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公开(公告)号：CN117057158A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311123775.3
申请日：2023-09-01
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F30/20 , G06F18/2321 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了考虑元胞自动机和时空出行的电动汽车充电负荷仿真方法，包括如下步骤：构建区域交通网模型，包含道路等级、功能区、充电站等信息；基于统计学方法精确拟合电动汽车车主的出行时间特征变量，引入空间转移概率矩阵表征电动汽车车主的复杂出行行为，构建了多时间尺度出行时空模型；在交通流元胞自动机的支持下，建立了车辆在路网中行驶时的演化更新规则，结合电动汽车单位里程实时能耗模型，能够在微观角度上描述燃油汽车与电动汽车在道路中的移动特征；发明细化了车主的驾驶行为、起始位置等对行驶速度、时间的影响，综合了多时间尺度和多源信息，能够进一步提升电动汽车充电负荷仿真的可靠性与精确性。
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公开(公告)号：CN116720127A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310485699.4
申请日：2023-04-28
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F18/2411 , G06F18/2413 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于LMD和k近邻算法的非侵入式负荷监测方法，包括通过LMD算法将数据在保持原始信号的幅度和频率变化特性前提下自适应分解为多乘积分量，同时将数据集中的低维有功功率特征分解为多维特征分量，获得该功率数据对应的电气设备详细的负载特性；建立改进的k近邻算法模型，给定的测试样本，计算出待测样本与其多个相邻测试样本之间的欧式距离，将类别数量最多的标签识别为测试集数据的标签，并增加距离权重值再分类以减少在数据收集过程中误差扰动而导致的负荷识别错误；获取用户侧的功率数据，对功率数据特征分解后并带入训练好的模型；对分类结果采用余弦函数进行近似程度判断，并与相似度阈值进行比较，最后得到辨识结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116054316A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211520849.2
申请日：2022-11-29
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于混沌麻雀优化算法的电动汽车有序充放电方法，对私家车、出租车、公交车三种车型在无序充电模式下的充电负荷进行建模；利用蒙特卡洛方法对电动私家车的出行时空分布进行模拟，得到可调度时段数据；建立多目标函数。并判断EV是否满足参与后续有序充放电优化的条件，得到各项指标的预测结果，做出是否响应V2G的决策；进行仿真实验，验证了本发明方法的有效性和合理性。本发明不仅保障了用户侧的电量需求以及放电经济收益，还兼顾了电网侧减小峰谷差以及负荷方差的需求，具有有效性。本发明所提方法以个体EV的某次响应时段为研究对象，所需数据均可由设备端识别或用户端提供，具备可行性与普遍适用性，更加贴合实际。
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公开(公告)号：CN117217371A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311151430.9
申请日：2023-09-07
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了考虑区域综合能源系统和配电网的分布式电源规划方法，其技术方案要点是：步骤一：构建上级电网、配电网、能源耦合装置、储能设备、电动汽车和电‑热‑冷负荷的联合优化模型；步骤二：对规划区域进行分析，获取规划区域的路网数据和兴趣点，通过ARCGIS软件对兴趣点处理，划分出城市功能分区；步骤三：对用户的目的地进行分类，分类后的目的地与步骤二中的城市功能分区对应生成出行转移矩阵，依据出行转移矩阵构建用户出行链，通过蒙特卡洛算法对用户出行链和驾驶特性求解，得到区域电动汽车的预测负荷数据；具有的技术效果是：可以更加合理的规划分布式电源，满足电网侧和综合经济效益两方面的需求。
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公开(公告)号：CN117217370A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311151423.9
申请日：2023-09-07
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式近端策略优化算法的综合能源调度研究方法，包括以下步骤：步骤A、建立区域综合能源系统模型，包括上级电网、分布式电源、能源耦合装置、储能设备和电‑热负荷，该模型将作为强化学习中智能体的学习环境；步骤B、构建综合能源系统智能体动作，根据所建立强化学习环境，构造对应的智能体动作函数，并设定相应的动作约束；步骤C、基于马尔可夫决策模型，构建综合能源系统最优调度问题目标函数。本发明采用了马尔可夫决策模型来构建综合能源系统最优调度问题目标函数，其能够有效地处理环境中的不确定性。同时，马尔可夫决策模型能够在长期时间尺度上进行决策，并平衡及时奖励和长期利益。
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公开(公告)号：CN117154792A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311144970.4
申请日：2023-09-06
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种计及风光不确定性的电动汽车换电站日前优化调度方法，包括建立一体的电动汽车换电站模型；其中将换电站的电池的根据其荷电状态进行分类得到多个集群，从而生成电池充放电优先级；结合发电机运行成本、电网购售电成本纳以及储能系统的线性成本，建立换电站运行成本的目标函数；对生成的换电站运行成本的目标函数采用两阶段鲁棒方法进行分解，进而实现通过不确定量的时空特性建立单区间模糊集合以减少传统模糊集中的不合理情况；采用列与约束生成算法求解两阶段鲁棒模型，获得最优调度模型。该方法能够有效排除不合理的功率分布，降低结果的保守程度，获得更为合适的电动汽车换电站日前经济调度。
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公开(公告)号：CN117114187A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311089666.4
申请日：2023-08-28
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于动态加权Dijkstra的EV负荷预测方法，包括如下步骤：建立车辆在时刻车辆数不同的道路中行驶的车速模型，确定选择超车动作的车辆比例；实时生成起终点模拟用户的出行行为和网络中的路径分布；对网络中的充电站进行初始化，使电动汽车的排队等待时间趋于相同；设置延时变化矩阵统计以分钟为单位的交通流情况；增加新的判断用户出行路径权重的方法，将原有的距离最短替换为用户的心理权重最小；设计基于不同SOC值的充电行为模型，进行路径规划和负荷预测。本发明有效的改善车辆的拥堵情况，减少交通流量峰值，改善交通流分布。通过规划电动汽车的路径和充电行为，改善地区电网负荷的波动，提高电力系统的稳定性。
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