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公开(公告)号：CN115378009A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210379957.6
申请日：2022-04-12
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 一种基于电动汽车分群的日前调控计划生成方法及系统，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，对区域内的电网负荷数据进行采集，并确定该区域的电网调控时段；步骤2，基于所述电动汽车的并网状态采集所述电动汽车的需求响应参数，并构建所述电动汽车的需求响应矩阵，同时基于所述电动汽车的并网时段和所述电网调控时段之间的关联关系对所述电动汽车进行分群从而获取不同群体下所述电动汽车的可调度容量；步骤3，以区域内电网总负荷波动最小、电网总负荷离群点位置最优为原则构造目标函数，以不同群体下所述电动汽车的可调度容量和所述电网负荷数据为粒子群算法的输入，对所述目标函数进行求解，以生成所述电动汽车的日前调控计划。
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公开(公告)号：CN114492941A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111646119.2
申请日：2021-12-29
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 一种基于集群划分和数据增强的整县分布式光伏预测方法，具体是：对整个县的光伏出力历史数据库选择晴天的典型功率曲线，以单站最大功率对出力进行标幺化；计算皮尔逊相关系数作为距离度量，利用基于密度的抗噪聚类算法(Density‑Based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN)对光伏站点进行聚类，形成集群划分，对于异常点，使用k近邻搜索，划分到最近集群；在集群内通过生成式对抗神经网络对历史数据进行数据扩充；将原始数据和生成的数据图片化共同训练深度卷积网络预测模型。本发明的预测方法通过改进的GAN的动态博弈过程训练过程学习到原始数据分布，然后生成相应分布的数据，补充了整县光伏历史数据库，通过增强的训练集训练深度卷积神经网络，提高了模型预测精准度。
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公开(公告)号：CN114372335B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202111564632.7
申请日：2021-12-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/23 , G06F113/04
摘要： 一种基于电网网格化划分的电动汽车并网拓扑辨识方法及系统，利用电动汽车充电站/充电桩聚集点和变电站的地理位置数据，在配网网格化的基础上，建立电动汽车充电站/充电桩聚集点及变电站的坐标，并以变电站坐标为中心作出配网供电分区的泰森多边形，把划分出的泰森多边形作为单元区域，将变电站与电动汽车充电站/充电桩聚集点进行匹配，并与配网所划分的网格进行关联，从而达到对电动汽车充电桩快速建模的目的。
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公开(公告)号：CN114462854A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210118946.2
申请日：2022-02-08
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 东南大学 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 含新能源和电动汽车并网的分层调度方法及其系统，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，基于并网的所述新能源与电动汽车特性，建立新能源预测误差模型和电动汽车响应误差模型；步骤2，以系统最小总负荷、新能源最大总消纳为目标函数建立上层模型，以电动汽车代理商成本最小化、代理商出力与调度计划的偏差最小化、电动汽车响应优先级最大化为目标函数建立下层模型，将步骤1中的所述模型代入至步骤2的双层模型中；步骤3，采用改进的遗传算法对所述双层模型进行求解，并获得调度结果。本发明优化了编码过程，合理控制交叉率和变异率，保持了解空间的多样性提高了算法的收敛速度，提高了全局最优解的准确率。
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公开(公告)号：CN114372335A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111564632.7
申请日：2021-12-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/23 , G06F113/04
摘要： 一种基于电网网格化划分的电动汽车并网拓扑辨识方法及系统，利用电动汽车充电站/充电桩聚集点和变电站的地理位置数据，在配网网格化的基础上，建立电动汽车充电站/充电桩聚集点及变电站的坐标，并以变电站坐标为中心作出配网供电分区的泰森多边形，把划分出的泰森多边形作为单元区域，将变电站与电动汽车充电站/充电桩聚集点进行匹配，并与配网所划分的网格进行关联，从而达到对电动汽车充电桩快速建模的目的。
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公开(公告)号：CN112039438B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202011045152.5
申请日：2020-09-28
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： H02S50/10
摘要： 本发明公开一种光伏方阵串内的故障趋势精准定位方法及其系统，故障趋势精准定位方法包括以下步骤：实时监测光伏方阵中各个光伏串支路电流Ii，通过Ii计算各支路电流平均值引入残差ri及预设阈值εTh；通过残差ri及预设阈值εTh的大小比对判断是否发生光伏发电系统光伏方阵中发生光伏串内故障；如若发生故障，则检测算法是否已经存在光伏阵列故障自动检测及定位模型，如果存在则进入故障自动检测及定位算法转换模块，当系数残差Exsit为1，利用故障定位函数进行故障定位，输出故障定位信息。本发明故障趋势精准定位方法故障类型针对性强，调用物理量较少，针对光伏方阵内部光伏串之间的故障，对每串电流检测值，能够实时对串内故障进行检测，有效地防止故障规模扩大化。
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公开(公告)号：CN109782124B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201811584067.9
申请日：2018-12-24
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 一种基于梯度下降算法的主配用一体化故障定位方法及系统。在该故障定位方法中，基于梯度下降算法对实现主配用一体化网络模型的故障定位，同时基于上述方法，构建了由数据采集模块，分析模块以及准确率评估模块构成的故障定位系统。本方法以一个IEEE标准33节点拓扑算例进行验证。算例通过模拟电网故障，通过数据采集模块统计各节点测量多维度数据并预处理，运用神经网络梯度下降算法思想，建立多层神经网络，选择合适的激励函数进行非线性激励，基于梯度下降算法对模型定位的准确度进行优化，在故障定位计算模块中给出故障支路定位结果。算例仿真表明，能够以较高的精确度对故障发生支路进行定位。该故障定位方法可以有效地定位电网故障发生支路，对电网的运行抢修提供有效的决策依据，减少经济损失。
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公开(公告)号：CN115378009B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202210379957.6
申请日：2022-04-12
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 一种基于电动汽车分群的日前调控计划生成方法及系统，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，对区域内的电网负荷数据进行采集，并确定该区域的电网调控时段；步骤2，基于所述电动汽车的并网状态采集所述电动汽车的需求响应参数，并构建所述电动汽车的需求响应矩阵，同时基于所述电动汽车的并网时段和所述电网调控时段之间的关联关系对所述电动汽车进行分群从而获取不同群体下所述电动汽车的可调度容量；步骤3，以区域内电网总负荷波动最小、电网总负荷离群点位置最优为原则构造目标函数，以不同群体下所述电动汽车的可调度容量和所述电网负荷数据为粒子群算法的输入，对所述目标函数进行求解，以生成所述电动汽车的日前调控计划。
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公开(公告)号：CN112926790B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110292246.0
申请日：2021-03-18
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明公开了计及电网调度多维影响的供电路径决策方法及系统，首先，采集相关数据并分析最优供电路径决策的相关属性，构建最优供电路径决策指标；其次，利用梯形模糊数对语义指标信息进行转换等处理后，结合每个指标的相对重要性构造相对重要性矩阵；最后，根据指标的相对重要性矩阵计算每个指标的权重，并根据所得权重对各供电路径进行计算，获取最优供电路径。本发明的基于梯形模糊数的最优供电路径决策方法，可充分考虑不同调度人员偏好，为调度人员的日常工作提供便捷，确保电网的高效运行。
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公开(公告)号：CN112926790A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110292246.0
申请日：2021-03-18
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明公开了计及电网调度多维影响的供电路径决策方法及系统，首先，采集相关数据并分析最优供电路径决策的相关属性，构建最优供电路径决策指标；其次，利用梯形模糊数对语义指标信息进行转换等处理后，结合每个指标的相对重要性构造相对重要性矩阵；最后，根据指标的相对重要性矩阵计算每个指标的权重，并根据所得权重对各供电路径进行计算，获取最优供电路径。本发明的基于梯形模糊数的最优供电路径决策方法，可充分考虑不同调度人员偏好，为调度人员的日常工作提供便捷，确保电网的高效运行。
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