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公开(公告)号：CN118130968A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410249444.2
申请日：2024-03-05
Applicant: 南京工程学院
IPC: G01R31/08 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的数据驱动的非侵入式反孤岛检测方法，包括搭建户用分布式光伏仿真模型，分别获取孤岛运行、非孤岛运行的多种工作状态下对应的电网、天气及光伏开关特征；将样本集分为训练集与测试集；搭建CNN‑LSTM‑Attention混合网络模型，该网络模型包括输入层、卷积神经网络的卷积层、池化层、LSTM层以及softmax层，并在卷积层中加入了SE注意力机制；训练混合网络模型即得到基于深度学习的数据驱动的非侵入式反孤岛检测模型。本发明由于采用的是智能算法，相关的判定依据以及阈值全部由算法模型根据系统自身特性灵活设定，比人工设定的更合理，使得检测“死区”更小，提高了检测的准确率。
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公开(公告)号：CN118249327A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410255660.8
申请日：2024-03-06
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于精英优化法的构网器控制参数优化方法，其步骤包括：构网器可运行在三种运行模式，满足构网器能够无缝切换，使得混合微电网平稳运行，则需良好的控制参数K，K则由模型库综合算法获取。然后得到模型库综合算法。采用精英优化法找到满足多目标优化的满意解。最后评估满意解的鲁棒性，以发现不易受扰动影响的精英解。本发明能够可靠有效快速实现构网器控制参数K的筛选，构网器能够满足混合微电网中某一侧稳压电源意外故障后，整个系统依旧能平稳运行。避免了传统优化算法的计算时间长，计算公式冗余复杂的问题。此外，鲁棒性评估方法的使用，使得构网器即使外部条件在一定范围内变化，选取的控制参数依旧能够满足系统要求。
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公开(公告)号：CN118137592A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410255654.2
申请日：2024-03-06
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明提供了一种基于集群划分的分布式光伏接入配电网的无功优化方法，包括以下步骤：求出节点间集群划分指标，通过Louvain算法对配电网进行集群划分，并根据节点Shapley值的大小选出关键节点，以减少控制节点的数目。以节点的电压偏移总量和线路的有功损耗最小作为目标，采用NGSA‑II算法对配电网进行无功优化。本发明采在建立配电网多目标无功优化模型时，以节点的电压偏移总量和线路的有功损耗最小作为目标，采用NGSA‑II算法对配电网进行无功优化。仿真结果表明，将NSGA‑II算法应用于无功优化过程不仅减小了系统的有功网损，而且有效降低了节点过电压水平，从而验证了本发明提出方法的可行性和有效性。
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公开(公告)号：CN119482771A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411459652.1
申请日：2024-10-18
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南京工程学院
Abstract: 本发明公开基于博弈论的主配网无功联合优化方法、系统、设备和介质，方法包括：构建无功需求等级指标；根据无功需求等级指标，构建多种典型故障场景；分析各典型故障场景下主配网的无功需求，构建考虑无功需求的联合优化模型，通过输配协同，达到电能质量、新能源利用率和经济效益的综合最大的目标；所述联合优化模型包括主配网无功需求目标函数、主配网电能质量目标函数和配网新能源利用率目标函数；构建基于主配网无功需求目标函数、主配网电能质量目标函数和配网新能源利用率目标函数的三目标博弈模型，采用博弈论中的贝叶斯‑纳什均衡的理论求解三目标博弈模型，得到主配网无功联合优化最终结果。本发明提升了电网稳定性和经济效益。
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公开(公告)号：CN116843123A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310646648.5
申请日：2023-06-01
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q40/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种计及碳交易与共享储能的综合能源双层模型调度方法，通过建立综合能源系统模型，包括供电模型、供热模型和储能设备模型，并建立阶梯型碳交易模型和共享储能商模型，得到上层包含阶梯型碳交易成本的综合能源供应商收益模型和下层包含共享储能商的用户满意度模型。实施例结果表明，将碳交易机制和共享储能商的调节作用相结合后，仿真结果相比于单独考虑碳交易机制或共享储能商，所提方法计及碳交易与共享储能的综合能源双层模型调度能够更加有效的降低系统运行碳排放，并提高运行经济性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116840697A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310862844.6
申请日：2023-07-13
Applicant: 南京工程学院
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/378 , G06F17/14 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了基于HHT‑ARIMA‑PF锂电池剩余寿命预测方法，包括：提取特征因子提取构建电池容量特征数据集；基于EMD将电池容量特征数据集分解成内部模态函数IMF分量和趋势项；得到处理后的电池容量信号；对处理后的电池容量信号中所有内部模态函数IMF均计算平均周期后使用ARIMA模型进行预测，得到预测后的内部模态函数IMF；对处理后的电池容量信号中趋势项使用粒子滤波PF模型进行预测；将基于ARIMA的内在模函数预测结果与基于PF的趋势项预测结果相加，即为电池容量的预测值；计算锂电池剩余寿命RUL的预测值。本发明能够实现对大量数据的分化处理，提升了预测速度，提高了预测的精确度。
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公开(公告)号：CN119401565A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411491509.0
申请日：2024-10-24
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南京工程学院
IPC: H02J3/46 , G06F18/23213 , G06F17/18 , G06N3/126 , G06F18/214 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/28 , H02J3/32 , H02J3/16
Abstract: 本发明公开一种考虑不确定性新能源出力的配网无功支撑能力评估方法及系统，属于电网发电调度技术领域，方法包括：构建一种考虑有功无功功率耦合的配网无功偏差指标，后续将其融入配网无功支撑能力评估计算过程中；构建多种传统能源和不确定性新能源的无功储备模型，包括发电机组、电容器组、风力发电、光伏发电、储能、柔性负荷和电动汽车；构建综合考虑上述所有模型出力的典型场景集；构建一种考虑不确定性新能源出力的配网无功支撑能力计算模型；采用遗传算法进行求解，得出该配网的无功支撑能力。本发明充分调动配电侧的多类型无功资源，建立针对主动配电网个体的无功储备潜力评估模型，实现对配电网的无功电压支撑能力的量化评估。
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公开(公告)号：CN116933318A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310943995.4
申请日：2023-07-28
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F21/62 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F18/23213 , G06N20/00
Abstract: 一种基于联邦学习的用电数据隐私保护方法，包括：本地聚合器收集并储存实时用电数据，并进行处理分析，预测得到下一个运行周期内的实时用电数据；对预测得到的数据进行分析处理，制定出对应能源管理和隐私保护策略，在下一个运行周期内实行；预测结束后，将预测算法的局部模型上传；云端收到客户端上传的局部模型，对客户端进行聚类处理；在每个类中，采用传统分布式机器学习的聚合算法，选出客户端代表；对选择的代表重新计算权重，通过加权平均得到更新的全局模型，再将更新的全局模型发送给对应的客户端。本发明提出的方法能够尽可能快地制定出个性化的最优隐私保护和能源管理策略，在确保用户数据安全的前提下，降低运算成本和用电成本。
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公开(公告)号：CN114066307A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111430359.9
申请日：2021-11-29
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于马可夫决策过程的能源管理方法及系统，本系统对智能家庭住宅进行建模，建立了一套独特的成本计算体系。同时定义了本系统中隐私保护程度的衡量标准，引入可充电电池进行错峰充放电，并掩盖用户实时用电信息。利用马尔可夫决策过程构造了一个对隐私保护和成本节约进行权衡的优化问题，并运用Sarsa算法解决该问题。最终能够根据用户的个性化需求找到最恰当的能源管理策略，提高隐私安全的同时最小化系统成本，实现资源的最优配置。本发明所设计了一个兼顾隐私保护和成本节约的能源管理系统及能源管理方法，能够满足用户实现个性化隐私保护的同时能够最小化系统成本。
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公开(公告)号：CN114066307B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202111430359.9
申请日：2021-11-29
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F21/62 , G06F18/20
Abstract: 本发明公开了一种基于马可夫决策过程的能源管理方法及系统，本系统对智能家庭住宅进行建模，建立了一套独特的成本计算体系。同时定义了本系统中隐私保护程度的衡量标准，引入可充电电池进行错峰充放电，并掩盖用户实时用电信息。利用马尔可夫决策过程构造了一个对隐私保护和成本节约进行权衡的优化问题，并运用Sarsa算法解决该问题。最终能够根据用户的个性化需求找到最恰当的能源管理策略，提高隐私安全的同时最小化系统成本，实现资源的最优配置。本发明所设计了一个兼顾隐私保护和成本节约的能源管理系统及能源管理方法，能够满足用户实现个性化隐私保护的同时能够最小化系统成本。
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