-
公开(公告)号:CN217642868U
公开(公告)日:2022-10-21
申请号:CN202221174464.0
申请日:2022-05-10
申请人: 国网重庆市电力公司营销服务中心 , 国网重庆电动汽车服务有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H02J13/00
摘要: 本实用新型公开了一种供电接口装置,属于配电网技术领域,总线上连接有电表;电表内设有第一载波通信装置;支线一端连接有开关装置,另一端连接有供电接口;开关装置内设有第二载波通信装置;开关装置用于控制支线上电流的切断和连通;供电接口用于为外接用电设备提供接入支线的接口;智能化控制装置包括控制单元、存储单元和第三载波通信装置;第三载波通信装置分别与第一载波通信装置和第二载波通信装置进行信息交互;存储单元用于存储信息;控制单元用于处理信息与发送指令。本实用新型的供电接口装置建立了从配变台区到外接用电设备的全链条载波通信,能同时对多个用电设备供电,还能对输出的功率计量和用电调节,且装置适配性强。
-
公开(公告)号:CN112564152B
公开(公告)日:2023-08-22
申请号:CN202011461627.9
申请日:2020-12-11
申请人: 国网重庆市电力公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
摘要: 一种面向充电站运营商的储能优化配置方法,涉及电池储能系统的功率和容量优化配置方法技术领域,本发明参数的设定、典型日的获取、优化配置模型约束条件选取、建立用户侧储能优化配置模型、将优化配置模型转化为LP、评估指标的选取和求解,其中典型日的选取采用K‑means聚类方法,将其聚类中心设在为2,分别表示为工作日和非工作日,同时将模型的非线性求解转化为LP(线性规划)问题,具有求解速度快,得到的解为全局最优解,具有比较强的实际意义,能够有效促进储能商业化的发展。
-
公开(公告)号:CN114148200A
公开(公告)日:2022-03-08
申请号:CN202111448522.4
申请日:2021-11-30
申请人: 国网重庆市电力公司营销服务中心 , 国网重庆市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明涉及电动汽车充电技术领域,公开了一种电动汽车充电桩异常数据处理装置,包括控电箱、侧柜和线插台;控电箱上端设有操作台,操作台上安装有显示屏;侧柜设于控电箱一侧,侧柜顶端安装有鼠标,侧柜一侧设有安装口;线插台与安装口嵌固连接,线插台上设有至少一个贯通插孔,贯通插孔内设有呈环形的内槽,内槽处设置有线插装置;其中,线插装置上设有径宽弹性可变的插道,插道与侧柜内的衔接端位置对应。本发明解决了现有电动汽车充电桩异常数据处理装置与充电桩不同规格的外接端口不能与稳固连接的问题。
-
公开(公告)号:CN117498313A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311435186.9
申请日:2023-10-31
申请人: 国网重庆市电力公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H02J3/00 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
摘要: 本发明涉及新能源充电技术领域,并公开了一种充电站负荷预测方法、装置、存储介质及计算机设备,其中方法包括基于监测设备获取充电站的历史负荷数据,对历史负荷数据进行预处理,得到指定负荷数据,然后基于指定负荷数据选取负荷影响因素,并根据负荷影响因素构建特征向量,之后基于特征向量构建回归树模型,最终采用回归树模型对预设时段内的充电站的负荷进行预测。上述方法利用回归树模型对充电站负荷进行预测带来了精确预测负荷、挖掘负荷影响因素、具有很强的解释性,且能快速预测,有助于优化充电站的运营管理,提高充电服务的质量和效率。
-
公开(公告)号:CN117420360A
公开(公告)日:2024-01-19
申请号:CN202210810687.X
申请日:2022-07-11
申请人: 国网重庆市电力公司营销服务中心 , 国网重庆市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本申请公开了一种充电桩检测装置及基于充电桩检测装置的在线检测方法,涉及充电桩领域,能够无需人工携带离线设备进行逐台检测,从而节省成本,提高充电桩检测效率。所述方法包括:检测功能模块与网络模块相连接,将检测指令发送至检测模块;检测模块接收检测功能模块发送的检测指令,确定检测信息码,读取故障检测子项的第一数据内容,若第一数据内容指示进行故障注入,则向故障注入模块发送故障模拟指令,以及接收充电桩返回的待检测信息,生成第一检测结果,将第一检测结果与检测信息码聚合后发送至检测功能模块;故障注入模块将故障信号注入至充电桩;充电桩基于故障信号进行运行,生成待检测信息,将待检测信息发送至检测模块。
-
公开(公告)号:CN116596099A
公开(公告)日:2023-08-15
申请号:CN202210384350.7
申请日:2022-04-13
申请人: 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司营销服务中心 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
摘要: 本发明公开了一种电动汽车负荷组合预测方法及装置,所述方法包括获取电动汽车的历史负荷数据;将所述历史负荷数据输入预先构建的基于时间序列分析方法的负荷预测模型,获取待预测日的负荷1;将所述历史负荷数据输入灰色关联分析模型,获取相似度高的历史负荷数据;将所述相似度高的历史负荷数据输入预先构建并训练完成的SVR充电站负荷预测模型进行回归预测,获取待预测日的负荷2;将待预测日的负荷1与待预测日的负荷2相结合,通过组合权重的计算方法确定待预测日的最终负荷,本发明能够减少预测误差,提高预测的稳定性。
-
公开(公告)号:CN116522225A
公开(公告)日:2023-08-01
申请号:CN202310477619.0
申请日:2023-04-28
申请人: 国网重庆市电力公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司
IPC分类号: G06F18/241 , G06F18/2415 , G06F18/23213 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06Q50/06
摘要: 本申请公开了一种充电价值画像生成方法、装置、电子设备及可读存储介质,涉及大数据挖掘技术领域,对原始充电数据进行属性构造并根据充电行为波动性数据进行分类,最后根据聚类画像规则构建充电价值画像,将用户划分为拥有不同发展价值的几个典型群体,能对用户行为特征进行精准挖掘,扩大画像维度,提升画像准确度。所述方法包括:响应于充电价值画像生成请求,获取待画像用户的用户数据,利用预设数据分析模型对用户数据进行处理,得到目标行为数据;获取阈值分类器、预设波动阈值,在目标行为数据中读取充电行为波动性数据;若充电行为波动性数据大于等于预设波动阈值,则利用目标聚类分类标准对目标行为数据进行画像操作,得到充电价值画像。
-
公开(公告)号:CN112149921B
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202011122575.2
申请日:2020-10-20
申请人: 国网重庆市电力公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06Q10/0835 , G06Q50/06
摘要: 本发明涉及物流配送领域,公开了一种大规模电动物流车路径规划方法,所述方法包括:确定配送区域每个配送簇对应的多个初始配送路径;基于每个配送簇对应的多个所述初始配送路径执行非变异确定优选配送路径,以及变异确定变异配送路径;基于所述优选配送路径、变异配送路径确定最终配送路径。本发明可实现有利于规划电动物流车配送路径目的,基于电动物流车所需要配送的物流配送点获取总路程、总时长小的路径规划,可更有利于电动物流车在物流配送的应用。
-
公开(公告)号:CN115907076A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211212868.9
申请日:2022-09-30
申请人: 国网重庆市电力公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司
摘要: 本申请提供了一种山地城市充电负荷概率预测系统及方法,该系统包括:道路侧摄像头模块,采集过往车辆的车辆图片;道路侧GPS定位模块,获取过往车辆的实时位置;道路侧温度采集模块,采集过往车辆所处环境的实时环境温度;云平台数据中心,存储充电站位置数据、山地城市的道路数据、历史充电信息、历史空调使用数据、单位里程行驶功耗参数、车载设备的功耗参数和电池充电功率参数;云处理平台,根据上述信息确定电动汽车的驾驶员里程焦虑度,计算电动汽车的出行耗电量、设备耗电量、充电概率、电动汽车到达目标充电站的最短耗时,根据电池充电功率参数和目标充电站的充电方式数据确定充电负荷值,生成电动汽车的充电负荷预测结果。
-
公开(公告)号:CN114169615A
公开(公告)日:2022-03-11
申请号:CN202111506553.0
申请日:2021-12-10
申请人: 国网重庆市电力公司营销服务中心 , 国网重庆市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种电动汽车充电负荷预测系统、方法及存储介质,涉及电动汽车有序充放电领域,解决现有的负荷预测不精确导致配电网负荷过高的问题,同时也解决由于大规模电动汽车充电造成交通拥堵的问题,系统包含一个管理平台和四个子系统;其中云监控管理平台:实时接收并显示路网数据管理系统、交通流量预测管理系统、车载数据采集控制系统、用户管理系统的相关数据及运行状态,处理这些数据得出电动汽车充电时空负荷预测信息,并将其传给负荷预测显示界面,本发明对能影响电动汽车充电负荷的各种因素进行了全面的数据挖掘,定量分析各个因素对电动汽车充电负荷的影响,使得本发明方法电动汽车充电负荷预测模型预测更准确。
-
-
-
-
-
-
-
-
-