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公开(公告)号：CN112234599A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202010897354.6
申请日：2020-08-31
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
IPC: H02J3/00
Abstract: 一种多元复杂城市电网超前动态自适应分区方法及其系统。该方法首先确定配电网中各电源与负荷节点之间的连接关系，然后对分布式电源以及负荷节点进行标号，确定不同节点的标签。基于预测数据的长时间尺度下的全局优化的结果获得每一个节点的预测功率输出或者输入值，考虑每一个分区分布式电源供电的可靠性与多样性，运用标签传播算法对整个配电网进行划分，从而可以在短时间尺度内对每一个分区进行区域内部的分布式电源超前协调控制。
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公开(公告)号：CN112202209A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011043230.8
申请日：2020-09-28
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
Abstract: 本发明公开了一种计及通信延时的多电源超前协调控制方法及其系统，属于电力系统控制技术领域，包括电力系统网络的物理模型、电力系统信息系统模型和多智能体网络一致性对分布式电源进行超前协调控制；通过建立物理层面的能量网络耦合模型来表示能量传输的过程，拓展电力网络的公共信息模型，建立电网统一信息模型；运用分布式多智能体网络一致性协调控制理论，验证了其控制的有效性；本发明解决了对于存在延时的电力系统信息物理系统中电力系统运行的影响的问题，本发明提高了智能体一致性控制对于电力系统协同控制的有效性，并能够实现保证在某一时刻之前，系统中个节点的功率缺额为0，实现超前协调控制的作用。
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公开(公告)号：CN112186802A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011043346.1
申请日：2020-09-28
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
Abstract: 本发明公开一种动态经济调度的多时间尺度滚动调度方法及其系统，调度方法包括以下步骤:基于电力系统发电组成结构，构建具有互补发电特质的新能源发电聚合方；建立负荷匹配系数，对负荷曲线进行平滑优化；依据优化负荷最大匹配原则对发电商出力制定日前计划，求解出负荷匹配系数最小情况下新能源聚合商实时出力；根据日内调度模型对发电端进行出力调整；根据实时调度模型对发电端进行出力微调。本发明多时间尺度滚动调度方法对具有互补特性的新能源进行聚合调度；考虑电力供需匹配度，优化负荷，并平抑常规能源机组出力波动；有效地增加了新能源消纳率，减少了弃风、弃光现象，同时减轻了电网对常规能源机组调度负担及调节成本。
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公开(公告)号：CN110962665A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911015703.0
申请日：2019-10-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于本地测量电压幅值的分散电动汽车充电协调方法，属于发电、变电或配电的技术领域。该方法提出了运行在电动汽车充电控制器上的电动汽车充电控制算法，并且在此基础上利用通过物联网得到的如最小电量消耗时间、出发和到达时间以及用户优先级等新参数量优化算法，在电动汽车充电达到最低充电电量后，根据物联网输入数据结合算法决定剩下充电电量的具体充电时间，从而最大化经济效益。本发明能够尽可能快地充满电动汽车所需的电量，同时避免超过系统的操作极限。该方法仅需测量电动汽车与充电桩连接点处的局部电压幅度，并且不需要与中央服务器或控制器之间的通信，大大降低了以往电动汽车充电协调方法需要大量测量数据的困扰。
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公开(公告)号：CN110875792A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201911198679.9
申请日：2019-11-29
Applicant: 东南大学 , 南京国电南自电网自动化有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于主动同步的电池管理单元采样及数据上送方法，包括通过电池簇管理单元（BCMU）向连接在CAN总线上的电池管理单元（BMU）全局广播发送同步报文，电池管理单元收到同步报文后与电池簇管理单元同步采样时刻，电池管理单元根据同步后的采样时刻进行电芯电压采集。电池管理单元设有拨码开关，用于设定本电池管理单元所在电池插箱在电池簇中的序号，并根据需要确定本电池管理单元上送数据至CAN总线的时刻，实现20个以上电池管理单元轮流发送，每个电池管理单元占用不超过2ms，提高CAN总线通信效率。本发明可以保证所有电池管理单元采集到的电芯电压数据同步性，同时可以实现20个以上电池管理单元轮流上送数据至CAN总线，提高电池管理系统CAN总线通信效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110580585A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910859952.1
申请日：2019-09-11
Applicant: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司检修分公司
Abstract: 本发明涉及一种基于负荷分解的电力用户聚类用电行为特性分析方法。该方法考虑到温度等气象敏感性负荷在电力总负荷中的占比越来越大，为了对电力用户的负荷进行更为精细化地分析，将电力总负荷分解为基本级负荷和季节性负荷后，再运用模糊C均值算法对这两级负荷分别进行聚类分析。对每一聚类选取典型用户，综合考虑了多种常用的筛选方法，最后采用灰色关联度法选择出了每一类型的典型用户。最后，对每一类典型用户计算其重要的特性指标以分析其负荷调控潜力的大小，并按照其调控潜力的大小对电力用户进一步分类，以便最后制定更为详细的需求侧调控措施。
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公开(公告)号：CN109857834A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201811585186.6
申请日：2018-12-24
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
Abstract: 本发明涉及一种基于多维度信息识别的电网边缘电气信息匹配方法及系统，该方法利用主、配、用边缘文本信息、电气连接关系以及边缘潮流信息之间的相关性，通过提取潮流断面信息同时段增长趋势、均值、方差以及极端特征，构造潮流断面信息多维度特征，生成相似度目标函数，利用Python软件中字典模块和numpy模块对多维信息进行处理，解决了目前电力企业主、配、用系统因采样频率差异所导致的边缘潮流断面数据不匹配问题。基于上述方法，本发明还提供了一种基于多维度信息识别的电网边缘电气信息匹配系统，该系统包括系统边缘信息预处理模块、文本信息匹配模块、潮流信息匹配模块和反馈模块。该边缘电气信息匹配方法和系统解决了目前主、配、用系统边缘电气信息不一致，导致调度人员误判断的技术问题，降低了调度人员误操作的风险。
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公开(公告)号：CN109638826A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811585182.8
申请日：2018-12-24
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: H02J3/00
CPC classification number: H02J3/00 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN(卷积神经网络)的电网拓扑辨识方法及系统。该方法主要从电网的基本架构和历史状态数据出发，找出正常运行中有通/断两种状态，即通/断状态影响网络实时拓扑的线路，并将其标注为“拓扑易变线路”，然后辨识出在该线路连通、测量信息缺失条件下的电网拓扑类别。该方法以及系统的数据处理模块考虑“拓扑易变线路”状态组合下的网络拓扑分类，将拓扑类别向量化；对每一拓扑类别下的数据，进行“图片矩阵化”处理；该方法/系统还设有样本补充模块，可以在训练样本量不足时，由连续潮流计算产生补充样本；最后，该方法/系统的拓扑辨识模块可以将处理后的数据输入网络结构为“卷积层1‑池化层1‑卷积层2‑池化层2‑全连接层1‑全连接层2”的CNN中，形成基于样本数据的电网拓扑识别模型。
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公开(公告)号：CN107357784A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710541955.1
申请日：2017-07-05
Applicant: 东南大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种继电保护装置设备数据模型智能分析方法，包括分词策略、带最大词长的继电保护专用词典机制和动态获取最大词长的改进正向最大匹配算法；改进正向最大匹配算法基于继电保护专用词典，对继电保护装置设备数据模型中数据对象的名称进行分词，以实现对继电保护装置设备数据模型的智能分析。本发明的智能分析方法实现对继电保护装置设备数据模型的高效、快速分析，将分析的结果输出形成关键字集合，达到提高设备数据模型分析的智能化和自动化的目的。
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公开(公告)号：CN113344293B
公开(公告)日：2024-04-05
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 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/211 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N20/20 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/04 , G06Q50/06
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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