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公开(公告)号：CN102768314B
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201210230915.2
申请日：2012-07-05
IPC: G01R31/00 , G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种智能变电站双闭环测试装置，其特征在于：包括有主控板单元、数模转换单元、功率放大单元、反馈环切换单元、模数转换单元、液晶显示单元、网络通信单元以及给装置各单元提供不同电压的电源提供单元。该装置结合上位机软件平台和主时钟，能够测试变电站的合并单元、网络交换机、继电保护装置、测量控制装置、安控装置、计量装置、后台监控系统等二次设备的连接可靠性以及配置的正确性。该装置带有两个闭环，其中校正装置各单元零漂的闭环提高了自动化程度，减少了装置调试人员的工作量，同时也减少了该装置的后期维护，让智能变电站现场调试人员能够在实验前校正系统误差；另一个闭环能够实时监测双闭环测试装置的输出量，并根据检测值校正稳态时的输出波形。
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公开(公告)号：CN102547969A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201210043274.X
申请日：2012-02-24
Abstract: 本发明公开了一种面向电力系统的高精度无线时钟同步系统，采用了在物理层中添加硬件辅助时间戳电路，将时间戳的标识从传统的应用层或者数据链路层(MAC)转移到物理层(PHY)中，将时间戳信息传送给中央处理器，相对现有技术的硬件时间戳方法，由于其近一步避免了数据链路层的驱动程序及其中断响应存在的不确定性时延，因而具有更高的时间同步精度高，同时可靠性和安全性也得到了进一步提高，满足了各种分布式系统对时钟同步精度高的要求，同时又不适合铺设电缆的应用场合。
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公开(公告)号：CN102009625B
公开(公告)日：2012-04-11
申请号：CN201010528873.1
申请日：2010-11-02
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: Y02T10/7005 , Y02T10/7088
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车充电预定与导航系统，利用现有的电动汽车电池管理系统，实时监控车载动力电池电量，当电动汽车车载动力电池电量低于某一阈值时，通过CAN总线接口向MCU主控制模块发出充电请求、车载动力电池的型号信息、剩余电量信息，利用GPS模块获取电动汽车的位置信息、速度信息传递给MCU主控制模块；然后MCU主控制模块根据这些信息，找到最近的、有与电动汽车车载动力电池匹配的空闲充电装置的充电站进行预定和导航。本发明电动汽车充电预定与导航系统是基于现有的GPS导航系统、电动汽车电池管理系统以及无线通信技术提出的，当电动汽车电量不足的情况下，预定充电站空闲充电装置，然后通过导航系统规划出到该充电站的路径，填补了电动汽车充电预定、导航的空白。
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公开(公告)号：CN119171547A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411269810.7
申请日：2024-09-11
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种惯量阻尼自适应的光储并网系统VSG功频控制方法，基于光储混合VSG系统结构特性和混合储能工作特性设计混合储能功率控制策略；其次，通过引出逆变器的输出频率偏差与频率变化率设计提升逆变器输出功频动态、稳态特性的惯量阻尼自适应控制策略，并在自适应策略中引入惯性环节以协调逆变器与储能系统的动态特性，最后给出控制参数整定方法。
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公开(公告)号：CN118630745A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410737157.6
申请日：2024-06-07
Applicant: 电子科技大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: H02J3/00 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F18/2431 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer网络和高斯过程残差建模学习的概率净负荷预测方法，首先，Transformer网络利用丰富的历史数据，获得净负载预测结构并对电力系统净负荷进行初步预测；在此基础上，利用高斯过程残差建模学习方法对Transformer网络的预测误差进行建模，通过残差高斯过程回归的后验模型获得Transformer网络的概率预测误差，并修正Transformer网络的预测结果，该方法能够结合神经网络和高斯过程方法的优点，从而获得准确的概率预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118449163A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410536692.5
申请日：2024-04-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习算法的储能一次调频功率控制方法，包括如下步骤：S1、构建储能一次调频功率控制方案；储能一次调频功率控制包括3个模块：储能一次调频出力计算模块、储能单元输出功率和SOC监测模块和储能一次调频功率分配模块；S2、将储能一次调频功率分配问题描述为马尔科夫决策问题；S3、基于DDPG算法训练马尔科夫决策模型，得到储能一次调频功率分配最优策略，实现储能一次调频功率最优控制。本发明将DDPG算法引入储能一次调频控制技术领域，可以根据系统频率变化和各储能单元运行状态决策储能出力大小，提高储能一次调频控制的可靠性和精确性。
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公开(公告)号：CN117134362A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311178285.3
申请日：2023-09-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种构网型逆变器电压控制方法、系统、设备及介质，涉及电力系统技术领域，该方法包括：根据当前时刻电力系统的状态变量测量值和状态变量预测值，确定第一电压控制补偿值；根据当前时刻电力系统的输电线路的输出电压和电压源换流器输出电压之间的电压降确定第二电压控制补偿值；对所述第一电压控制补偿值和所述第二电压控制补偿值进行加权求和，确定所述构网型逆变器的总电压补偿值。本发明提高了电力系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN117060400A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311065446.8
申请日：2023-08-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种城市配电网韧性恢复方法、系统、设备及介质，涉及配电网韧性恢复技术领域。该方法包括：根据极端事件下的城市配电网的调度特点，构建多元分布式资源协同恢复模型；基于可再生能源的历史运行数据生成可再生能源预测数据；以最小化资源调度的运营成本和保证中断负荷的快速稳定恢复为目标确定目标函数；获取不确定性运行数据；基于信息间隙决策理论，根据可再生能源预测数据、不确定性运行数据、目标函数和多元分布式资源协同恢复模型，确定调度模型；对调度模型进行求解，得到全局最优调度恢复方案。本发明能够提高调度策略的准确性。
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公开(公告)号：CN116722555A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310693833.X
申请日：2023-06-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: H02J3/12 , G06Q50/06 , G06N3/092 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于表征网络和深度强化学习的配电网电压控制方法，首先设定两个目标函数，然后进行离线训练：通过对代理模型的训练，得到全局图注意力网络模块的参数θgat，在此基础上，进一步对表征网络进行训练，得到编码器中的变量θe，进而再对基于SAC的电压控制模型进行训练，得到动作网络θa，最后依据离线训练得到参数对配电网的实时状态st使用表征网络进行特征提取，得到的特征在动作网络中生成动作at并执行，得到实时电压控制后的新状态st+1，并根据新状态st+1计算得到配电网所有节点新的电压值。这样使得配电网电压控制对数据采集误差具有鲁棒性，弱化对精确配电系统模型的需求，降低对配电网中难以获取的精确线路参数的依赖，同时也只需要对配电网进行部分观测。
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公开(公告)号：CN116720980A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310627202.8
申请日：2023-05-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F30/20 , G06Q30/018
Abstract: 本发明公开了一种基于CCER配额的综合能源系统容量配置方法，首先对进行源荷聚类，得出对应的典型日频次和聚类效果图；然后在火电机组中增加低碳耦合设备，并对它们分别建模；基于引入的碳排放配额的阶梯碳交易模型，通过matlab进行求解，得到目标函数最小时对应的各设备最佳容量值，以及设备各时段出力和电气功率平衡、系统总成本及碳排放量，从而完成能源系统的最优容量配置。
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