-
公开(公告)号：CN117114187A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311089666.4
申请日：2023-08-28
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于动态加权Dijkstra的EV负荷预测方法，包括如下步骤：建立车辆在时刻车辆数不同的道路中行驶的车速模型，确定选择超车动作的车辆比例；实时生成起终点模拟用户的出行行为和网络中的路径分布；对网络中的充电站进行初始化，使电动汽车的排队等待时间趋于相同；设置延时变化矩阵统计以分钟为单位的交通流情况；增加新的判断用户出行路径权重的方法，将原有的距离最短替换为用户的心理权重最小；设计基于不同SOC值的充电行为模型，进行路径规划和负荷预测。本发明有效的改善车辆的拥堵情况，减少交通流量峰值，改善交通流分布。通过规划电动汽车的路径和充电行为，改善地区电网负荷的波动，提高电力系统的稳定性。
-
公开(公告)号：CN116644876A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310550074.1
申请日：2023-05-16
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q10/047 , B60L53/00 , H02J7/00 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种多源信息与并行计算的区域电动汽车充电负荷预测方法，包括如下步骤：归纳私家车用户的主要出行目的，建立状态转移概率矩阵。对用户充电起始荷电状态，停留时长的概率密度曲线进行拟合，建立电动汽车单位里程能耗估计模型。提出基于时间最优的用户路径选择方案模拟方法；建立电动汽车充电功率两阶段变化模型；引入多线程并行计算技术，提出了一种电动汽车充电负荷预测模型；设计算例，利在仿真结果、仿真过程中所获得的加速比等方面与传统串行方法进行对比分析，验证所提方法的有效性。本发明可以在大规模计算场景下获得超过3倍的加速比，提高近3倍的CPU计算资源平均利用率，并实现对区域电动汽车充电负荷的有效预测。
-
公开(公告)号：CN115545256A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202110734049.X
申请日：2021-06-30
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明提供了一种基于多维数据特征学习的小尺度光伏功率预测模型。首先分析了天气类型对光伏功率输出的影响，其次，为匹配CNN预测模型表征学习的运算机制，以统一的矩阵形式对选定的关键各种气象要素进行了归一化。再次，通过二维频域变换对构建的各种气象要素矩阵进行数据特征增强，并构建了基于历史功率的多维输入数据。最后，基于深度CNN框架设计了短期功率预测模型，该模型根据天气类型分别进行训练，并在气象及历史功率组成的多维数据驱动下，获得精细化的光伏功率预测结果。建立基于多维数据特征学习的小尺度光伏功率预测模型对输入数据进行预测，使用相对误差(RE)和均方根误差(RMSE)两种误差指标对预测数据进行误差评价。
-
公开(公告)号：CN113902205A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111214515.8
申请日：2021-10-19
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明提供了一种基于小波变换与BiGRU‑NN的短期负荷预测方法，包括以下步骤：步骤S01：输入荷特征数据，运用小波变换将负荷特征数据分解为高频数据和低频数据；步骤S02：将高频数据作为高频BiGRU‑NN模块的输入；将低频数据作为低频BiGRU‑NN模块的输入；步骤S03：将高频BiGRU‑NN模块的输出和低频BiGRU‑NN模块的输出，经过小波反变换得到预测负荷数据。本发明提出了基于小波变换与BiGRU‑NN的短期负荷预测方法，不仅能够考虑到历史时刻负荷影响因素对于当前负荷的影响，同时也考虑到未来时刻负荷影响因素对于当前负荷的影响，并且能够很好地学习负荷数据的非线性以及时序性特征。
-
公开(公告)号：CN113901622A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111208287.3
申请日：2021-10-18
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/12 , G06N20/10 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法优化的SVM的配电网拓扑辨识方法，包括利用SCADA系统采集不同拓扑结构下观测节点的多种负荷水平的断面电压幅值量测数据和相应的拓扑标签，进行标准化预处理；得到经过标准化预处理后的训练数据集。建立基于遗传算法优化的SVM的配电网拓扑辨识模型；从监测节点获取观测节点的断面电压幅值量测数据，并进行标准化预处理。将步骤三得到的数据带入基于人工鱼群算法优化的SVM的配电网拓扑辨识模型，获得观测节点的电路拓扑结构。本发明现有技术的求解速度慢，搜索效率低的问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113901621A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111208168.8
申请日：2021-10-18
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06N20/10 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于人工鱼群算法优化的SVM的配电网拓扑辨识方法，包括：利用SCADA系统采集不同拓扑结构下观测节点的多种负荷水平的断面电压幅值量测数据和相应的拓扑标签，进行标准化预处理；得到经过标准化预处理后的训练数据集；建立基于人工鱼群算法优化的SVM的配电网拓扑辨识模型；从监测节点获取观测节点的断面电压幅值量测数据，并进行标准化预处理，将步骤三得到的数据带入基于人工鱼群算法优化的SVM的配电网拓扑辨识模型，获得观测节点的电路拓扑结构。本发明能够实现降低配电网拓扑辨识的时间，提高辨识精度。
-
公开(公告)号：CN113255205A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110360348.1
申请日：2021-04-02
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , H01M10/637
Abstract: 本发明公开了一种基于电动汽车电池的生命周期成本和电池温度优化方法，建立可预测不同温度下生命周期状态和荷电状态的循环神经网络模型、电池发热模型和电池与环境的传热模型，用于分析不同的电池温度下电池生命周期成本和续航里程的影响，从而给出电动汽车总运营成本最低的温度优化值，根据环境温度的不同，对电池模组采用加热或冷却来达到电池最优化的温度，本发明的有益效果：基于平衡电池全生命周期成本与电动汽车续航的动力电池温度优化方法，行车时，能实现兼顾驱动功率需求、电池全生命周期成本和汽车续航里程；对续航里程和降低电池全生命周期成本进行混合型评价，使行车成本与续航达到最优化。
-
公开(公告)号：CN111382906A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010155061.0
申请日：2020-03-06
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种电力负荷预测方法、系统、设备和计算机可读存储介质，方法包括如下步骤：采集电力负荷数据以及与负荷有关的气象数据；对气象因素与负荷、时间进行关联度分析，保留与负荷关联度较高的气象因素；将保留的气象数据分为时序性和非时序性气象数据；利用经验模态分解算法对非时序性气象数据进行分解；利用时间卷积网络模型对时序性气象数据进行降维，得到负荷的最优估计值；将分解后的气象数据、负荷的最优估计值和负荷数据代入GRNN模型进行训练，利用训练好的模型进行预测，得到预测结果。本发明的方法可以有效的去除噪声、提高负荷预测精度、降低建模任务量，从而验证了所提模型的可行性。
-
公开(公告)号：CN118393358A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410487736.X
申请日：2024-04-22
Applicant: 南京工程学院
IPC: G01R31/367 , G01R31/3842 , G01R31/389 , G01R31/396 , G06N3/126 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开一种基于FOMIAUKF算法的电池SOC预测方法及电池管理系统，方法包括：通过建立分数阶锂电池模型，获得状态空间离散系统方程和测量方程；然后，通过混合动力脉冲特性测试，采集电池放电数据，拟合出开路电压与SOC的关系表达式；采用WSO‑LM混合算法进行参数辨识，获得相应的模型参数；引入分数阶多新息自适应无迹卡尔曼滤波FOMIAUKF算法，估算锂电池组SOC值，并进行误差分析。本发明电池管理系统SOC精度误差在0.2％以内，远优于国家标准QC/T897‑2011的规定。
-
公开(公告)号：CN117217371A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311151430.9
申请日：2023-09-07
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了考虑区域综合能源系统和配电网的分布式电源规划方法，其技术方案要点是：步骤一：构建上级电网、配电网、能源耦合装置、储能设备、电动汽车和电‑热‑冷负荷的联合优化模型；步骤二：对规划区域进行分析，获取规划区域的路网数据和兴趣点，通过ARCGIS软件对兴趣点处理，划分出城市功能分区；步骤三：对用户的目的地进行分类，分类后的目的地与步骤二中的城市功能分区对应生成出行转移矩阵，依据出行转移矩阵构建用户出行链，通过蒙特卡洛算法对用户出行链和驾驶特性求解，得到区域电动汽车的预测负荷数据；具有的技术效果是：可以更加合理的规划分布式电源，满足电网侧和综合经济效益两方面的需求。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
74
records
(took 0.031 seconds)
