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公开(公告)号：CN114084033A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111413942.9
申请日：2021-11-25
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 北京国网普瑞特高压输电技术有限公司 , 国网江苏电动汽车服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电动重型卡车的充换电系统，包括：吊装机构，包括机架、移动架和吊具，所述吊具位于移动架下方，所述的移动架上设置卷扬机，所述的吊具与移动架通过卷扬机连接，所述移动架与机架滑动连接；充电机构，充电机构位于吊装机构一端的下方，所述充电机构包括支撑底座、电池箱回转转盘和充电托盘；电池箱回转转盘转动连接于支撑底座上，充电托盘固定连接于电池箱回转转盘上，充电托盘用于放置电池以及提供充电；机架的中心线沿支撑底座的直径布设，且从电池箱回转转盘的中心向外延伸；充电机，所述充电机布设于充电机构外侧，为充电机构提供电源。
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公开(公告)号：CN112356724A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011107452.1
申请日：2020-10-15
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于人工鱼群算法的电动汽车有序充电控制方法，构建场景优化模型G(topt)，G(topt)公式如下：其中，F1代表无序充电时的用户充电费用，F2代表无序充电时的电网峰谷差，F1opt代表有序充电时的用户充电费用，F2opt代表有序充电时的电网峰谷差，λ1和λ2代表各目标函数的加权系数；以minG(topt)作为场景优化模型的优化目标，求解出优化后的充电时段topt的最优解tbest，结合充电时段tc利用人工鱼群算法进行优化，得到最终的充电时段 按照最终的充电时段 安排电动汽车有序充电。本发明能够科学的引导电动汽车的充电行为，对大规模电动汽车充电行为的优化调度具有重要意义，具有较强的通用性和实用性。
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公开(公告)号：CN110768255B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201911132954.7
申请日：2019-11-19
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了考虑充电设施安全状态的负荷调控方法、系统及存储介质，所述方法包括：建立电网负荷的约束条件；根据所述约束条件对电网负荷进行调控。本发明可根据电动充放电规律，从而实现对电动汽车充放电行为的引导和负荷控制。
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公开(公告)号：CN109164339B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201810840395.4
申请日：2018-07-27
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网安徽省电力有限公司黄山供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/52 , G06F16/2458 , G06F16/248 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种母线小电流接地拉路序列准确率的统计和展示方法，具体为，在调度主站的OPEN3000系统的SCADA应用下增加一张母线小电流接地监视表，将所有需要监视的母线定义到表中；在调度主站OPEN3000系统侧部署母线接地拉路结果分析表，该表为一个三区同步的表；在SCADA服务器下部署母线小电流接口程序，进行接地线路判断；搜索接地线路，统计母线接地拉路结果，更新母线接地拉路结果分析表；在母线接地恢复时，进行接地线路对应不同序列时的准确率统计。本发明突破了原有的可疑接地拉路序列准确率统计及展示模式，通过将拉路结果存在于特定表中便于事后分析，以网页的形式进行展示，便于监控员分析及定位。
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公开(公告)号：CN106789941A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611077682.1
申请日：2016-11-30
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数据库及系统应用心跳统一管理的实现方法，包括如下步骤：（一）按照系统中的节点类型，把节点分为应用节点及数据库节点：（二）监测数据库心跳及维护本地信息：（三）监测系统应用心跳及维护本地信息：（四）心跳管理服务运算所有节点状态及往其他节点同步：（五）心跳管理程序通过统一的报文格式，把数据库主用、备用等信息，各应用主机状态信息，通过UDP方式往所有的应用节点同步。实现两种心跳的存储格式是一致的，向其他应用主机同步的方法也是一致的，并且由统一的服务进行管理调度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114285159B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202111438926.5
申请日：2021-11-30
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网北京市电力公司
Abstract: 本发明公开了电力自动化控制技术领域的一种台区能源控制系统，包括主站、台区融合终端、电动汽车有序充放电单元、智慧家庭用能单元和台区分布式能源单元；所述主站与台区融合终端通信连接；所述台区融合终端分别与所述电动汽车有序充放电单元、智慧家庭用能单元和台区分布式能源单元通信连接。本发明实现了对能源的合理分配和运用，提高了电网的稳定性；在经济效益方面，降低居民用户综合能耗；同时提高清洁能源消纳能力，在社会效益方面，满足节能减排提高能源利用效率，促进清洁能源在用户侧发展，提高电能在终端能源消费中的比重，实现能源的可持续利用。
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公开(公告)号：CN115271305A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210546431.2
申请日：2022-05-11
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于博弈论权重的电动汽车充电设备风险预警方法及装置，从充电设备选取了17个指标建立起风险预警指标体系；对评价指标数据进行标准化处理，再采用层次分析法确定指标的主观权重，采用变异系数法和CRITIC法确定指标的客观权重，利用博弈论的思想确定的综合权重；通过选取更符合实际的组合隶属函数确定各指标的隶属度，可以确保对充电设备风险等级评估结果更加准确；最后根据风险等级评估结果，发送相应的预警指令。本发明可有效实现对充电设备的风险预警，能够准确切断设备运行的隐藏风险以保障充电设备安全运行，还可为充电设备的日常运维提供支撑。
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公开(公告)号：CN110829474B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201911146952.3
申请日：2019-11-21
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用大数据智能储能支撑电网动态安全的方法与系统，通过智能车载终端采集车辆实时SOC，计算电动汽车预测充放电功率，将预测充放电功率与支撑电网安全运行的调度功率相比较，准确计算电动汽车群实际可调度充放电功率。然后，根据参加调度车辆的电池SOC智能分配不同车辆实际可调度功率按照，充分考虑了不同车辆的实际可调度潜力，保障电池寿命的同时最大程度完成电动汽车充放电功率支撑电网安全运行的技术问题。
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公开(公告)号：CN111142027A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911423345.7
申请日：2019-12-31
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/3842
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的磷酸铁锂电池荷电状态监测预警方法，利用训练数据集对T-S模糊神经网络模型进行训练，得到训练后的T-S模糊神经网络模型；训练后的T-S模糊神经网络模型输入T时刻实际电池电压、电池电流、电池温度数据，输出估算的电池SOC；当电池SOC下降率高于设定值时，发出电量下降过快，电池异常的预警信号；当电池SOC低于10%时，发出电池低电量的预警信号。本发明提供的一种基于神经网络的磷酸铁锂电池荷电状态监测预警方法，能够有效提高SOC估计精度，并对电池荷电状态的监测预警，提高电池可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN110619321A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910965970.8
申请日：2019-10-12
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 武汉大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , B60L53/62 , G01R31/379
Abstract: 本发明公开了故障检测技术领域的一种基于深度神经网络的充电桩技术状况诊断方法及系统，旨在解决现有技术中的充电桩因功率器件开路或短路所导致的故障最多、后果最严重，且不能提前评估预测的技术问题。所述方法包括如下步骤：获取目标充电桩直流侧的电压信号；将所述电压信号输入预先训练好的深度神经网络，获取目标充电桩中功率器件发生故障的概率。
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