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公开(公告)号:CN113580994B
公开(公告)日:2023-04-14
申请号:CN202110897408.3
申请日:2021-08-05
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: B60L53/62
Abstract: 一种电动汽车集成充电智能趋优方法及其系统。该方法首先针对每一个时间间隔t,采集每一个时间间隔内连接到充电桩的电动汽车信息;然后,建立电动汽车能量需求的数学模型并对电动汽车进行群体分类,分为刚性充电群体(群体1)、柔性充电群体(群体2)和放电群体(群体3);根据电动汽车的剩余停留时间和电池SOC状态,计算电动汽车的充电/放电优先级,并根据优先级对电动汽车的充电电量进行分配;之后结合停车场的实时充放电情况,对停车场中需要进行充电的电动汽车充电电量进行调整;最后,更新电动汽车的充电数据并根据判定条件选择结束本方法或优化下一个时间间隔t的充放电分配;本发明还公开了基于该方法的集成充电智能趋优系统。
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公开(公告)号:CN115378009A
公开(公告)日:2022-11-22
申请号:CN202210379957.6
申请日:2022-04-12
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 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
Inventor: 赵家庆 , 黄学良 , 徐春雷 , 庄卫金 , 吕洋 , 闪鑫 , 赵奇 , 田江 , 高天 , 丁宏恩 , 王毅 , 潘玲玲 , 张刘东 , 杨泽鑫 , 李春 , 王浩伟 , 王若晨
Abstract: 一种基于电动汽车分群的日前调控计划生成方法及系统,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤1,对区域内的电网负荷数据进行采集,并确定该区域的电网调控时段;步骤2,基于所述电动汽车的并网状态采集所述电动汽车的需求响应参数,并构建所述电动汽车的需求响应矩阵,同时基于所述电动汽车的并网时段和所述电网调控时段之间的关联关系对所述电动汽车进行分群从而获取不同群体下所述电动汽车的可调度容量;步骤3,以区域内电网总负荷波动最小、电网总负荷离群点位置最优为原则构造目标函数,以不同群体下所述电动汽车的可调度容量和所述电网负荷数据为粒子群算法的输入,对所述目标函数进行求解,以生成所述电动汽车的日前调控计划。
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公开(公告)号:CN114492941A
公开(公告)日:2022-05-13
申请号:CN202111646119.2
申请日:2021-12-29
Applicant: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 一种基于集群划分和数据增强的整县分布式光伏预测方法,具体是:对整个县的光伏出力历史数据库选择晴天的典型功率曲线,以单站最大功率对出力进行标幺化;计算皮尔逊相关系数作为距离度量,利用基于密度的抗噪聚类算法(Density‑Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)对光伏站点进行聚类,形成集群划分,对于异常点,使用k近邻搜索,划分到最近集群;在集群内通过生成式对抗神经网络对历史数据进行数据扩充;将原始数据和生成的数据图片化共同训练深度卷积网络预测模型。本发明的预测方法通过改进的GAN的动态博弈过程训练过程学习到原始数据分布,然后生成相应分布的数据,补充了整县光伏历史数据库,通过增强的训练集训练深度卷积神经网络,提高了模型预测精准度。
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公开(公告)号:CN113344293A
公开(公告)日:2021-09-03
申请号:CN202110728562.8
申请日:2021-06-29
Applicant: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于NCA‑融合回归树模型的光伏功率预测方法,预测方法如下:从光伏电站获取光伏输出功率信息和气象信息,并对采集到的原始数据进行数据预处理;对NCA模型进行参数优化,通过优化后的NCA模型计算处理后的气象数据相对于发电功率的权重;将计算所得的权重大于阈值的特征提取出来,形成新的数据集,通过bag方式利用新的数据集训练集成树,并对集成的树模型进行参数寻优。本发明预测方法通过对原始数据进行预处理,解决不良数据对模型影响,消除了不同特征数量级的差距对目标函数的影响,从而能够更有效的挖掘高相关性特征,通过优化后的NCA模型对特征进行分析,计算每个特征的重要度,提取重要度高的特征作为训练集,降低模型复杂度。
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公开(公告)号:CN110110759A
公开(公告)日:2019-08-09
申请号:CN201910300750.3
申请日:2019-04-15
Applicant: 东南大学
Inventor: 杜璞良 , 赵家庆 , 陈中 , 郭家昌 , 戴中坚 , 马子文 , 苏大威 , 徐春雷 , 吕洋 , 丁宏恩 , 田江 , 霍雪松 , 李春 , 唐聪 , 徐秀之 , 俞瑜 , 赵奇
Abstract: 本发明提供了一种基于多维度信息识别的电网电气信息指向方法及系统,首先对台区和上层变压器数据进行采集和预处理;其次基于处理后的台区与上层变压器负荷数据构建0-1规划模型,并基于模型寻优,获取电气指向概率;随后基于处理后的台区与上层变压器电压数据进行电压相关性分析,获取相关系数;最后对得到的概率,电压相关数据进行归一化处理,通过机器学习-SVM算法获取电气正确指向关系。本发明基于概率负荷匹配和电压相关性计算,可实现对当前电力公司系统上层变压器和台区建立正确的电气指向关系;能够更正当前电力系统中由于临时增设线路而导致系统电气指向信息不一致问题,降低调度人员的操作风险,确保电网安全运行。
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