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公开(公告)号：CN118487299A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410420891.X
申请日：2024-04-09
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
发明人： 夏霖 , 洪潇 , 郭大琦 , 龚成尧 , 马闯 , 金正军 , 周济舟 , 潘亦辰 , 马笛 , 武宽 , 李青雪 , 薛友 , 吴昊 , 孙微庭 , 方响 , 何岳昊 , 徐靖雯 , 向新宇 , 高鹏 , 蒋静 , 钱彦 , 金一瑜 , 蒋宁 , 吴舜裕 , 茅奕晟 , 李雅 , 李莹莹 , 王丰 , 吴琼 , 申鹂 , 周艳 , 尚泽禹 , 吕逸灵
IPC分类号： H02J3/32 , H02J3/14 , G06N3/0442 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于滚动优化的电动汽车V2G资源调控方法及系统，包括：根据预设的调度时间段，预测调度时间段内的电网数据，并构建综合约束条件；根据所述综合约束条件，以用户的充放电损耗最小和最大负荷惩罚作为目标函数，构建电动汽车V2G调控优化模型；当有V2G车辆接入时，通过所述电动汽车V2G调控优化模型，求解最优调控结果；根据所述最优调控结果进行V2G资源调控；通过本发明能够在满足电动汽车自身充电需求的同时对高峰电网负荷进行了有效的转移，不仅能够提高电网的运行效率，还能够延长配电变压器的使用寿命。
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公开(公告)号：CN111626323A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010280318.5
申请日：2020-04-10
摘要： 本发明涉及照片采集技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的电表状态检测和评估方法，包括如下步骤：获取电表的样本照片，并进行预处理；将预处理后的电表照片分成训练集和测试集，采用深度学习算法对训练集进行多次训练，得到模型的参数，并在测试集上验证，选取效果最优的模型参数；将待检测的电表的照片输入到训练完的模型中，输出检测结果；根据检测结果对电表状态进行评估。本发明基于深度学习算法训练得到的模型进行电表的检测，具有更高的识别准确度、定位精确程度以及检测效率。
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公开(公告)号：CN115557135B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210943563.9
申请日：2022-08-08
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
摘要： 本发明公开了一种用于高压互感器智能检定的专用仓储，包括提升机和光栅，所述提升机包括第一提升机和第二提升机，所述第二提升机为三岔口提升机，所述光栅设于第一提升机的入口的两侧，所述第一提升机通过滚筒输送线连接有顶升移栽机，所述顶升移栽机通过滚筒输送线与第二提升机相连，所述滚筒输送线的一侧设有射频门。本发明的一种用于高压互感器智能检定的专用仓储，与传统的作业方式相比，出入库均实现及其自动化操作，节省了大量人工劳动力，单位时间内出入库检测的高压互感器数量比人工操作高出多倍，效率得以提升。
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公开(公告)号：CN116890668B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311146180.X
申请日：2023-09-07
发明人： 徐川子 , 杨玉强 , 胡若云 , 姚冰峰 , 王伟峰 , 郭大琦 , 茹传红 , 夏霖 , 马笛 , 洪潇 , 秦建 , 李题印 , 罗扬帆 , 冯涛 , 张驰 , 陈奕 , 何岳昊 , 周波 , 夏旭华 , 陈识微
摘要： 本发明提供一种信息同步互联的安全充电方法及充电装置，包括：摄像端响应于所述第一采集指令进行视频采集并将接收第一采集指令的时刻作为起始采集时刻；摄像端响应于所述第二采集指令进行视频采集及识别并将接收第二采集指令的时刻作为识别采集时刻；若判断识别监测区域内具有相对应的识别目标则发送至服务器，并将相应时刻作为提醒采集时刻；若判断达到安全提醒条件则基于提醒采集时刻开始向请求端同步识别监测区域的视频并控制提醒装置响应；基于所述起始采集时刻、识别采集时刻、终止采集时刻和/或提醒采集时刻对视频处理后同步至请求端。
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公开(公告)号：CN113297744B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202110589556.9
申请日：2021-05-28
IPC分类号： G06F30/20 , G06F16/215 , H02J7/00 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种适用于误差监测计算的充电桩数据清洗方法及充电站，属于充电桩数据处理技术领域。本发明的一种适用于误差监测计算的充电桩数据清洗方法，包括以下步骤：第一步，对需求进行分析；第二步，获取需要清洗的充电桩数据；第三步，调用异常检测模型进行预处理；第四步，结合数据的分布曲线，确定数据的清洗规则；第五步，对预处理后的数据进行二次清洗与修正，得到修正数据；第六步，分析结果，验证经过修正数据是否符合预期要求。本发明对充电桩数据，进行需求分析、预处理、确定清洗规则、二次清洗与修正、分析验证；并结合数据合并方法，有效解决充电桩数据中存在的量化噪声和时延噪声等问题，进而有效提升清洗后的数据质量。
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公开(公告)号：CN116691413B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310946165.7
申请日：2023-07-31
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
摘要： 本发明公开了本发明提供了超前车车载动态负荷预配置方法及有序充电系统，方法包括：S1：服务器接收预设区域内各车辆的车载模块提出的充电需求，获取车辆的行车信息及续航信息，绘制行车向量地图；S2：在行车向量地图中绘制充电桩奇点，根据充电桩奇点的质量和行车向量的质量计算引力，根据引力调整行车向量地图中每个车辆单位的指向；S3：根据捕获的行车向量的数量配置权重系数，为对应的充电桩预配置对应负荷容量。本发明通过车辆的车载模块的行车信息及续航信息，绘制行车向量地图，再综合电网数据，通过淡化个体特征、强调整体分布的数据分析方式，对负荷配置进行超前规划，实现大规模的电动汽车充电负荷的动态预配置，以进行有序充电。
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公开(公告)号：CN115986953A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211550160.4
申请日：2022-12-05
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
摘要： 本申请公开了一种无线充电系统偏移工况下的最优负载选择方法及装置，包括：闭合开关1，读取原边电压U1以及原边电流I1；断开开关1，根据互感测试电阻R0计算互感M；若M是否小于设定的最大偏移互感M0，闭合开关2，根据M获得最优负载RLopt；设置MOSFET模块的初始占空比D0；根据U1、I1和D0计算电池等效电阻RL；根据RLopt和RL计算当前偏移位置下的最优占空比Dopt，并将MOSFET模块的占空比设定为Dopt，直至充电完成。本申请的有益效果：通过电气量来测量M得出RLopt，并通过电气量采样对RL进行监测，作为RL变换的调节依据，提升电能的传输效率和系统的抗偏移能力。
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公开(公告)号：CN113346579A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110577450.7
申请日：2021-05-26
摘要： 本发明属于充电站技术领域，具体涉及一种直流充电站站内计量设备运行误差监测方法。针对当前采用现场检定系统对充电站的运行误差进行检测的不足，本发明采用如下技术方案：一种直流充电站站内计量设备运行误差监测方法，包括以下步骤：建立关于交流侧供电电量、各充电枪用电量、充电站固有损耗、各充电桩AC‑DC转换模块能量转换效率、等效误差参数、各充电枪热损耗的方程；获取充电站交流侧和直流侧各充电枪计量点在多个计量周期内的电量数据和各充电桩能量转换效率；将电量数据和能量转换效率代入方程建立方程组，解方程组得到各充电枪热损耗和各充电枪等效误差参数。本发明的有益效果是：不需要现场检定，时效性高，可在线实时分析。
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公开(公告)号：CN113297744A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110589556.9
申请日：2021-05-28
IPC分类号： G06F30/20 , G06F16/215 , H02J7/00 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种适用于误差监测计算的充电桩数据清洗方法及充电站，属于充电桩数据处理技术领域。本发明的一种适用于误差监测计算的充电桩数据清洗方法，包括以下步骤：第一步，对需求进行分析；第二步，获取需要清洗的充电桩数据；第三步，调用异常检测模型进行预处理；第四步，结合数据的分布曲线，确定数据的清洗规则；第五步，对预处理后的数据进行二次清洗与修正，得到修正数据；第六步，分析结果，验证经过修正数据是否符合预期要求。本发明对充电桩数据，进行需求分析、预处理、确定清洗规则、二次清洗与修正、分析验证；并结合数据合并方法，有效解决充电桩数据中存在的量化噪声和时延噪声等问题，进而有效提升清洗后的数据质量。
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公开(公告)号：CN118399389A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410476897.9
申请日：2024-04-19
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
发明人： 夏霖 , 郭大琦 , 洪潇 , 龚成尧 , 马闯 , 金正军 , 周济舟 , 潘亦辰 , 马笛 , 武宽 , 李青雪 , 薛友 , 吴昊 , 孙微庭 , 方响 , 何岳昊 , 徐靖雯 , 向新宇 , 高鹏 , 蒋静 , 钱彦 , 金一瑜 , 蒋宁 , 吴舜裕 , 茅奕晟 , 李雅 , 李莹莹 , 王丰 , 吴琼 , 申鹂 , 周艳 , 尚泽禹 , 吕逸灵
摘要： 本发明公开了电动汽车集群负荷预测方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取各个台区下的历史负荷数据，并根据各个历史负荷数据，得到全部台区下的历史总负荷数据；计算各个历史负荷数据与历史总负荷数据之间的相关性，并根据相关性，从各个历史负荷数据中筛选出目标历史负荷数据；利用目标历史负荷数据与历史总负荷数据进行模型训练，得到负荷预测模型；获取对应于目标历史负荷数据的目标台区下的实时负荷值，将实时负荷值输入至负荷预测模型，以得到全部台区下的实时总负荷值。本方法通过相关性筛选出目标历史负荷数据以训练负荷预测模型，并根据目标台区下的实时负荷值对实时总负荷值进行预测，在保证预测准确度的同时降低了通信成本。
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