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公开(公告)号：CN113204918A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110473450.2
申请日：2021-04-29
Applicant: 南京邮电大学 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了水泥窑生产能耗的建模方法，从水泥窑分散控制系统中采集选定时间段的特定参数，作为样本数据集；根据获得的样本数据集构建训练样本集和测试样本集；利用训练样本集和测试样本集训练水泥窑生产能耗模型完成水泥窑生产能耗的建模，所述水泥窑生产能耗模型为结合BP网络和Elman神经网络的组合神经网络模型。该方法基于数据建模，结合前馈神经网络和反馈神经网络这两类神经网络的优点，通过结合BP网络和Elman网络的组合神经网络建立模型，既能保留BP神经网络静态逼近效果好的特性，也保留了Elman神经网络动态逼近效果好的优点，且较单一神经网络模型有更的高预测精度。
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公开(公告)号：CN112994022A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110279115.9
申请日：2021-03-16
Applicant: 南京邮电大学 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC: H02J3/12
Abstract: 本发明公开了一种源储荷分布式协同电压控制方法及其系统，旨在解决现有技术中配电网电压控制对柔性资源的协同控制不足的技术问题。其包括：根据配电网中所有节点的电压信息获取配电网的优先控制节点；当优先控制节点过压或欠压时，利用预先构建的电压控制目标函数依次计算优先控制节点和其他节点的电压控制序列；根据预设的收敛条件对所有节点的电压控制序列进行迭代更新，获得电压控制策略。本发明基于源网荷储网络化云决策控制系统平台，能够解决由于新能源波动等其他小扰动情况下配电网的过/欠电压问题，有效地保证了配电网电压控制的快速性、经济性和灵活性。
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公开(公告)号：CN114707690B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210110410.6
申请日：2022-01-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/13 , G06F17/16 , G06F18/214 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种计及需求响应的电动汽车充电负荷预测方法及装置，方法包括以下步骤：依据需求侧的激励因素和电动汽车的充电行为，将电动汽车充电桩所在区域划分为住宅区、工作区及公共区；分析预测日特征，提取相应区域的负荷数据、需求响应信号数据及气象、交通数据，对各指标标准化处理，利用灰色关联度选取相似日；在住宅区、工作区的电动汽车主要受价格激励影响，利用支持向量机进行预测；在公共区的电动汽车根据需求响应计划的可预知性，对充电桩负荷在不同层面进行小波分解，得到季节性基础负荷部分和需求响应为主体负荷部分，对分解后的两部分负荷分别利用时间序列模型和灰色马尔可夫模型预测，两部分预测结果叠加得到公共区总负荷。
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公开(公告)号：CN119675036A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411863220.7
申请日：2024-12-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体系统的虚拟电厂协同调频控制方法，其包括搭建基于多智能体系统的协同控制架构；获取上级电网自动发电控制系统的功率调节需求；基于功率调节需求，通过虚拟电厂协同功率控制与信息交互机制联合设计方案计算出虚拟电厂最优参考调节功率；基于虚拟电厂最优参考调节功率，通过动态功率控制方法控制逆变器来调整虚拟电厂内部可再生能源的出力，以满足上级电网功率调节需求，从而实现电网调频目标。本发明能够在利用虚拟电厂来辅助支撑电网调频的同时有效提高其运行的经济性，保证其信息交互的安全性，保证逆变器控制的稳定性，提高其调频的可靠性。
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公开(公告)号：CN114665498B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202011541075.2
申请日：2020-12-23
Applicant: 南京邮电大学 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种计及新能源影响的主动配电网脆弱节点辨识方法，对预先构建的DG随机出力模型和负荷随机模型进行抽样，获取新能源和负荷的随机出力数据，根据随机出力数据确定随机出力矩阵，对随机出力矩阵进行排列，得到使每个随机变量采样值的相关性趋于最小的排列矩阵；将排列矩阵中的数据输入到预先构建的节点脆弱性指标评估体系模型，得到节点综合脆弱性指标；利用基于布尔矩阵的三参数区间数排序方法结合节点综合脆弱性指标辨识出脆弱节点。优点：本发明能够在计及新能源接入配电网的情况下，准确和快速地辨识电网中的脆弱节点，对配电网脆弱性进行有效评估，有利于电网运营者全面、深入的掌握配电网的安全状况，消除或缓和脆弱性引发的风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114648164B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210287240.9
申请日：2022-03-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SoS架构的多微电网自治协调多层级优化调度方法，其包括：当配电网中发生局部断电后，在第一阶段，利用户用型微电网的自治优化调度目标函数在调度时段内对每个户用型微电网进行调度计算；在第二阶段，根据上报的微电网信息，利用多微电网系统的全局协调优化层调度目标函数对多微电网系统中所有户用型微电网进行全局集中调度，得到下一调度时段各个户用型微电网的能量互济安排；利用两阶段滚动优化调度方法对户用型微电网和多微电网系统进行双层的能量优化调度管理，直至极端情况结束。本发明能够在配电网出现极端情况时对配电网中的能源进行合理的安排和使用，提高能源利用率并削减负荷在极端环境下的削减数量。
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公开(公告)号：CN113725886B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202110906160.2
申请日：2021-08-09
Applicant: 南京邮电大学 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种抑制直流连续换相失败的交直流混联系统功率协调控制方法，其包括：当系统面临连续换相失败风险时，通过调节逆变侧直流电流指令降低直流传输系统有功功率，进而抑制直流连续换相失败；同时监测交直流混联系统的潮流变化，对交流传输系统进行过载风险判断；若存在过载风险，则启动火电机组调频系统降低有功输出，若火电厂调节水平无法有效减小系统潮流大范围波动，则采用风电机组主动功率控制的方法调节送端电网有功输出，降低交流传输系统过载危害。本发明方法既能够抑制直流连续换相失败，又能降低交流传输系统过载现象风险，有效地保证了含高比例风电送端电网交直流混联系统功率协调控制的灵活性、快速性和经济性。
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公开(公告)号：CN115498702A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211180017.0
申请日：2022-09-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑运行或故障态下配网对数据传输需求的路径优化方法及装置，方法包括：判别配电网的物理系统运行状态和通信网络可靠状态；基于判别得到的配电网的物理系统运行状态和通信网络可靠状态，评估数据的重要程度，构建目标函数；采用结合随机变异的粒子群优化算法对目标函数进行求解，得到最优路径方案。设计了运行态下基于数据重要程度与安全程度匹配的数据安全传输策略；故障态下基于数据重要程度与传输速度匹配的数据紧急传输策略。通过路由调度或路径重构的方式，以确保重要程度高的数据被优先通过性能优越的路径传输至目的端，提升信息物理融合下主动配电网的通信可靠性。
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公开(公告)号：CN115169916A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210838509.8
申请日：2022-07-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了能源系统控制领域的一种基于安全经济的电热综合能源控制方法，包括：通过预先训练后的SA‑PSO‑BP神经网络对综合能源系统中的可再生能源和多元负荷进行预测，根据可再生能源和多元负荷的预测结构对综合能源系统进行控制；所述SA‑PSO‑BP神经网络的训练过程包括：对相关特征进行预处理和筛选获得优选特征并构建特征训练集；构建BP神经网络的目标函数并添加优化调度的电力网络约束和热力网络约束；通过特征训练集对BP神经网络进行训练，训练过程中利用模拟退火优化的粒子群SA‑PSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行迭代更新，获得SA‑PSO‑BP神经网络；本发明通过调整目标函数中的权值使得对综合能源系统的控制兼顾安全性和经济性。
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公开(公告)号：CN115051349A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210268654.7
申请日：2022-03-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于改进REI等值分区的最优负荷削减方法及装置。本方法先根据配电网的强弱连接状态对系统进行分区，配电网的强弱连接状态分为相互影响小、依赖关系低的弱连接状态和相互影响大、依赖关系强的强连接状态。再对系统各个分区的外部网络进行REI等值化简，然后构建了基于分区的最优负荷削减模型，从而将常规负荷削减计算由全网整体负荷削减转换成分区中的单独负荷削减，降低了计算规模，提高了可靠性评估计算效率。并对REI等值网络修正提出了具体的解决方法：增加一个校正REI网络进行修正以反映外部网络变动的影响，并在只交换边界节点电压值的条件下，获得全网优化近似最优解。
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