标，具有易获取的特点，通过堆叠模型的方式弥补了单一模型泛化性较弱的不足，有效提高了估计精度。
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公开(公告)号：CN114362169A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210037115.2
申请日：2022-01-13
申请人： 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
摘要： 本发明公开了一种计及光储型虚拟电厂边际成本的分层协调调控方法，配电网调度层作为上层调度中枢，依据配电网运行情况，对含多个光储型虚拟电厂的区域配电网下达总发电任务指令；光储型虚拟电厂作为分布式光储的聚合体，通过通信技术传输承接配电网调度层下达的发电任务，并且依据各个虚拟电厂自身的发电成本模型，基于各光储型虚拟电厂发电边际成本一致性进行电厂间的协调分配；厂内互动控制层对本虚拟电厂分配到的发电任务进行合理优化，根据光储的运行状态进行互动控制。本发明在追求全网收益最大化的同时保障虚拟电厂自身的边际成本效益，以更高效、经济地满足调控中心下达的总发电任务。
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公开(公告)号：CN113987570A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111219052.4
申请日：2021-10-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
IPC分类号： G06F21/62 , G06F16/14 , G06F16/16 , G06F16/17 , G06F16/176 , G06F16/182 , G06F40/166 , H04L67/06
摘要： 本发明涉及一种网盘系统,属于网络文件存储与编辑领域。所述网盘系统包括编辑模块和传输模块等多个模块，允许多人同时在线共享编辑文件，提高了文件的编辑效率，并且网盘系统支持断点续传，上传中断后无需用户重新上传，节约了文件上传的时间。
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公开(公告)号：CN113285451A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110585435.7
申请日：2021-05-27
申请人： 江苏大学 , 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
摘要： 本发明公开了一种基于光伏储能系统的黑启动协调控制方法，包括：获取所选光伏电站一年出力历史数据作为训练样本，基于最小二乘支持向量机得到黑启动时段的光伏超短期功率预测值；运用模型预测控制方法得到光储系统输出总功率和储能电站剩余容量；通过指令时滞的预补偿量计算方法减小储能指令时滞带来的误差，从而得到实时的储能系统功率；在满足黑启动电源功率与黑启动辅机所需功率差值限额条件下，执行电池充放电，快速修正储能荷电状态回到控制范围中。此策略利于黑启动过程中光伏储能系统的安全稳定运行，提高黑启动可行性。本发明逻辑简单易行。本发明方案适用于以高渗透率光伏系统协同规模化储能电站作为黑启动电源的黑启动过程。
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公开(公告)号：CN114362169B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210037115.2
申请日：2022-01-13
申请人： 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种计及光储型虚拟电厂边际成本的分层协调调控方法，配电网调度层作为上层调度中枢，依据配电网运行情况，对含多个光储型虚拟电厂的区域配电网下达总发电任务指令；光储型虚拟电厂作为分布式光储的聚合体，通过通信技术传输承接配电网调度层下达的发电任务，并且依据各个虚拟电厂自身的发电成本模型，基于各光储型虚拟电厂发电边际成本一致性进行电厂间的协调分配；厂内互动控制层对本虚拟电厂分配到的发电任务进行合理优化，根据光储的运行状态进行互动控制。本发明在追求全网收益最大化的同时保障虚拟电厂自身的边际成本效益，以更高效、经济地满足调控中心下达的总发电任务。
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公开(公告)号：CN113285451B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202110585435.7
申请日：2021-05-27
申请人： 江苏大学 , 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
摘要： 本发明公开了一种基于光伏储能系统的黑启动协调控制方法，包括：获取所选光伏电站一年出力历史数据作为训练样本，基于最小二乘支持向量机得到黑启动时段的光伏超短期功率预测值；运用模型预测控制方法得到光储系统输出总功率和储能电站剩余容量；通过指令时滞的预补偿量计算方法减小储能指令时滞带来的误差，从而得到实时的储能系统功率；在满足黑启动电源功率与黑启动辅机所需功率差值限额条件下，执行电池充放电，快速修正储能荷电状态回到控制范围中。此策略利于黑启动过程中光伏储能系统的安全稳定运行，提高黑启动可行性。本发明逻辑简单易行。本发明方案适用于以高渗透率光伏系统协同规模化储能电站作为黑启动电源的黑启动过程。
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公开(公告)号：CN112398152A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011399810.0
申请日：2020-12-02
申请人： 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
摘要： 本发明公开了一种电化学储能电站动态无功电压控制方法，AVC自动电压无功控制主站基于地调辐射网构造和无功就地平衡的准则，采用电压无功的自动、手动控制策略，将电化学储能电站纳入电网AVC调度端主站无功电压控制；AVC厂站端子站无功电压自动控制主要由电化学储能电站无功电压自动控制子站、电化学储能电站机组监控系统、电化学储能电站升压站监控系统、动态无功补偿装置监控系统等共同参与，实现电化学储能储能电站基于区域电压质量的无功电压自动控制。
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公开(公告)号：CN112398152B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202011399810.0
申请日：2020-12-02
申请人： 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
摘要： 本发明公开了一种电化学储能电站动态无功电压控制方法，AVC自动电压无功控制主站基于地调辐射网构造和无功就地平衡的准则，采用电压无功的自动、手动控制策略，将电化学储能电站纳入电网AVC调度端主站无功电压控制；AVC厂站端子站无功电压自动控制主要由电化学储能电站无功电压自动控制子站、电化学储能电站机组监控系统、电化学储能电站升压站监控系统、动态无功补偿装置监控系统等共同参与，实现电化学储能储能电站基于区域电压质量的无功电压自动控制。
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公开(公告)号：CN118115310A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410315920.6
申请日：2024-03-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06Q50/06 , G06Q50/08 , G06N3/0442 , G06N3/096
摘要： 本发明公开了一种基于迁移学习模型的非工用户空调负荷分解方法及设备，包括如下步骤：(1)分析各类公共建筑负荷特性；(2)确定使用迁移学习法的约束条件；(3)采用LSTM长短时记忆网络使用有空调数据标签的楼宇在源域训练模型；(4)在模型中增加关口负荷的滑动窗口作为输入变量，提高模型的精准性(5)将训练好的模型固定其中部分网络层，在目标楼宇中使用少量空调标签重新训练迁移模型，分解出目标楼宇实时空调负荷；本发明同时涉及运行该方法的电子设备。本发明使用迁移学习模型分解出只有少量标签数据或无标签数据的非工用户实时空调负荷，有效提高空调负荷分解精准性，助力电网节能节电工作。
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公开(公告)号：CN116930788A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310924789.9
申请日：2023-07-25
申请人： 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G01R31/387 , G01R31/396 , G01R31/378 , G01R31/367 , G06N20/20 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045
摘要： 本发明公开了一种基于堆叠模型的储能电站锂电池容量估计方法，所述方法包括：获取N个同型号锂电池的电压、电流和容量数据；根据采集的数据，获取多个健康指标，与容量数据构成一次数据集；搭建卷积神经网络、长短期记忆神经网络、深度神经网络和随机森林模型，用一次数据集划分得到的划分为一次训练集和一次测试集训练并检验所有模型，并获得二次训练集和二次测试集；搭建LightGBM模型，分别用二次训练集和二次测试集对其进行训练和测试；每个模型的容量估计值输入至LightGBM模型得到最终的容量估计值。本发明通过提取了多个基于恒压充电和静置阶段的健康指标，具有易获取的特点，通过堆叠模型的方式弥补了单一模型泛化性较弱的不足，有效提高了估计精度。
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