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公开(公告)号：CN110829474A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911146952.3
申请日：2019-11-21
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用大数据智能储能支撑电网动态安全的方法与系统，通过智能车载终端采集车辆实时SOC，计算电动汽车预测充放电功率，将预测充放电功率与支撑电网安全运行的调度功率相比较，准确计算电动汽车群实际可调度充放电功率。然后，根据参加调度车辆的电池SOC智能分配不同车辆实际可调度功率按照，充分考虑了不同车辆的实际可调度潜力，保障电池寿命的同时最大程度完成电动汽车充放电功率支撑电网安全运行的技术问题。
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公开(公告)号：CN116187577A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310225051.3
申请日：2023-03-09
Applicant: 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 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 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种适用于高铁站区电网负荷的中长期预测方法及系统，方法包括：1）采集高铁站区电网负荷数据；2）对采集得到的高铁站区电网负荷采样数据进行预处理，将高铁站区电网负荷的采样数据划分出训练数据集；3）依据输入的高铁站区电网负荷训练数据集初始化多元双层学习网络模型；4）将高铁站区电网训练数据集输入多元双层学习网络进行特征训练；5）计算步骤4）输出数据的相关性；6）计算多元双层学习网络模型的单元内部的输出权重矩阵；7）更新特征层的输入权重矩阵；8）利用训练好的多元双层学习网络预测模型对高铁站区电网负荷进行中长期预测。本发明的预测方法可以解决高铁站区电网负荷的中长期预测问题。
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公开(公告)号：CN110829474B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201911146952.3
申请日：2019-11-21
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用大数据智能储能支撑电网动态安全的方法与系统，通过智能车载终端采集车辆实时SOC，计算电动汽车预测充放电功率，将预测充放电功率与支撑电网安全运行的调度功率相比较，准确计算电动汽车群实际可调度充放电功率。然后，根据参加调度车辆的电池SOC智能分配不同车辆实际可调度功率按照，充分考虑了不同车辆的实际可调度潜力，保障电池寿命的同时最大程度完成电动汽车充放电功率支撑电网安全运行的技术问题。
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公开(公告)号：CN111142027A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911423345.7
申请日：2019-12-31
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/3842
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的磷酸铁锂电池荷电状态监测预警方法，利用训练数据集对T-S模糊神经网络模型进行训练，得到训练后的T-S模糊神经网络模型；训练后的T-S模糊神经网络模型输入T时刻实际电池电压、电池电流、电池温度数据，输出估算的电池SOC；当电池SOC下降率高于设定值时，发出电量下降过快，电池异常的预警信号；当电池SOC低于10%时，发出电池低电量的预警信号。本发明提供的一种基于神经网络的磷酸铁锂电池荷电状态监测预警方法，能够有效提高SOC估计精度，并对电池荷电状态的监测预警，提高电池可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN117411052A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311151130.0
申请日：2023-09-07
Applicant: 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 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 , 南瑞集团有限公司
IPC: H02J3/32 , G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种适用于高铁站区储能容量配置方法及系统，方法包括：通过设置采样周期，获取高铁站区储能容量参数；基于所述高铁站区储能容量参数搭建高铁站区储能容量的待配置模型；基于所述高铁站区储能容量的待配置模型，通过混合优化算法获得最优配置系数，进一步获得高铁站区储能容量配置方案；本发明兼顾了系统储能与高铁的再生制动功率，通过混合优化算法寻找最优平衡点，实现高铁站区储能系统的准确充放电；此外，本发明提供的基于磁力球的混合优化方法，可以利用磁力球之间的吸引和排斥力获得最优的平衡系数，提供最优的高铁站区储能系统充电放配置策略。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116131326A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211730944.5
申请日：2022-12-30
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种风电场与制氢一体化系统协调控制方法，属于控制方法技术领域，方法包括：对风电机组进行安装和建模，获取风电机组运行模型；对制氢系统进行安装和建模，获取制氢系统运行模型；根据所述风电机组运行模型和制氢系统运行模型，对风电场与制氢一体化系统进行并网安装，构成并网系统；对所述并网系统进行协调控制器安装，以实现风电场与制氢一体化系统协调控制。该方法能够解决当前由风电场和制氢系统组成的并网系统无法充分平滑风电场输出及在保持制氢系统高容量因数的同时持续产生氢气的问题。
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公开(公告)号：CN115470964A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210935750.2
申请日：2022-08-04
Applicant: 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 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 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高铁站区电网负荷的预测方法、装置及存储介质，其方法包括：获取高铁站区采样点在当前采样周期的电网负荷；将当前采样周期的电网负荷输入训练好的多层次学习网络预测模型，预测下一采样周期的电网负荷；其中，所述多层次学习网络预测模型的训练包括：获取高铁站区采样点在多个连续采样周期的电网负荷，并生成训练数据集；对训练数据集进行预处理，估计最优时延和嵌入维度；根据训练数据集、最优时延和嵌入维度对预构建的多层次学习网络预测模型进行训练；本发明可以有效地提高多层次学习网络对电网负荷的泛化能力，具有良好的预测性能。
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公开(公告)号：CN110768255B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201911132954.7
申请日：2019-11-19
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了考虑充电设施安全状态的负荷调控方法、系统及存储介质，所述方法包括：建立电网负荷的约束条件；根据所述约束条件对电网负荷进行调控。本发明可根据电动充放电规律，从而实现对电动汽车充放电行为的引导和负荷控制。
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公开(公告)号：CN115622020A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211299289.2
申请日：2022-10-21
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网河北省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向直流负荷的虚拟电厂系统及运行方法，该虚拟电厂系统包括：新能源发电系统，直流储能系统，能量控制系统，三相整流桥模块和直流电能表；本系统通过能量控制系统监测新能源发电系统输出功率、直流储能系统荷电状态和直流负荷需求功率，以及控制新能源发电系统、直流储能系统和三相整流桥模块与直流母线连接线路的通断。本发明根据实时电价和直流负荷需求制定面向智能家居直流负荷的虚拟电厂运行策略，提高清洁能源利用率，降低用电成本。
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公开(公告)号：CN112124135A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010837855.5
申请日：2020-08-19
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车共享充电需求分析方法及装置，首先提取充电电动汽车信号特征，其次根据特征采用前馈神经网络进行电动汽车识别分类，然后根据日充电需求直方图建立充电习惯模型，最后通过日充电需求核密度估计完善所建模型，完成电动汽车共享充电需求分析。本发明提出电动汽车共享充电需求分析方法的准确高效，具有较强的通用性和实用性，对将来新兴住宅小区规模化电动汽车有序共享充电具有重要意义。
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