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公开(公告)号：CN111458652B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010524096.7
申请日：2020-06-10
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种直流充电桩的故障确定方法、装置和设备，方法包括以下步骤：获取直流充电桩的输出电压波形、输出电流波形、充电前直流充电桩插座的初始温度以及充电时直流充电桩插座的充电温度；采用FFT算法对输出电压波形和输出电流波形进行分析，计算得到电压各谐波分量的幅值、电压直流分量的幅值、电流各谐波分量的幅值和电流直流分量的幅值；计算电压波形畸变率和电流波形畸变率；根据充电温度和初始温度计算充电桩插座的温升；根据电压波形畸变率、电流波形畸变率和温升对直流充电桩进行故障确定。该直流充电桩的故障确定方法使用直流信号波形畸变率和温度双重判据，提高了判断准确度，减少或避免重大事故发生。
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公开(公告)号：CN111624428A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010523134.7
申请日：2020-06-10
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种支持远程云服务的交流充电桩的故障诊断装置，应用于交流充电桩，包括：电压采集模块、电流采集模块、AD转换模块、数据处理模块以及充电插座；本发明的AD转换模块同步接收电压采集模块和电流采集模块输入的匹配的模拟量值，有利于提高数据采集的精确度，并且，PWM脉冲信号的采集通过数据处理模块中的定时器实现，在一定程度上能够减少AD转换模块的作业量，进一步提升模拟量值的准确度以及PWM脉冲信号的测量精确度；另外，AD转换模块与数据处理模块能够在同一采样周期内对交流充电桩中的所有的模拟量值以及PWM脉冲信号进行采集，极大地减少了采集现场数据所花费的时间，明显提升工作效率。
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公开(公告)号：CN110518679A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910816563.0
申请日：2019-08-30
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本申请公开了一种可控充电负载电路及其控制方法，包括依次相连的移相全桥变换器、三相桥臂和三相LC滤波器，移相全桥变换器的输入端连接待测电源，其中：在第一工作模式下，三相桥臂和三相LC滤波器结合作为三相交错并联buck交换器，三相LC滤波器的输出端连接车载动力电池包；在第二工作模式下，三相桥臂和三相LC滤波器结合作为三相逆变器，三相LC滤波器的输出端连接电网。本申请中可控充电负载电路主要由电力电子器件构成，功率密度高、体积小、重量轻，效率较高，能够节约85％以上的电能，通过选择相应的工作模式和控制策略可控充电负载电路产生相应的测试环境，测试环境的调整灵活，能够满足各类不同的需求。
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公开(公告)号：CN118764166A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410998055.X
申请日：2024-07-24
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种支撑用户侧资源参与需求响应的网络安全方法和相关装置，属于电力行业需求响应技术领域。该方法通过区块链技术的应用，为需求响应过程提供了去中心化的信任基础。安全资源分配优化模型的引入，使得系统能够更高效地管理共识过程中的资源。通过对每个时段共识过程的区块数量和区块共识节点的子信道进行优化分配，最大化了共识吞吐量与降低区块共识时延，从而提高了整个需求响应系统的处理速度和响应效率，实现了两个矛盾指标之间的动态平衡。长期去中心化约束的设置确保了区块链网络在扩大规模和长期运行中仍能维持较高的去中心化程度。保障了区块共识过程中的长期抗风险能力，也保障了需求响应的安全性。
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公开(公告)号：CN118536839A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410872310.6
申请日：2024-07-01
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N3/006
Abstract: 在本申请提供的电力负荷可调潜力评估方法、装置、存储介质及设备中，该方法包括：确定电力负荷模型，电力负荷模型为采用自适应最小二乘法结合粒子群优化算法进行参数优化得到的；采用电力负荷模型进行电力负荷预测，并基于预测结果确定预设电力负荷管理综合评价指标体系中的各个第一指标值，预设电力负荷管理综合评价指标体系包括客户用电价值综合评价指标体系和管理效益综合评价指标体系；根据各个第一指标值确定预设负荷可调节潜力指标体系中的各个第二指标值，采用VIKOR法和集对分析‑可变模糊集耦合评价法，对各个第二指标值进行电力负荷可调潜力评估。如此，实现对电力负荷管理的价值进行评估，并在价值评估体系下充分挖掘潜力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110166328B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201910603962.9
申请日：2019-07-05
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明公开了一种需求响应设备的测试装置，包括用于连接上位机的输入接口，用于连接待测需求相应设备的接口适配器，存储器以及分别与输入接口、接口适配器和所述存储器连接的控制器；其中，控制器用于通过输入接口接收测试用例数据，将测试用例数据存储于存储器，将测试用例数据转换为测试用例报文后通过接口适配器导入待测需求相应设备并接收待测需求响应设备的反馈信号，按预设规则分析反馈信号得到测试结果；测试用例数据的测试项目包括注册服务、轮询服务、事件服务、选择服务和报告服务。可见，本发明提供了一种便携的一体化测试装置，实现了需求响应设备所需的一致性测试实验的完整测试，具有较强的通用性，利于推广实施。
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公开(公告)号：CN111458652A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010524096.7
申请日：2020-06-10
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种直流充电桩的故障确定方法、装置和设备，方法包括以下步骤：获取直流充电桩的输出电压波形、输出电流波形、充电前直流充电桩插座的初始温度以及充电时直流充电桩插座的充电温度；采用FFT算法对输出电压波形和输出电流波形进行分析，计算得到电压各谐波分量的幅值、电压直流分量的幅值、电流各谐波分量的幅值和电流直流分量的幅值；计算电压波形畸变率和电流波形畸变率；根据充电温度和初始温度计算充电桩插座的温升；根据电压波形畸变率、电流波形畸变率和温升对直流充电桩进行故障确定。该直流充电桩的故障确定方法使用直流信号波形畸变率和温度双重判据，提高了判断准确度，减少或避免重大事故发生。
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公开(公告)号：CN119765418A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411619538.0
申请日：2024-11-13
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种电动汽车集群的调度潜力确定方法、装置、设备和介质。所述方法包括：获取电力系统所属区域内电动汽车集群在当前时段的目标调度需求信息；目标调度需求信息包括各电动汽车的充电需求信息和电池状态信息，以及电力系统所属区域内各充电桩的充放电参数；获取电动汽车集群的调控潜力预测模型；调控潜力预测模型根据电动汽车集群的调控潜力函数和调度约束函数确定，调控潜力函数用于表征电动汽车集群在未来时段内可调功率的变化情况，调度约束函数用于对电动汽车集群的充放电进行约束；基于调控潜力预测模型，根据目标调度需求信息，确定电动汽车集群在未来时段的可调度范围。采用本方法能够快速、准确确定电动汽车集群的调度潜力。
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公开(公告)号：CN118921191A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410928285.9
申请日：2024-07-11
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: H04L9/40 , H04L67/12 , H04W4/40 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于联邦学习的智能车联网流数据隐私保护方法和系统，通过在基于联邦学习的智能车联网框架中，将框架中生成的流数据采用成对相似性策略进行新旧训练样本的替换，同时采用动态数据存储策略保持本地训练数据的总大小不变；其中，成对相似性策略是将新生成的流数据中数据点相似性满足预设相似条件的数据点作为需要替换的数据点，替换到训练样本中；动态数据存储策略为利用缓冲区存储新生成的流数据以及替换的旧数据点。本发明采用成对相似性策略和动态数据存储策略，使用流数据中的样本来替换原始数据集中的相似样本并保持训练样本数量不变，通过保持数据分布不变来解决灾难性遗忘的问题，同时也保证了联邦学习训练过程的有效收敛。
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公开(公告)号：CN118734937A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410800974.1
申请日：2024-06-20
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种基于DNN的充电桩故障检测的联邦学习方法和相关装置，包括初始化全局模型；在联邦学习的一个轮次中，将全局模型分发到参与联邦学习的各个充电桩，以便各个充电桩基于本地历史故障参数数据进行本地模型的训练；持续搜集各个充电桩训练好的本地模型等待聚合；搜集完毕后将搜集到的本地模型进行平均聚合，得到新的全局模型；执行联邦学习的全部轮次，得到最终的基于DNN的充电桩故障检测的全局模型。本发明中不同品牌的充电桩通过联邦学习框架，能够在不直接交换数据的情况下共享模型学习成果，解决了现有基于深度神经网络算法无法实现不同品牌的充电桩数据共享的问题。
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