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公开(公告)号：CN116402413A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202211639618.3
申请日：2022-12-20
Applicant: 常州大学
IPC: G06Q10/067 , G06Q10/20 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及能量调度技术领域，尤其涉及一种计及碳交易机制的社区能量管理模型构建方法，包括获取基础参数；构建家庭负荷分类模型；构建家庭用电成本模型；构建社区供能微网模型；优化碳排放系数；构建阶梯碳交易模型；构建供能微网约束条件；利用供能微网目标函数对向电网购买电力的购电成本、设备运维成本、需求响应成本和社区碳交易成本进行优化；利用家庭用电目标函数对家庭的购电成本、家庭碳交易成本、家庭参与需求响应获得的补贴进行优化。本发明解决现有技术中未涉及碳交易及测算机制，仅以单纯减少购电量来减少碳排放，在碳减排方面探索较少，对于储能以及EV的充放电过程，也未考虑合理约束条件。
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公开(公告)号：CN114757415A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210387794.6
申请日：2022-04-14
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及电动汽车调度技术领域，尤其涉及一种考虑EV车主差异的优化调度方法，包括对EV数据分别进行聚类分析；建立各类EV车主的价格需求响应模型；通过价格引导各类EV车主的充电负荷和V2G，结合发电机组发电成本的数学模型，以最小发电成本为优化目标，求解最优发电方案。本发明依据EV车主数据进行聚类分析，建立各类EV车主的需求响应模型，并依据需求响应模型进行价格引导，结合发电机组的发电成本模型，以最小化发电成本为目标，求解最优的发电方案、售电价格以及电网从EV车主手中买电价格，本发明在通过对于车主聚类在调度时考虑了各类EV车主的差异，在EV充电负荷以及V2G的调度效果方面有明显的优势。
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公开(公告)号：CN119474933A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411537470.1
申请日：2024-10-31
Applicant: 常州大学
IPC: G06F18/232 , G06F18/2137 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电动汽车充电行为分析技术领域，具体涉及基于t‑SNE‑AP算法的电动汽车充电行为特征挖掘方法和系统，所述方法包括，对电动汽车充电数据进行采集与预处理，得到初始数据集；采用t‑SNE算法对初始数据集进行降维，得到第一目标数据集；采用AP算法对第一目标数据集进行聚类，得到第二目标数据集；使用聚类评价指标进行聚类质量评价，并对每类电动汽车充电行为进行统计与分析。本发明的基于t‑SNE‑AP算法的电动汽车充电行为特征挖掘方法采用t‑SNE‑AP算法具有良好的聚类效果，能够在量化充电行为的同时实现不同的用户群的清晰划分，对挖掘电动汽车用户的充电行为特征发挥了指导性作用。
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公开(公告)号：CN103632205B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310538730.2
申请日：2013-11-05
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑风电和负荷不确定性的含电动汽车优化调度方法，以含可入网混合电动汽车、风电和火电的电力系统为研究对象，构建计及不确定性的节能减排调度模型；先采用多场景模拟技术将不确定性的随机过程分解为若干典型的离散概率场景，采用多代理系统技术将以节能和CO2排放为目标的优化调度分解为24个工作代理，采用遗传算法求解集，协同代理负责工作代理之间动态耦合调度，使系统满足动态平衡约束，最终通过权重调节实现碳排放和节能之间的有效协调。本发明所建立的模型有效可行，PHEV能有效的实现负荷的消峰填谷，促进风电的吸纳，发挥负荷调度的作用，通过合理选取节能和碳排放目标的权重，可实现节能与减排之间的有效折衷。
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公开(公告)号：CN103684228A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310143730.2
申请日：2013-04-24
Applicant: 常州大学
IPC: H02S20/32
Abstract: 本发明公开了一种太阳自动跟踪装置及其跟踪方法，该装置包括MCU控制电路、数据寄存和通信交换模块、多功能人机互动界面、限位装置、光敏信号测验装置、精细输出驱动控制装置、电机、固定架；数据寄存和通信交换模块、多功能人机互动界面、限位装置、光敏信号测验装置的输出端与MCU控制电路的输入端相连，MCU控制电路的输出端与精细输出驱动控制装置的输入端连接，精细输出驱动控制装置的输出端与电机的输入端连接，电机的输出端与固定架相连。本发明在确保精度高、功耗低的前提下，具有低成本的特点。在太阳能光伏发电、太阳热能利用等装置上，都可以利用本发明，实现实时追日的作用。较静止型装置，系统能够大大提高太阳能利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103278774A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310144001.9
申请日：2013-04-24
Applicant: 常州大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明公开了一种汽车动力电池组智能化测试系统，包括主控制器模块、测量模块和无线局域网模块，主控制器模块和测量模块相连接，并控制无线局域网模块接入因特网，测量模块基于CPLD技术完成电池电压和内阻测量，无线局域网模块使用Wi-Fi无线局域网技术接入因特网，实现测试数据的远程综合分析。本发明的测量模块不仅能测试低值电阻，还能测量电感量、相位角、电抗等参量；在测试电池内阻和超级电容ESR的同时，也能对其他指标作出评估；提高了产品可靠性，使传输更可靠；通过网络传输，不仅能实现正真意义上的快速、远程通讯而且可以通过在线系统编程技术，实现系统功能扩展和测试软件升级。
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公开(公告)号：CN118096211A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410192590.6
申请日：2024-02-21
Applicant: 常州大学
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06Q10/0635 , G06F17/11
Abstract: 本发明涉及区域能源优化技术领域，尤其涉及一种基于CVaR的区域能源系统优化定价方法，包括构建模型及约束；利用CvaR权衡预期收入和风险约束模型，保证不同区域能源系统运行完整；通过计入CvaR权衡预期收入和风险，用以计算区域能源交互系统的目标收益；采用Starbucks博弈模型，以区域整体的利润为主要目标、降低居民用电成本为次要目标，通过KKT条件转换为统一目标的线性方程，并对拉格朗日乘数进行约束。本发明解决现有模型未涉及不同区域间能源交互策略，代理商向区域用户购电定价方面，目标仅联合不同用电产能模型，在不同区域间用电关系研究不清晰，对于储能以及电动汽车的充放电过程，也未考虑合理约束条件等问题。
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公开(公告)号：CN116094004A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211617809.X
申请日：2022-12-15
Applicant: 常州大学
IPC: H02J3/32 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电动汽车优化调度技术领域，尤其涉及一种基于用户特性的电动汽车优化调度方法，包括通过蒙特卡洛进行电动汽车无序充电的仿真，生成每辆电动汽车的初始数据；通过峰谷平电价机制对电动汽车用户有序充放电进行引导，考虑电动汽车在放电过程中的电池退化成本，建立电动汽车电池老化模型；通过建立碳交易机制来补偿电动汽车电池老化成本，实现电动汽车的碳减排效益；建立考虑电动汽车用户及发电侧的双目标函数优化调度函数，实现发电侧与电动汽车用户侧成本最小；对目标函数进行多个约束。本发明引入了碳交易机制，使电动汽车用户能够通过碳交易来获取收益，从而抵消部分电动汽车电池老化的成本，激励用户参与V2G计划。
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公开(公告)号：CN116049704A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310016833.6
申请日：2023-01-06
Applicant: 常州大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及碳排放画像技术领域，尤其涉及一种基于k‑means算法的居民碳排放画像方法，包括搜集、筛选用户多维用能数据；设计居民碳排放画像的标签体系；对子标签数据处理并综合计算得到各维标签数据；使用SOM算法对用户用能碳排放综合数值进行初步聚类；使用k‑means聚类算法，以初步聚类的聚类中心作为参数输入参与聚类迭代过程。本发明以帮助电力公司制定合理的低碳调控措施为目标，对用户的属性进行标签化抽象，并提出和计算了各维用户的属性标签；结合SOM算法可自组织映射的优点，采用两阶段的k‑means聚类算法弥补了初始聚类中心不稳定，聚类结果易陷入局部最优的缺陷。
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公开(公告)号：CN110556822B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201910743549.2
申请日：2019-08-13
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及一种含电动汽车消纳大规模风电的机组组合计算方法，以常规火电机组、风电场、插入式电动汽车以及负荷侧的紧急需求响应为研究对象，建立风电的弃风成本、直接购买模型、电动汽车充放电成本及电池老化成本模型，并建立需求响应模型，在此基础上建立以系统总运行成本最小为目标的含电动汽车消纳大规模风电的机组组合模型，采用基于教与学优化算法求解此问题。本发明通过对插入式电动汽车的充放电功率、效率、电池老化成本以及相应的充放电总成本进行研究，分析电动汽车参与调度对系统总运行成本的影响，在需求响应中考虑负荷的自弹性和互弹性，从而制定出紧急需求响应计划能显著降低系统总运行成本，优化了负荷曲线。
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