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公开(公告)号：CN114465253A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210043584.5
申请日：2022-01-14
Applicant: 西安交通大学 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本申请属于电力系统控制技术领域，特别是涉及一种海绵电网系统。集中式方法在隐私保护和计算效率方面存在潜在缺陷。本申请提供了一种海绵电网系统，包括依次排列的网络层、代理层和虚拟储能层，所述网络层包括若干节点，所述代理层包括若干代理模块，所述虚拟储能层包括若干储能组件，所述节点、所述代理模块和所述储能组件依次对应，所述节点与所述代理模块进行信息交互，所述代理模块与所述储能组件进行信息交互，所述代理模块之间能够进行信息交互，所述节点通过所述代理模块调用所述储能组件的储能资源。实现了电压的本地控制，同时充分发挥了海量储能的潜能。完全分布式的方式有效避免了海量数据集中带来的计算消耗大和隐私泄露问题。
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公开(公告)号：CN112086999B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202010954890.5
申请日：2020-09-11
Applicant: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种V2G系统集成式滤波器建模方法，属于集成式滤波器建模技术领域，S1：集成式电感的物理建模，在多物理场数值计算工具中建立包含三维模型、材料特性、激励、温度等多种影响滤波器大小的输入量；S2：对集成式电感的参数化扫描，通过多物理场数值计算工具计算不同电流激励、温度、转子角度情况下的电感磁链、电磁振动、噪音等，得到高精度电感模型的数据基础；S3：高精度集成式滤波器模型的V2G系统中的建模方法；本发明提高了V2G系统中滤波器的精确性，提高了V2G系统模型的精确性，为大规模新能源汽车并入电网提供了技术支撑，解决了现有技术中存在V2G系统模型无法充分考虑集成式滤波器的非理想因素的问题。
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公开(公告)号：CN114355795A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111354866.9
申请日：2021-11-16
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种一体化用能管理与控制设备，包括监控设备和控制设备，所述监控设备与控制设备配合使用，所述监控设备包括中央空调监控、照明监控、分体空调监控、集中供热监控、智能插座监控和用电计量监控，所述控制设备包括远程控制、群组控制、定时控制、中央空调与分体空调自动控制、风速控制、水阀控制、红外控制、光照控制和集中供热监控，相比现有技术，本发明基于LonWorks总线一体化能源管理系统的设计，能准确的监测建筑内各用电设备用能情况，便于用能情况的统计分析和用能计费，具备多种节能控制模式并可方便设置，为一体化能源管理系统实施灵活的控制策略提供依据，达到合理用能、降低能耗的效果。
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公开(公告)号：CN114204672A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111300344.0
申请日：2021-11-04
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明提出一种边缘计算的配电网多源数据处理和融合方法及系统，包括硬件层、数据层、网络层与应用层，在硬件层实时监测配电网多源数据，并且通过数据层的边缘计算对其进行处理与分析，迅速且有效地调整能源结构与配电方式，使得更多的设备接入到配电网，且能进行可控管理，自动调整配电网的供电结构，在终端对配电网进行结构优化，将最终结果上传到应用层服务器，从而大大减少了服务器的计算压力，且监测人员可以通过云平台查看配电网状态与处理结果，帮助监测人员更加高效迅速地处理配电网问题。
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公开(公告)号：CN114142507A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111468046.2
申请日：2021-12-03
Applicant: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及集成式滤波器建模技术领域，公开了一种V2G系统，所述系统包括蓄电池、双向DC/DC变换器、三相全桥变换器、滤波器、电网及控制系统，并同时公开了一种适用于V2G系统的集成式滤波电感设计方法，所述方法包括：S1、集成式电感的电磁有限元建模；S2、对集成式电感的参数化扫描；S3、计算不同电流激励、转子角度情况下的电感磁链，得到高精度电感模型的数据基础；S4、基于线性电感V2G系统电压电流谐波提取；S5、集成式滤波电感在工频转速下的谐波分析与优化。本发明降低了V2G系统中集成式滤波器引起的低频谐波，为大规模新能源汽车并入电网提供了技术支撑，解决了现有技术中存在V2G系统模型无法充分考虑集成式滤波器引入的低频谐波的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114021430A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111220448.0
申请日：2021-10-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 河海大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06F111/08
Abstract: 一种基于电量和电压信息融合的户变关系辨识方法，基于热重启随机梯度下降和一类支持向量机信息融合，包括以下步骤：(1)构建台区用电量参数化模型；(2)利用随机梯度迭代和学习率自调整方法求全局最优解，进行初步辨识；(3)利用滑动时间窗多次判断得到初步户变识别结果；(4)基于初步识别结果，由户变关系正常用户的电压数据构成训练样本；(5)利用一类支持向量机，学习台区户变关系正常用户的电压特征，构建户变关系识别模型，实现对低压台区户变关系的正确辨识。本发明能够有效识别出户变关系档案错误用户，查全率和查准率都有较大提升，节约排查成本，实现了基于台区不同特征信息融合的综合判断方法，与单一特征信息判断方法相比较，识别结果更稳定和可靠。
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公开(公告)号：CN108573317B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN201711395385.6
申请日：2017-12-21
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种换电站的充放电策略优化控制的方法，该方法包括：收集到换电站的电动汽车的出行链信息，建立电动汽车出行特性模型；步骤S2：根据设定周期内换电站的电动汽车充电需求数据和所述电动汽车出行特性模型，得到换电站的充电需求的时空分布特性；步骤S3：根据所述充电需求的时空分布特性计算负荷波动和充电成本；步骤S4：根据所述负荷波动和所述充电成本优化换电站的充放电策略。本发明能提高换电站的运营经济效益。
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公开(公告)号：CN111953026B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202010666030.1
申请日：2020-07-12
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 东南大学
Abstract: 一种基于二阶响应电压补偿的虚拟同步发电机控制方法，通过采集三相逆变器电感电流、电容电压以及电网电压，计算系统理论传输功率从而得到传输功率的微分项以及系统稳态工作点来确定虚拟阻抗数值；通过虚拟阻抗进行电压补偿，计算电压补偿后的无功电压环的输出电压有效值；结合有功—频率环输出相角通过电压电流双环对三相逆变器电感电流及电容电压进行控制，得到的调制波信号经PWM调制最终实现对三相逆变器开关管的通断控制。本发明的虚拟阻抗的数值与电路拓扑、系统控制参数以及运行工况均有关，因此基于虚拟阻抗的电压补偿方法适用于不同控制系统以及不同运行工况，达到自适应的效果，进一步提升了控制系统的运行性能。
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公开(公告)号：CN108110790B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201711353994.5
申请日：2017-12-15
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 上海交通大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 河海大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 基于多源数据阶梯式动态模糊系统的主动配电网运行状态评估方法，基于多源数据阶梯式动态模糊系统，包括以下步骤：步骤1、基于主动配电网多源数据的分布式电源层、网络层和主动控制层运行状态综合评估策略；步骤2、根据各具体单元的运行状态利用阶梯式动态模糊系统的方法，评估各馈线综合系统的运行状态；步骤3、根据不同馈线综合系统的运行状态，评估整个主动配电网运行状态。本发明通过阶梯式动态模糊系统，综合利用主动配电网多源数据，使得主动配电网运行状态评估可以分层进行，逐层量化。
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公开(公告)号：CN113188239A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110502173.3
申请日：2021-05-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度置信网络的空调负荷集群建模方法，属于电力系统自动化领域；本发明针对空调负荷的集群响应特性刻画，提出了一种基于深度置信网络的空调负荷集群响应特性建模方法，首先针对单台空调的热力学特性进行建模，建立二阶等效热参数模型；再基于此，采用蒙特卡洛模拟的方法，得到不同温度设定值变化条件下的功率变化值，建立训练样本；进一步，利用深度置信网络训练得到空调负荷集群的聚合响应特性(已知空调温度设定值变化条件下的功率变化量)，从而指导电力公司开展需求侧管理项目。
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