-
公开(公告)号：CN104078956A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410313421.X
申请日：2014-07-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H02H7/28
Abstract: 本发明公开了一种适用于含分布式电源的配电网的自适应电流速断保护方法，以消除分布式电源带来的等效阻抗波动问题。本发明首先根据所保护线路参数、期望保护范围和实时本地电压和电流量得到保护背侧系统的等效电势和等效阻抗参数，再据此实现对保护装置的动作电流实时整定，最后通过比较实时整定的动作电流值和实时测量的电流值的大小关系来决定保护是否动作。本发明方法充分考虑了分布式电源的波动性和随机性对配电网的影响，实现了对含分布式电源配电网的良好的适应性。
-
公开(公告)号：CN114357782B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210019525.4
申请日：2022-01-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种计及碳源汇作用的综合能源系统优化调度方法，该方法基于综合能源系统内能源耦合设备碳流和能流过程建立数学模型，并且根据设备模型特征分析设备在系统中的碳源/汇作用，引入生物质能碳捕获及封存技术，提出系统的碳源/汇评价指标体系，在指标体系基础上确定相应激励因子且计算调节费用，据此提出综合能源系统低碳调度模型，并通过深度学习预测出力及DDPG算法训练获得最优策略。本发明所提方法通过细分综合能源系统内碳排放和捕获再利用过程，在降低系统碳排放量同时减少降碳产生的影响，提升了环保效益和维护了经济效益。本发明可广泛应用于综合能源系统的低碳调度。
-
公开(公告)号：CN119051070A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410946519.2
申请日：2024-07-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种储能辅助火电机组深度强化学习负荷频率控制方法，包括建立电力系统负荷频率控制问题的深度强化学习环境，以模拟实际电力系统中各组件的特性和控制需求；针对电力系统组件中的锂离子电池储能系统，设计兼顾电力系统频率偏差和储能系统荷电状态的储能系统出力控制策略；将电力系统负荷频率控制问题建模为马尔科夫决策模型，结合马尔科夫决策模型和储能系统出力控制规律，搭建基于Actor‑Critic架构的深度强化学习负荷频率控制框架；结合深度确定性策略梯度(DDPG)算法和随机网络蒸馏技术，设计双输出的负荷频率控制器(智能体)，包括智能体状态、动作和多目标动态自适应奖励函数；设计基于动态权重调整的智能体求解算法。本发明提供的负荷频率控制方法不依赖于具体模型，有较强的环境适应性，与传统的储能出力恒定的控制策略相比，可以实现对储能系统和火电机组的互补协调控制，有效改善了电力系统的调频效果。
-
公开(公告)号：CN115169839A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210716879.4
申请日：2022-06-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据‑物理‑知识联合驱动的供暖负荷调度方法，针对用暖负荷随机性大、不易调控的问题，首先设计了负荷聚类方法及基于数据、物理和知识模型的负荷功率预测算法；然后设计了供暖双层调度模型，用户层部署负荷控制终端，采集并上报功率数据，调度层包括预测模块、指标集模块和调度模块，其中预测模块对负荷进行分类、并预测用暖功率，指标集模块包括经济性、舒适性和公平性指标，调度模块基于负荷预测数据，以经济性、舒适性和公平性最大化为目标，采用粒子群算法求解调度功率，并由负荷控制终端实施，算例分析了双层调度策略的可行性。本发明为供暖转型下的负荷预测、调度提供技术方法，能有效提高供暖的公平性和有效性。
-
公开(公告)号：CN110277804B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201910545485.5
申请日：2019-06-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明设计一种基于微电网供需比的储能动作机制。该方法用于决定储能参与微电网需求响应时的动作情况。包括微电网的数据采集、微电网供需比的定义、储能动作需求分析、储能动作机制的提出。微电网系统中包含新能源、负荷和储能。在正常运行时，三者保持功率的平衡。该方法首先采集微电网的相关数据，包括微电网中的新能源容量及出力量、储能的容量及历史出力数据、微电网中负荷量。引入微电网供需比的概念，结合储能的SoC状态，分析并确定在供需比值变化时储能的动作机制。本发明通过储能电荷状态和系统供需比情况共同决定储能的动作机制。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113657640A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110746628.6
申请日：2021-07-01
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于机器学习算法的用户中长期交易购电量优化方法，首先考虑用户年度与月度交易需求，分析影响用电量的因素；再提出年度合约最优购电量模型与年度总最优购电量模型，得到合约电量分解计划；接着根据模型采用Q学习算法进行求解；最后得到年度合约与年度总最优交易购电量结果，并进行分析比较。相比现有方法，本方法考虑影响用户用电量的因素，使得电量分解结果更适用于实际；机器学习算法更适合求解月度购电量不确定的问题，使过程和结果更合理。
-
公开(公告)号：CN108711892B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810544650.0
申请日：2018-05-30
IPC: H02J3/48
Abstract: 一种多能互补发电系统的优化调度方法，该方法在风光发电系统以及抽水储能电站接入大电网运行时，应用协调调度方法，解决风光发电以及抽水储能电站接入大电网产生的网损与互补系统经济优化目标之间的协调问题。同时还考虑了风光发电的消纳问题，提出了协调调度策略，用于对包含风光发电以及抽水储能电站的整体系统进行系统优化。因此，本发明通过运用粒子群智能算法，可以为风光发电系统内部、风光发电系统与抽水储能电站之间以及互补系统与大电网之间提供灵活、安全、可靠的技术，实现灵活的经济调度，并保证互补系统的稳定性。
-
公开(公告)号：CN107910863B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201710377613.0
申请日：2017-05-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种综合考虑光伏出力和负荷需求预测区间的配电网调度方法，该方法首先基于近似Beta分布的光照强度建立了光伏出力预测区间模型，其次在用电负荷分层概率预测方法的基础上结合经验模态分解与稀疏贝叶斯学习方法建立了负荷需求预测区间模型，最后基于光伏出力和负荷需求预测区间提出了兼顾配电网运行的可靠性和经济性的调度模型。本发明所提方法不仅解决了光伏发电出力不确定而导致的供电不可靠性问题，还降低了由光伏发电和负荷难于预测造成的配电网经济运行成本。本发明可广泛应用于电力网络的配电网调度。
-
公开(公告)号：CN110276200A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910565389.7
申请日：2019-06-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种电力信息系统状态转移概率的确定方法，利用信息设备和电力设备的漏洞，向变电站与主站之间的通信渠道进行虚假数据注入攻击,在虚假数据注入下得到被攻击的每个设备的概率分布特征。针对虚假数据注入攻击下的攻击模式，Petri网用于细化网络系统中的重要设备，并基于观察到的实时攻击事件，贝叶斯网络公式用于动态更新攻击行为概率，结果表明，虚假数据注入下变电站设备被攻击的概率分布符合泊松分布。本发明在网络变得复杂时,比传统的方法具有更高的效率,而且在网络发生改变时,易于生成拓扑网络,极其适用于电力信息系统的在线应用。
-
公开(公告)号：CN108833130A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810347526.5
申请日：2018-04-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明涉及基于层次分析法计算电力CPS系统中节点重要度的方法，针对目标进行分析并通过层次分析法建立递阶层次结构，根据信息网络节点重要度的评价指标数据建立判断矩阵；根据每层的判断矩阵计算出每相邻两层之间的权重，最后得出底层元素与目标之间的权重顺序，由此得出节点的重要度排序。本发明可以解决如何利用多个指标来评价节点重要度的问题，还在一定程度上降低了权重选取的主观性，得出更客观全面的结果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
55
records
(took 0.023 seconds)
