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公开(公告)号：CN117937731A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311700637.7
申请日：2023-12-12
Applicant: 上海电力大学
IPC: H02J13/00 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06F18/2433 , G06Q50/06 , H02J3/38 , H02J3/32
Abstract: 本发明公开了分布式灵活资源接入配电网的监测方法及系统，包括：获取低压配电台区终端各节点输入参数；根据所述输入参数建立基于不完整图嵌入的配电网拓扑监测模型，求解所述配电网拓扑监测模型的目标函数，获得预测的完整节点网络的拓扑连接关系和电压数据的矩阵；根据得到的电压数据矩阵，对节点进行分类；根据得到的拓扑连接关系矩阵，分析节点的拓扑连接关系，根据比较结果判断所述拓扑监测模型各节点之间连接的正确性，定位所述拓扑监测模型的异常连接节点，从而实现对各个节点的监测。能够实时准确的获取配电网拓扑结构，实现判断节点类型和低压配电台区数据异常的溯源。
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公开(公告)号：CN116896085A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310481195.5
申请日：2023-04-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司安吉县供电公司 , 上海电力大学
Abstract: 本发明公开了一种云端负荷库支撑的负荷自动识别匹配方法，克服现有技术中终端和云端协同上对网络资源占用过大、主站云端的计算资源压力大的问题，包括以下步骤：在台区终端部署负荷特征提取算法，基于台区终端存储的用户用电数据，进行台区用户负荷典型特征提取，得到待识别负荷的特征曲线；遍历计算待识别负荷的特征曲线和云端负荷库特征曲线的相似度，获取待匹配负荷的特征相似度矩阵，并建立待辨识负荷数据和云端负荷库特征映射关系；利用待匹配负荷的特征相似度矩阵，进行待辨识负荷与云端负荷库特征的匹配，云端将匹配结果分发到每个台区终端。降低主站计算资源和云端协同网络资源的压力，同时降低负荷分析算法对终端设备的过高性能要求。
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公开(公告)号：CN113541152B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110710361.5
申请日：2021-06-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 上海电力大学 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双环网多层拓扑优化的电动汽车有序充电方法及系统。本发明采用的技术方案为：分析中压配电网中双环网的拓扑结构，对配电网结构划分为馈线层、支线层和负荷层，获取含电动汽车的配电变压器以及开关站母线负荷数据；以开关站为研究对象，调整开关站之间的联络开关状态，在馈线层建立开关站群间动态重构模型；在属于同一开关站下的不同间隔支线之间以及在属于不同开关站的不同间隔支线之间安装柔性多状态开关，通过调整柔性多状态开关的状态，建立支线层动态拓扑重构模型；考虑含电动汽车的开关站内支线层负荷波动水平，制定电动汽车有序充电策略。本发明可以有效降低线路负荷峰值与波动性，明显提升配电网的供电能力。
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公开(公告)号：CN110739692B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201911087307.9
申请日：2019-11-08
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于概率图模型的配电网结构识别方法，包括步骤：(1)对用户智能电表的电压数据进行等距抽样并做预处理；(2)基于用户智能电表的电压数据，利用概率图模型建立配电网结构的数学模型，数学模型表征配电网中智能电表节点与电力连接线路之间的相互联系；(3)对所建立的数学模型进行化简，建立目标函数并假设未知参数；(4)对目标函数进行优化；(5)求解未知参数；(6)根据求解出的未知参数得到智能电表节点与边之间的联系，完成配电网结构的识别。与现有技术相比，本发明利用智能电表数据对拓扑展开识别，不需要其他设备辅助决策，方法简单，识别准确率高。
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公开(公告)号：CN110739692A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201911087307.9
申请日：2019-11-08
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于概率图模型的配电网结构识别方法，包括步骤：(1)对用户智能电表的电压数据进行等距抽样并做预处理；(2)基于用户智能电表的电压数据，利用概率图模型建立配电网结构的数学模型，数学模型表征配电网中智能电表节点与电力连接线路之间的相互联系；(3)对所建立的数学模型进行化简，建立目标函数并假设未知参数；(4)对目标函数进行优化；(5)求解未知参数；(6)根据求解出的未知参数得到智能电表节点与边之间的联系，完成配电网结构的识别。与现有技术相比，本发明利用智能电表数据对拓扑展开识别，不需要其他设备辅助决策，方法简单，识别准确率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110690055A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910838541.4
申请日：2019-09-05
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于黑磷/三氧化钼的柔性电极材料及其制备与应用，柔性电极材料的制备方法包括以下步骤：1)分别制备黑磷纳米片分散液及三氧化钼纳米带分散液；2)将黑磷纳米片分散液与三氧化钼纳米带分散液混合均匀，后经抽滤、揭膜，得到黑磷/三氧化钼柔性复合薄膜；3)将黑磷/三氧化钼柔性复合薄膜进行干燥，即得到柔性电极材料；柔性电极材料作为超级电容器电极，用于超级电容器中。与现有技术相比，本发明制得的柔性电极材料具有较高的电容量，柔韧性和稳定性良好，制备方法简单易行，在柔性电子器件方面具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN114123191B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202111449614.4
申请日：2021-11-30
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于潮流分块回溯解析的低压配电网线路参数辨识方法。利用配电变压器与用户的实时电压、电流有效值以及有功、无功功率等数据，建立城市及乡村的模型来实现低压配电网络内的线路参数辨识，具体的步骤包括如下：首先分类待规划低压配电网，建立其拓扑结构模型并对网络进行内部分块；然后利用配电变压器与用户的功率、电量、电压数据，根据用户与用户之间的关系建立阻抗约束和回溯潮流上游父节点阻抗约束模型；最后，通过对模型的求解，得到网络内部划分模块内阻抗估计情况，并通过阻抗变量扩展至全网络回溯解析模型，求解后得到该低压配电网内的阻抗估计。
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公开(公告)号：CN116258383A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211102903.1
申请日：2022-09-09
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州市临安区供电公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 上海电力大学
Inventor： 金旻昊 , 宣羿 , 孙智卿 , 黄建平 , 樊立波 , 张旭东 , 韩荣杰 , 黄佳斌 , 来益博 , 方立 , 赵健 , 屠永伟 , 王亿 , 陈益芳 , 蒋建 , 方响 , 丁琰 , 殷涵 , 吕华 , 胡慧琳 , 李梁 , 王均健 , 王小宇 , 邵鹏程 , 张建松 , 沈思琪 , 邢双双
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种基于户变关系辨识的配电网数据质量管理方法，包括：S1：获取用户与配变的测量数据；S2：将用户与配变的测量数据分别做相关性分析，进行用户与配变的匹配分类；S3：计算分类好的各用户的马尔科夫电压相关性，使用阈值法对同一大类下的用户进行降维归集，将用户集电量合并作为电量初值放入电量平衡法中计算；S4：设置关联变量以建立配变和用户之间的等式关系；S5：建立电量平衡优化模型，通过求解模型获得变压器和用户之间的最优连接问题；S6：用线损方法验证计算所得户变关系的准确率，对同一台区下的错误用户进行识别，并归类到正确的台区。本发明通过用户与配变的测量数据进行计算并分类，能够快速找到户变关系异常的情况。
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公开(公告)号：CN113541164B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110710371.9
申请日：2021-06-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 上海电力大学 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑开关站下支线重组的电动汽车充放电控制方法及系统。本发明采用的技术方案为：分析供电单元内各开关站的结构，获取所需优化开关站的所有间隔支线历史负荷数据，以及支线上电动汽车充电负荷数据；评估开关站母线总负荷水平，建立以开关站内两条母线负荷波动最小值为目标的支线重组优化模型；利用支线重组优化模型完成支线重组优化后，建立以含电动汽车的各间隔支线负荷波动最小值为目标的有序充放电双层优化模型，针对间隔支线下的电动汽车制定有序充放电控制方法。本发明可有效降低线路负荷峰值与波动性，明显提升配电网的供电能力。
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公开(公告)号：CN111199363B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202010064451.7
申请日：2020-01-20
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F113/04 , G06F111/10
Abstract: 一种最大相关性筛选算法实现拓扑识别方法，包括以下步骤，S1：获取用户智能电表电压时间序列及配变TTU电压时间序列数据为样本；S2：对获取的所述时间数据进行预处理，得到节点对应的随机变量；S3：利用所述节点对应的随机变量建立数学模型和目标函数；S4：求解所目标函数的权重参数W；S5：合成相关性矩阵K；S6：利用所述相关性矩阵K得到拓扑结构。1.准确度高：提出的数据预处理方法能有效减少数据噪音的影响，充分挖掘和利用数据隐含的结构关系，提高拓扑识别的准确性；2.实用性强：相比于根据局部已知拓扑辨识剩余拓扑或者对已知拓扑进行验证的方法，该方法能够在完全未知拓扑的情况下直接产生配电网拓扑结构。
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