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公开(公告)号：CN114611738A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202011441261.9
申请日：2020-12-08
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于用户用电行为分析的负荷预测方法，涉及用电信息采集系统应用技术领域，其技术方案要点是：提取用户的特征向量，A类用户的负荷曲线同时含有日相关、时间邻近相关两种特性，B类用户的负荷曲线只有日相关特性。利用FCM算法对已经分类A、B两类用户进行相似日选取工作，对于A类用户，利用步骤（3）介绍方法计算出待预测日d+1时刻的局部相似序列，将选取的局部相似序列与前d点历史负荷值作为用户信息集，B类用户只具有日相关性，利用FCM算法计算出相似差最小的局部相似序列，并作为用户信息集，利用时序数据提高负荷预测模型精度，提高用户的预测模型精度。
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公开(公告)号：CN114513023A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202011283227.3
申请日：2020-11-17
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开一种超级电容器供电装置及其实现方法，包括壳体，壳体上设有盖子，盖子对壳体进行封闭，壳体内设置螺纹柱和线路板，线路板通过螺钉固定在螺纹柱上，线路板通过热熔胶粘合在壳体内，线路板上设有双向AC/DC转换器和多个并联设置的超级电容器，每个并联设置的超级电容器上均并联设置一个电阻，双向AC/DC转换器和超级电容器的充电方向通过充电保护电路相连，双向AC/DC转换器上设有充电接口和放电接口,该装置采用并联设置的超级电容器，可以实现一用一备的效果，避免因一个超级电容出现问题而影响供电，并联的电阻避免超级电容器存在漏电流。
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公开(公告)号：CN114004069A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111214528.5
申请日：2021-10-19
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/28 , G06F111/04 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供了一种基于投资组合理论的用户侧储能容量配置方法，包括以下步骤：步骤S01：预测储能寿命；步骤S02：建立基于投资组合理论的储能全寿命周期优化配置模型；步骤S03：根据配置模型得到储能容量配置；所述步骤S02包括投资组合、不同市场下储能运行效益和风险和储能运行效益计算模型。本发明针对用户侧储能经济容量优化配置问题，充分考虑用户侧储能可参与并获利的市场以及可能面临的风险，考虑储能实际运行寿命测算，在全寿命周期成本的基础上建立基于投资组合理论的储能优化配置模型，充分挖掘用户侧储能在不同市场下的价值及可能面临的风险。
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公开(公告)号：CN113902206A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111215742.2
申请日：2021-10-19
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于VMD‑BiGRU的短期负荷预测方法，包括：选取预设时间段预设区域的多个观测点的历史负荷数据作为原始数据集并进行预处理；采用VMD方法将原始负荷序列分解为多个特征互异的模态分量，对每个分量分别建立BiGRU网络学习其内部动态变化规律，使用Adam算法，根据损失函数对BiGRU网络进行更新；将各分量的预测结果分别进行反归一化处理，重构叠加各分量的预测值，可以得到最终的负荷预测结果。本方法提出的混合模型有更高的预测精度。
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公开(公告)号：CN113901623A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111208288.8
申请日：2021-10-18
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06N20/10 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于布谷鸟搜索算法的SVM的配电网拓扑辨识方法，包括：利用SCADA系统采集不同拓扑结构下观测节点的多种负荷水平的断面电压幅值量测数据和相应的拓扑标签，进行标准化预处理得到训练数据集。根据训练数据集对支持向量机进行训练学习，并通过布谷鸟搜索算法对设置初始的惩罚因子C和核函数参数进行搜索分析分别获得其最优值；确定基于布谷鸟搜索算法优化的支持向量机的配电网拓扑辨识模型。从监测节点获取观测节点的断面电压幅值量测数据，并进行标准化预处理。利用得到配电网拓扑辨识模型对观测节点预处理后的断面电压幅值量测数据进行分析，确定节点的电路拓扑结构。本发明提出的方法均比传统方法具有很大的优越性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113723479A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110947198.4
申请日：2021-08-18
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于GRNN与均值漂移算法的非侵入式负荷识别方法，包括选取V‑I轨迹特性曲线作为投切监测识别特征；接着引入基于GRNN的神经网络架构对V‑I图像进行特征提取得到轨迹图像的低维表示；最后结合均值漂移聚类算法通过对低维向量进行分类，间接实现初始识别特征的分类，进而完成对此场景下的异常电器的监测本发明的有益效果：电压电流信号包含的信息更加丰富，负荷特征保留相对完整，识别准确率较高。
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公开(公告)号：CN113255199A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110380348.8
申请日：2021-04-09
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F30/25 , G01R31/392 , G01R31/367 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供了一种基于粒子滤波的电池剩余寿命预测方法，包括以下步骤：第一步：建立电池寿命退化模型描述电池容量的退化过程：第二步：从电池测试数据集中提取出电池容量数据，对数据预处理；第三步：设定预测起始点T，第四步：确定所用的电池的参数β1和β2；第五步PF算法的初始化；第六步：基于标准PF的容量估计及其PDF分布：利用标准PF算法对电池的循环使用寿命进行预测；据电池容量的PDF分布以及容量和电池循环使用对应关系计算RUL PDF分布，并输出结果。本发明提供的预测方法能够有效准确的对锂电池循环寿命进行预测，针对电池出现的加速非线性退化问题，本发明可以有效的提高RUL估计的精度。
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公开(公告)号：CN113238159A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110380376.X
申请日：2021-04-09
Applicant: 南京工程学院
IPC: G01R31/396 , G01R31/387 , G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种估算SOC的方法，涉及一种基于扩展Kalman滤波估算SOC的方法。包括以下步骤：第一步：获得SOC初始状态值；第二步：计算k时刻SOC状态预测值；第三步：计算k+1时刻SOC状态值；第四步：计算k+1时刻输出预测值；第五步：计算k+1时刻输出误差；第六步：对k+1时刻SOC状态值校正；第七步：得到k+1时刻状态最佳预测值，然后回到第一步。本发明根据锂离子电池的内部阻抗、温度、充放电特性建立了二阶RC锂离子电池等效模型。仿真和实验表明该模型结构简单、易于计算，并能够准确表征锂离子电池相关特性；运用扩展的卡尔曼滤波法对建立的二级RC锂的离子电池等效模型进行SOC估算，电池实际荷电量与估算值的误差在4％以内。
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公开(公告)号：CN112786728A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110025209.3
申请日：2021-01-08
Applicant: 南京工程学院
IPC: H01L31/052 , H01L31/05 , H01L31/0236
Abstract: 本发明公开了一种改变纹理的太阳能光伏电池，涉及太阳能光伏电池领域，其技术方案要点是：包括多个相互交叉的电池行，每个所述电池行中的多个光伏电池板相互并联地电连接，各个所述电池行相互串联地电连接，各个所述光伏电池板上均设有纹理层，所述光伏电池板朝向太阳的下表面分布有若干凹槽，各个所述电池板背向凹槽的一侧内均设有导热带，增大太阳能板的发电效率，提高太阳能板导热速率，延长太阳能板使用寿命。
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公开(公告)号：CN112686445A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011605395.X
申请日：2020-12-30
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明属于光伏发电领域，涉及一种光伏发电预测方法，特别涉及一种基于ARIMA‑LSTM‑DBN的光伏发电预测方法。光伏发电由于天气因素的不稳定随机变化和四季的交替，导致光伏出力的不确定性。目前缺少精确预测光伏发电量的方法。本发明提供了一种基于ARIMA‑LSTM‑DBN的光伏发电预测方法。首先建立ARIMA时间序列预测模型，使用ARIMA时间序列预测模型捕捉时间序列中的线性成分，输出ARIMA预测模型的预测值后与实际历史光伏发电功率直接计算残差，生成残差序列。将残差序列输入LSTM‑DBN光伏发电残差功率预测模型，使用历史气象数据对光伏发电残差功率进行预测。将LSTM‑DBN光伏发电残差功率预测模型预测出的残差值修正ARIMA时间序列预测模型预测出的发电功率大小，提高预测精度。
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