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公开(公告)号：CN104988871A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510381706.1
申请日：2015-07-02
Applicant: 国家电网公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 江苏省电力公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: E01F15/14
Abstract: 本发明公开了一种应用于电动汽车动充电桩防撞的复合材料结构，该结构由多个防撞单元通过连接件组合而成。防撞单元由单元壳体和设置于单元壳体内的填充材料体构成，所述壳体为复合材料面层构成的实心壳体或者为复合材料面层与夹芯材料构成的夹层壳体，所述填充材料体包括空间格构体和耗能材料，空间格构体由纤维腹板呈单层单向、单层双向、多层单向或多层多向布置而成，耗能材料位于空间格构体内部空隙和空间格构体与外壳的内壁之间。本发明是一种便于推广、施工简便的能充分吸收撞击能量的复合材料防撞结构。
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公开(公告)号：CN104269895A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410468740.8
申请日：2014-09-15
Applicant: 国家电网公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网上海市电力公司
IPC: H02J7/00
CPC classification number: B60L11/1824
Abstract: 本发明提供一种电动乘用车一体化智能充电停车库，车库系统提供的功能有：智能停/取车、智能充电、语音及LED屏幕引导、人机交互、计量计费、信息采集等；能够解决电动乘用车的智能停/取充电，精确计算充电汽车所充电量以及安全保护等问题，电动乘用车一体化智能充电车库采用西门子触摸工控机，可以提供友好的人机操作界面和快捷简单的操作方式，同时车库智能充电控制器可以采集多路状态量，可以实现对充电停车库的实时监控和保护。
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公开(公告)号：CN103978961A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410167987.6
申请日：2014-04-24
Applicant: 国家电网公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 江苏省电力公司
Inventor： 张卫国 , 陈良亮 , 朱金大 , 徐石明 , 寇英刚 , 冯杰波 , 倪峰 , 张浩 , 赵明宇 , 杨凤坤 , 邓超 , 刘华锋 , 刘昭慧 , 杨芳 , 石进永 , 宋旸 , 唐雾婺 , 吾喻明
IPC: B60S5/06
Abstract: 本发明涉及一种电动汽车底盘电池充换电装置，包括地面滑动导轨、设置在地面滑动导轨上的机械臂、电池箱和用于放置电池箱的电池架；所述机械臂上安装有用于夹取电池箱的非标夹具，电池架包括架体、充电层、工作层以及储备待充电层；在充电层、工作层以及储备待充电层均设置有安装在架体上的升降台、移动导轨和托盘；托盘上均设置有压力传感器；所述升降台通过升降导轨与架体连接，升降台上设置有移动导轨，托盘安置在升降台的移动导轨上。本发明方便、快捷，分工明确，夹取灵活，定位精准，整个工作过程稳定可靠，较好的适应了大质量电动汽车电池快速更换要求，极大的提高了充换电效率，解决了电动汽车充换电效率低等难题。
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公开(公告)号：CN120016431A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411836383.6
申请日：2024-12-13
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/14 , B60L53/62 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车参与需求响应的分布式交互方法及系统，涉及车网互动技术领域，方法包括：基于电动汽车的动态使用情况，确定电动汽车日常行驶和充电模式；基于电动汽车日常行驶和充电模式，建立电动汽车电池的退化成本模型，并进行分段线性化处理；基于电动汽车电池的退化成本模型，结合电动汽车的充放电成本和参与需求响应的收益，构建电动汽车参与需求响应的优化交互模型；将优化交互模型分解为多个子问题，构建分布式交互模型；求解分布式交互模型，获得电动汽车参与需求响应交互方案；本发明实现了电动汽车用户收益与电池退化成本之间的平衡；在保护用户隐私信息的前提下提供了一种有效的电动汽车需求响应充放电调度方案。
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公开(公告)号：CN118907026A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411325633.X
申请日：2024-09-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 上海蔚来汽车有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
Inventor： 袁晓冬 , 甘海庆 , 韩华春 , 满晋 , 李群 , 刘玙 , 王明深 , 陈良亮 , 张宁 , 王立辉 , 阮文骏 , 缪惠宇 , 潘益 , 杨凤坤 , 曾飞 , 吕舒康 , 窦胜
Abstract: 本发明涉及电动汽车换电技术领域，尤其涉及一种兼容多电池包的智能换电站、控制方法、设备及介质，方法包括：获取需换电车辆的车辆信息，从数据库中检索对应的电池包加解锁孔型号类型及其具体参数；当换电车辆停至换电操作平台时，获取车辆底盘的图像，确定车辆底盘的初始位姿；对初始位姿进行处理，提取加解锁孔圆心坐标和加解锁孔的法向量方向；将加解锁孔圆心坐标和加解锁孔的法向量方向与数据库中检索的电池包加解锁孔型号类型及其具体参数进行比对，确定信息是否一致；若不一致，提示用户驶离换电操作平台；若一致，换电AGV选择对应的加解锁操作方式，调取库中的电池，对车辆电池进行更换；换电完成，生成换电报告，允许用户驶离。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116881708A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310612121.0
申请日：2023-05-26
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F18/214 , H02J3/00 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于改进LSTM神经网络的电动汽车充电负荷预测方法及系统，包括：获取电动汽车有序充电相关数据，分析影响电动汽车有序充电的因素并采用三标度分层分析法分析各影响因素的权重；将各影响因素数据化并和电动汽车参与有序充电的负荷一并进行归一化处理；将数据集分为训练集和测试集，采用BPTT法代入训练集数据对LSTM神经网络模型进行训练，并结合各影响因素的权重对不同时间节点产生的预测值进行加权修正预测，得到电动汽车有序充电预测负荷。本发明采用改进LSTM算法对电动汽车充电负荷进行预测，不仅提高了在数据样本充足的情况下的预测精度，还为电网调度提供了依据，提高了电动汽车充电的安全性。
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公开(公告)号：CN116055110A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211606776.9
申请日：2022-12-14
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 , 中国科学院沈阳自动化研究所
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种电力系统虚假数据注入攻击检测方法及装置，该方法包括：根据t时刻的系统状态，采用自适应系数卡尔曼滤波法对系统进行状态估计，得到第一状态估计值；根据t时刻的系统状态，利用加权最小二乘法对系统进行状态估计，得到第二状态估计值；根据第一状态估计值、第二状态估计值和预设一致性检验阈值，对系统进行状态一致性检验；响应于状态一致性检验不通过，根据第一状态估计值进行残差检验，根据残差检验结果，确定虚假数据注入攻击检测结果。
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公开(公告)号：CN115204467A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210710222.7
申请日：2022-06-22
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
Abstract: 本发明公开了一种电力负荷预测方法、装置及存储介质，其方法包括：在线获取气象数据以及对应的时间信息；对在线获取的气象数据以及对应的时间信息进行预处理生成在线综合数据；基于图像处理技术将在线综合数据转化成在线数据图像；将在线数据图像输入预构建的电力负荷预测模型获取电力负荷预测值；其中，所述电力负荷预测模型的构建过程包括：构建结合注意力模块的卷积神经网络，并将离线数据图像与相应的电力负荷实际值分别作为卷积神经网络的输入和输出进行训练，生成电力负荷预测模型；本发明能够综合气象和时间信息，并通过注意力机制，提高模型的预测精度并且降低复杂度。
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公开(公告)号：CN114398924A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111571652.7
申请日：2021-12-21
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 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 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司
Abstract: 本发明公开了一种综合能源计量工况提取方法，包括将综合能源计量工况信号输入工况一维卷积网络模型得到综合能源计量的第一特征向量；将图像化的综合能源计量工况信号输入工况一维卷积网络模型得到综合能源计量的第二特征向量；根据第一特征向量和第二特征向量得到成综合能源计量的工况降维特征向量，本发明具有更高的工况分类准确率。一方面，该工况特征提取方法可以针对性提取工况信号特征以及工况矩阵特征，并可以通过分类算法优化特征数据，具有更强的理论基础。另一方面，该方法具体很强的非线性能力，能够在各类工况场景下有效提取特征，操作步骤简单，运算速度快，拥有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN114154732A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111492802.5
申请日：2021-12-08
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 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种长期负荷预测方法及系统，包括：获取待预测时间电力负荷的气象数据；对待预测时间电力负荷的气象数据进行预处理，得到去除异常值的数据；利用深度学习特征提取网络进行特征提取，得到深度特征，将深度特征输入到预先离线训练好的基于电力负荷的回归学习模型，得到电力负荷预测值。优点：本发明通过预处理降低噪声对预测的影响，通过深度学习网络自动提取指纹的深度信息，从而能够获得更好的特征表示，提高离线阶段的学习效率，进而提高预测性能。
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