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公开(公告)号：CN110119856B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201910531740.0
申请日：2019-06-19
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于传感网络的充电站选址系统及方法，包括：速度传感器，用于采集预设选址区域内目标直行道路在预设时间段内的N个车辆速度信号；一氧化碳传感器，用于在预设时间段结束时采集目标直行道路中的目标一氧化碳信号；中央处理器，用于将N个车辆速度信号转换为N个速度值，将目标一氧化碳信号转换为目标一氧化碳量值；根据N个速度值和目标一氧化碳量值，估算目标直行道路中的电动汽车数量；并在电动汽车数量大于预设数量阈值时，将目标直行道路设为充电站备选地；图像采集装置，用于采集充电桩备选地经过车辆的车牌图像信息，以便确定所述预设选址区域内的目标充电站地址。本发明公开的系统及方法，降低了充电站选址的成本与时间。
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公开(公告)号：CN110175780A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910451643.0
申请日：2019-05-28
申请人： 广东工业大学
摘要： 本申请所提供的一种电动汽车充电站选址方法，包括：根据输入的需求，确定待建的电动汽车充电站的数量；采用基于密度的自适应k-means算法和floyd最短路径算法，确定目标区域内满足电动汽车充电站的数量的初步选址结果；分别计算各种初步选址结果的总成本，并将总成本最低的初步选址结果确定为电动汽车充电站的选址结果。该方法采用的floyd最短路径算法能计算出实际最短距离，相比于相关技术中计算出的欧氏距离更符合实际情况，更具有实际意义，故能够更加合理地确定电动汽车充电站的选址。本申请还提供一种电动汽车充电站选址系统、设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN109889070A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910193778.1
申请日：2019-03-14
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： H02M7/5387 , H02M7/483
摘要： 本发明公开了一种两级式单相三电平T型不对称逆变器，包括：三电平Boost变换器和与三电平Boost变换器连接的单相T型不对称逆变器，由于采用本申请中的T型电路，相比于现有技术中的I型电路，不必增加钳位二极管，降低了成本和避免了功率损耗，此外也简化了电路结构。本发明还公开了一种用于逆变器的控制方法，采用提供的控制方法，得到的共模电压的数值较为单一。共模电压数值在预定周期内变换的次数较少，由于在预定周期内电压数值变换次数较少，相应会产生的漏电流也较小，保证了逆变器的正常运行。此外，本发明还公开了一种用于逆变器的控制装置，效果如上。
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公开(公告)号：CN108493943A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810425810.X
申请日：2018-05-07
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： H02J3/06
摘要： 本申请公开了一种多微电网系统电能的调度方法、系统、装置及存储介质，应用于由多个微电网组成的多微电网集群，包括：获取多微电网集群中需求侧微电网的负荷需求以及供电侧微电网的供电能力；获取多微电网集群中的电能价格；根据负荷需求、供电能力和电能价格，按照预设市场规则对需求侧微电网和/或供电侧微电网排序；按照供需平衡原则、需求侧微电网和供电侧微电网的排序先后，生成对多个微电网的调度指令；控制多个微电网执行调度指令。本申请中该多微电网集群内部按照供需平衡原则进行电能调节，不需要并入配电网，避免了微电网并入配电网后对电力系统的扰动问题。本申请中的调度指令与各参数的排序有关，能提高多微电网集群控制协调效率。
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公开(公告)号：CN105956722A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610472144.6
申请日：2016-06-22
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明提供了一种短期风电功率的预测方法及装置，通过获得的样本数据建立相关向量机预测模型，并优化依据所述相关向量机预测模型获得的相关向量机训练模型中的参数，来获得最优相关向量机训练模型，进而从优化预测模型方面来降低预测误差，再依据最优相关向量机训练模型获得的实际预测值及所述样本数据，计算出第一相对误差序列，并利用第一相对误差序列优化建立的GARCH误差预测模型，获得最优GARCH误差预测模型，实现从优化预测模型方面来降低预测误差，之后利用最优GARCH误差预测模型对第一相对误差序列进行预测后获得的预测值，对实际预测值进行修正，进而从误差校正方面降低了预测误差，提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN110111001B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN201910372063.2
申请日：2019-05-06
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q30/0204 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N3/006
摘要： 本发明公开了一种电动汽车充电站的选址规划方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，包括：利用预选聚类算法确定预设规划区域内的目标充电站数量和各个充电站的初始站址；根据所述目标充电桩数量和所述各个充电站的初始站址，分别确定线性递减权重粒子群算法的粒子数和各个粒子初始位置；利用所述线性递减权重粒子群算法和所述各个粒子初始位置的全社会成本，确定所述各个充电站的目标站址。本发明所提供的方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，大大减少了确定最优充电站数量的运行时间。解决了传统粒子群算法容易出现“早熟收敛”、局部最优的问题。
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公开(公告)号：CN111162537B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202010046971.5
申请日：2020-01-16
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： H02J3/06 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06F17/16
摘要： 本发明公开了一种基于组合Copula函数的拉丁超立方抽样法概率潮流计算方法，包括步骤如下：根据分布式能源发电功率变量的相关性和分布式能源出力的尾部对称特性选择多个Copula函数构成一个组合Copula函数；再利用组合Copula函数生成随机数矩阵；利用拉丁超立方抽样法对随机数矩阵进行抽样，建立拉丁超立方抽样后的样本矩阵；采用三次样条插值法求出分布式能源发电功率变量的累积分布函数的逆函数；对于分布式能源发电功率变量Xm，其累积分布函数为y＝Fm(x)，和累积分布函数的逆函数，根据样本矩阵，建立分布式能源发电功率变量的样本矩阵；将样本矩阵作为输入量进行潮流计算，得到输出变量的离散结果，最后利用核密度估计对输出变量的离散结构进行拟合，得到概率密度函数。
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公开(公告)号：CN108629375B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201810432529.9
申请日：2018-05-08
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种电力客户分类方法，该方法利用欧式距离以及平均距离将预设组数的客户数据聚类为K堆数据，并确定每堆数据的初始聚类中心，即采用基于密度的思想来选取聚类的初始聚类中心，避免现有技术中随机选取的初始聚类中心为噪声点从而对结果造成的巨大影响；进一步该方法通过判断不适度值fK是否小于不适度值fK‑1和不适度值fK+1来确认最终K值，即采用自适应思想来确认K值，避免人工反复输入K值来确认最佳聚类数值K。该方法通过提高初始聚类中心和K值选取的可靠性来提高电力客户分类的准确性，进而提升电力公司管理电力客户的效率。本发明还公开了一种电力客户分类系统、终端及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN110048462A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910412682.X
申请日：2019-05-17
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明公开了一种并网型光伏储能系统的能量调度方法、装置、系统、设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取历史气象数据，并根据历史气象数据得到光伏发电系统在预测时段的光伏发电功率Pt；采集历史负载消耗功率，并根据历史负载消耗功率得到负载在预测时段的负载消耗功率Pload；获取储能系统在预测时段的充放电功率Pbat及电网在预测时段的功率，并建立功率平衡方程：Pt+Ng×Pgrid＝Pbat+Pload+Pwt；根据功率平衡方程和预设原则进行能量调度，预设原则为光伏发电系统优先供电、高峰阶段储能系统优先放电、低谷阶段储能系统优先充电。本申请公开的上述技术方案，在能量调度时将光伏发电系统、负载、储能系统及电网的功率均考虑在内，从而提高并网型光伏储能系统的能量利用率。
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公开(公告)号：CN107240467A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710443362.1
申请日：2017-06-13
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： H01C10/14
CPC分类号： H01C10/14
摘要： 本发明公开了一种智能型电位器，该智能型电位器包括控制器；与控制器相连的输入设备；与控制器相连的显示设备；与控制器相连的包括舵机的执行机构；与执行机构相连的包括旋钮电位器的主电路；其中，控制器根据通过输入设备输入的参数调用指令，调用预存储的参数，生成控制指令，并将控制指令输出至执行机构；执行机构的所述舵机根据控制指令，执行调节动作，控制旋钮电位器旋转预设角度。本申请通过预存储有相应参数和程序的控制器，根据所需调用的参数，生成控制指令，控制舵机执行相应动作，以带动旋钮电位器旋转相应角度，使得主电路输出相应输入输出关系，实现单机实时设定电位器输入输出关系，提高了智能型电位器的简便性和实用性较高。
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