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公开(公告)号：CN119965831A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510020207.3
申请日：2025-01-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网无锡电动汽车服务有限公司
Abstract: 本发明提供了一种电动汽车集群充放电负荷动态预测方法及设备，涉及数据处理技术领域，包括：获取电动汽车集群；采集初始SOC信息，并持续采集行驶数据集；构建集成充放电预测器；预测获得多个放电负荷信息，计算获得多个预测SOC信息，预测获得多个充电时间信息，分析获得多个充电负荷信息；对充电功率进行预测优化，获得多个最优预测充电功率信息，在多个电动汽车采用充电桩进行充电时，对充电功率进行控制，并结合多个放电负荷信息、多个充电负荷信息，作为多个充放电负荷预测结果。本发明解决了现有技术中电动汽车数据大多是分散的，多个电动汽车同时充电时，充电功率的分配不合理，导致充电设施的利用率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN119761702A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411807970.2
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 上海交通大学 , 江南大学 , 国网无锡电动汽车服务有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于移动充放电设备应急电力供应管理方法及系统，涉及应急管理技术领域，该方法包括：对移动充放电设备的电力输出参数进行解析，构建电力供应参数列表，获得多应急设备的电力需求信息，配置各应急设备的供应优先级；建立需求‑供应匹配关系，基于所述需求‑供应匹配关系进行供应方案搜索，获得供应备选方案；进行供应评价，确定供应管理执行方案。本发明解决了现有技术中缺乏对电力需求的精细化分析和对供应资源的合理调配，难以实现最优的电力分配，导致部分关键设备电力供应不足的技术问题，达到了精准需求分析，实现电力资源的最优分配，确保关键设备优先得到充足电力供应，提高供电稳定性的技术效果。
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公开(公告)号：CN119963165A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510053633.7
申请日：2025-01-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 上海交通大学 , 国网无锡电动汽车服务有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了多源感知联合的充电基础设施运维管理系统，涉及电力系统运维管理相关领域，该系统包括：监测数据集获取模块用于获取监测数据集；故障预测模块用于将设备状态输入适配预测单元，输出多个故障预测数据集；需求预测模块用于进行预定时间周期内的需求预测；运维紧急性分析模块用于根据故障预测数据集和预测充电需求进行运维紧急性分析；运维方案优化分析模块用于结合充电站分布拓扑和预定维修资源进行运维方案分析；运维管理模块用于根据最优运维方案进行运维管理。解决了现有充电基础设施运维管理存在的运维效率和运维管理水平不高的技术问题，达到了提升运维效率和运维管理水平的技术效果。
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公开(公告)号：CN119813311A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411943762.5
申请日：2024-12-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 天津大学 , 国网无锡电动汽车服务有限公司
Abstract: 本发明公开了基于区域配电网的充放电智能调度管理系统，涉及充放电管理技术领域，该系统包括：配电网感知监测模块，用于构建区域配电网的配电网分布式感知节点集合，并监测获取配电网节点感知数据流集合；充放电需求预测模块，用于进行充放电需求预测；优化调度模块，用于对配电网节点感知数据流集合进行电能分析，并进行调度解析，确定充放电调度参数方案；执行控制模块，用于进行充放电调度管控。本发明解决了现有技术无法实现配电网与用电端的灵活互动，导致调度决策的准确性和精细化程度不足的技术问题，结合配电网信息监测和充放电需求预测，提高充放电调度的准确性和精细化程度，实现配电网的高效稳定运行的技术效果。
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公开(公告)号：CN119944890A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510020205.4
申请日：2025-01-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 天津大学 , 无锡广盈集团有限公司
Abstract: 本发明公开了基于功率池化的充放电设施功率分配管理系统及方法，涉及充放电管理技术领域，该方法包括：采集目标区域的多个分布式电源和多个充放电设施的运行数据；获得多个电源运行场景信息；获得多个日志迭代关联记忆；确定多个分布式电源运行系数；获得可分配输出功率；对多个充放电设施运行日志进行充放电需求提取，获得多个充放电需求信息；基于多个充放电需求信息、多个需求方向标识和可分配输出功率进行功率分配，获得功率分配方案，进行功率分配管理。本发明解决了现有技术中对电源的隐含运行情况掌握不准确，导致充放电设施功率分配可靠性低的技术问题，达到了提高功率分配管理准确性的技术效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119965843A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510046970.3
申请日：2025-01-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 天津大学 , 无锡广盈集团有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种柔性互济的功率动态分配协同管理方法及系统，涉及能源管理与电力分配技术领域，该方法包括：获取功率分配管理初始化状态信息，依次获取多个充电终端的需求功率值，判断实时功率值能否满足需求功率值。若满足，调取能源优先级策略生成决策。获取分配管理记录，用评估函数分析得到实时适应度，判断其是否在预定阈值内。若不在，生成校正指令，校正实时功率值和需求功率值得到预测功率，调取动态协同策略分析生成动态决策，据此进行功率动态分配协同管理。解决了现有功率分配方法无法根据实际供需变化动态调整分配策略，造成功率分配在数量和时间上不合理的技术问题，达到了提高功率分配的精准性和时效性的技术效果。
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公开(公告)号：CN119250304A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411631925.6
申请日：2024-11-15
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 上海交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06F30/20 , G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , H02J3/14 , H02J3/00 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了结合动态极端环境模拟的配电网保供需求预测方法，涉及电力系统技术领域，该方法包括：建立极端环境电力数据库并分类标定，获取标定数据库，基于此提取用电行为构建用电需求响应模型。按照极端环境模拟信息提取参数，结合配电网分布特性等数据建模生成仿真模型。根据标定数据库构建策略库，对模拟参数优化确定优化参数，基于优化参数优化仿真模型，建立预测模型并进行预测。解决了现有技术在极端环境下对配电网保供需求预测不准确、不全面、不灵活且缺乏持续优化机制的技术问题，达到了保障配电网在极端条件下的稳定运行和持续供电的技术效果。
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公开(公告)号：CN119863078A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411943634.0
申请日：2024-12-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 河海大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了基于云边端协同的电网异构灵活资源管理调度方法，涉及资源管理技术领域，包括：建立电网异构资源节点网络；获得多个电网资源节点监测区块；通过异常预测感知，确定标识电网资源节点；根据电网异构资源节点网络对标识电网资源节点进行关联辅助分析，生成辅助电网资源节点网络；对标识电网资源节点进行辅助资源调度决策，生成资源辅助调度方案，对标识电网资源节点进行资源辅助管理。本发明解决现有技术在进行电网异构资源管理调度时，针对异常电网资源节点的资源管理调度时效性低、精准性差的技术问题，达到提高异常电网资源节点的资源管理调度时效性和精准性，提高电网异构资源管理调度质量的技术效果。
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公开(公告)号：CN119129813A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411151287.8
申请日：2024-08-21
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06F18/15 , G06N3/042 , G06N3/0442 , H02J3/00
Abstract: 一种基于mRMR‑EABiLSTM‑TCN的电力负荷预测方法，包括以下步骤：步骤1，采集负荷数据以及影响用户用电负荷的关键因子，进行数据清洗和归一化预处理；步骤2，基于处理的数据，使用最大相关最小冗余算法mRMR对特征因子进行重要性排序，选取前N个相关特征，构成粗选特征集；步骤3，构建结合超越自注意力EA、双向长短期记忆神经网络BiLSTM以及时间卷积网络TCN的mRMR‑EABiLSTM‑TCN短期用户负荷预测模型，以粗选特征集作为模型的特征输入；步骤4，基于构建的模型进行预测，并通过前向选择算法评估不同输入特征的有效性，确定最优输入特征集合，优化电力预测模型。有利于最终负荷预测精度的提升，具有一定的工程价值。
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公开(公告)号：CN119067265A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411553840.0
申请日：2024-11-04
Applicant: 无锡广盈集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力设施预测性维护方法及系统，涉及电力维护技术领域，包括：通过实时传感监测获得设施运行数据集；基于设施运行数据集进行分析，构建预测模型，对电力设施进行状态预测，获得多个设施状态预测参数；对设施状态预测参数进行覆盖遍历标识，生成多个待检测标签；基于待检测标签进行异常分析，生成故障信号，基于设施状态预测参数结合故障信号制定第一维护决策；对电力设施执行维护决策结合预测模型进行异常检测，生成检测反馈结果，根据检测反馈结果优化第一维护决策，获得第二维护决策对电力设施进行预测性维护响应。本发明解决现有技术存在反应不及时和维护效率低的技术问题，达到提升设备运行的稳定性与安全性的技术效果。
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