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公开(公告)号：CN106713425A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611120547.0
申请日：2016-12-08
Applicant: 国网江苏省电力公司南京供电公司 , 东南大学 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
CPC classification number: H04L67/12 , H02J13/0013 , H04L41/0823
Abstract: 本发明公开了一种基于扩展IEC60870‑5‑104的配电网通信优化。包括如下步骤：(1)ACSI客户端根据相应的需求建立抽象服务，包括数据更新以及遥控操作。(2)SCSM根据ACSI描述的服务，自动生成扩展的以XML为基础的104文件。(3)判断104文件的大小，若消息过大，则启用Huffman‑LZMA压缩模块。反之，则正常通信。(4)ACSI服务器端获取104文件的大小，判断104文件是否经过压缩，是则启用Huffman‑LZMA解压模块，否则正常通信。(5)ACSI服务器端根据请求参数执行相关服务。本发明对产生的扩展的104文件进行选择性地压缩，即所谓实现了基于扩展IEC60870‑5‑104的配网通信优化，特别是采用Huffman‑LZMA算法处理104文件的大小，有助于配电终端模型信息快速传输，利于设备的即插即用。
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公开(公告)号：CN105356446A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510691466.5
申请日：2016-01-07
Applicant: 江苏省电力公司南京供电公司 , 江苏省电力公司 , 国家电网公司 , 东南大学 , 国电南瑞科技股份有限公司
CPC classification number: Y04S10/60 , H02J3/00 , H02J2003/007
Abstract: 本发明涉及一种电力系统网络的风险评估方法，属于数据处理技术领域。该法执行如下步骤：1）将区域内的总负荷值以一个集中负荷a表示，将区域内的所有分布式电源定义为随机变量集合A，区域内的；2）根据区域内的负荷以及分布式电源之间的相关性划分区域的边界条件；3）根据步骤2）确定的边界情况对电力系统网络，并确定电力系统网络的结构；4）获取步骤2）中六种边界条件的各变量的历史时序数据，并按照时间顺序编号，形成以编号及功率数值为标签的数据对；5）利用蒙特卡洛法分别计算步骤2）中的六种边界情况下的电力系统潮流方程，为电力系统网络的风险进行评估。该方法为电力网络评估规划提供了有效依据，减少了许多不必要的工作。
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公开(公告)号：CN105262167A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510691246.2
申请日：2015-10-22
Applicant: 江苏省电力公司南京供电公司 , 江苏省电力公司 , 国家电网公司 , 东南大学 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: H02J7/00
Abstract: 本发明涉及一种区域内电动汽车有序充电控制方法，该方法基于出行链思想分析电动汽车出行特性，收集所述区域内所有N辆电动汽车的出行链信息，获取电动汽车用户起始时刻的电池荷电状态并分析获取电动汽车充电时间和充电场所；获取电网运行状态信息,更新常规负荷曲线；最后以最大化降低配电网的负荷峰谷差为目标，利用遗传算法确定每辆电动汽车的最优充电时间段和最优充电时长。本发明能够制定控制电动汽车有序充电策略，利用出行链思想对充电负荷进行预测，提高电动汽车负荷预测的真实性，增加控制策略的实用性，起到降低峰谷差、减小负荷波动的作用。
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公开(公告)号：CN103077799B
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201210514705.6
申请日：2012-12-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种被动型氢钟超均匀C场磁筒及其制作方法，本发明的C场磁筒包括磁筒骨架和磁场线圈，磁场线圈缠绕在圆柱形磁筒骨架的外侧。线圈具有磁场均匀度补偿作用，磁筒表面的线圈关于中点呈对称分布，线圈的漆包线在磁筒表面紧密绕制一层，通过改变漆包线的线径来实现不同密度的线圈的绕制，而无需通过叠层绕制来增加线圈的密度，在圆筒形磁筒的两端和距中心L/8处的L/16长度（L为线圈总长度）内线圈密度加大为标准密度的2倍和4倍。本发明提出的C场磁筒的线圈参数经过优化设计选取，在储存泡空间区域内轴线上的磁场均匀度误差能达到2‰以下，而整个空间内均匀度误差可以小于5‰，满足被动型氢钟对C场的超均匀度要求。
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公开(公告)号：CN102931629A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210392603.1
申请日：2012-10-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于工业自动化及航空航天测控领域对4~20mA或0~20mA电流型变送信号的输入通道进行快速继电保护的方法及其电路。该方法不同于传统使用稳压二极管和自恢复保险丝的电流输入信号保护方法，引入了基于反馈控制的保护回路，在电流信号输入取样电阻前的环路中串接一个高速信号继电器的常闭触点，并将取样电阻上的电压反馈给电压比较器，当输入电压超过系统安全基准时比较器产生信号继电器驱动信号，继电器线圈得电，使得电流环断开，并产生声光报警，这样对输入的ADC通道起到了快速保护作用，防止输入通道因为过流或短路损坏ADC，这种方法较传统方法更加快速、可靠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102702762A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210087410.5
申请日：2012-03-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种MAPE增容的玄武岩纤维-木塑复合材料，其特征在于玄武岩纤维与木塑材料的重量比为1∶6到1∶3，且MAPE的含量范围为1-10重量%。制备方法，包括以下步骤：（1）采用双辊开炼机对玄武岩纤维、木塑材料、MAPE进行塑化混炼，前后辊筒温度分别为160℃和170℃，开炼10min；（2）利用平板硫化机热压成型，成型温度180℃，预热5min，保压10min，压力8MPa；（3）卸模后再冷压15min，即得成品。获得的复合材料与无MAPE的样号相比，抗拉，弯曲强度及断裂伸长率的最大增幅均在三分之一以上。且添加MAPE后木质纤维与HDPE几乎已经融合成一体，并在BF表面形成界面层，复合效果好。
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公开(公告)号：CN118826029A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410904901.7
申请日：2024-07-08
Applicant: 东南大学 , 国网宁夏电力有限公司
IPC: H02J3/06 , H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/14 , G06N3/0464 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的电力系统韧性提升的方法及系统，涉及电力系统技术领域，包括以下步骤：建立系统运行点和韧性指标样本集作为模型的输入输出；通过图卷积神经网络建立输入输出之间的映射关系，构建韧性指标预测器；将预测器线性化加入到调度决策中，通过合理调整系统运行点的分布实现韧性的提升。本发明将韧性指标直接纳入到调度决策中，能够在灾害发生前对系统发电机出力进行调整，以最大程度减少失负荷量，提高系统的韧性。
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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
Applicant: 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
Abstract: 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：CN112148011B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202011013015.3
申请日：2020-09-24
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种未知环境下脑电移动机器人共享控制方法，所述共享控制方法：首先采集使用者的运动想象脑电信号并进行预处理、特征提取，将左右两侧脑电信号进行自适应权重线性求和，得到脑电‑速度控制信号；移动机器人根据自主进行的路径规划，得到自主避障‑速度控制信号；移动机器人受脑电‑速度控制信号和自主避障‑速度控制信号的共享控制，在未知环境下行驶。与现有发明相比，本发明可以用脑电‑速度控制信号控制移动机器人线速度的大小，用自主避障‑速度控制信号控制移动机器人线速度的方向，通过连续共享控制使行驶过程更加稳定。
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公开(公告)号：CN112405539B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202011255261.X
申请日：2020-11-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于肌电信号和脑电错误电位的机器人自然控制方法，该方法主要包括以下步骤：实验人员按照提示执行四种自然动作；采集肌电信号和IMU数据，并对数据进行预处理、特征提取和分类器分类，根据分类结果控制UR5机械臂对目标执行相应动作；在控制UR5机械臂的同时触发开始获取脑电信号，并对数据进行预处理、特征提取和分类器分类，检测是否产生错误电位，若产生错误电位停止UR5机械臂当前动作，反之则不作干扰。本发明与传统的肌电信号控制方法相比，提出了对自然动作的肌电识别，同时将肌电信号和IMU信号融合进行数据处理和分类识别，再通过对脑电错误电位的识别完善机器人控制过程中的纠错机制，提高了机器人的控制效率和准确率。
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