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公开(公告)号：CN113471966A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110749703.4
申请日：2021-07-01
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种计及中断优先级的大工业负荷柔性调控方法，包括步骤：获取负荷历史数据，并对数据进行预处理；建立短期和超短期负荷预测模型；制定大工业负荷参与电网调峰的滚动控制策略；建立双向调峰优化模型；获取负荷实时数据、中断特性及火电机组的属性，选择合适的双向调峰优化模型；获取负荷预测数据；运用多目标智能优化算法求解该包含复杂约束的多目标优化模型；制定大工业负荷和火电机组的调峰控制方案。本发明充分考虑了发电侧与需求侧参与电网调峰的经济性和调峰效果，并计及不同大工业负荷可中断能力的差异，优先调节中断优先级较高的负荷，制定出最优的大工业负荷和火电机组的调峰控制方案，具有较强的工程实用性和推广价值。
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公开(公告)号：CN111984629A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010895216.4
申请日：2020-08-31
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F16/21 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了多维场景下基于数据挖掘的台区线损率标准库构建方法，包括步骤：获取台区的线损率数据；根据季节、节假日以及特殊节假日的规则设定场景标签；采取缺失值填补众数的原则进行缺失值的预处理；改进3-σ去噪法剔除异常值；分别提取具有相同场景标签的线损率数据；基于轮廓系数和卡林斯基-哈拉巴斯指数确定最佳聚类数；K-means聚类；基于动态簇类质心下降法确定标准库区间的上下限；基于确定区间属性值相似度合并标准库，得到多维场景下的台区线损率标准库。本发明考虑了季节和节假日等因素的影响，精细划分成各场景下的线损率标准库模型，提高了线损异常辨识的准确性。
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公开(公告)号：CN110571789B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201810586897.9
申请日：2018-06-06
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动下基于风电不确定性的电热气网三阶段调度方法，包括步骤：S1、初始化；S2、建立确定性电热气协调优化调度模型；S3、建立混合范数下基于数据驱动的分布鲁棒调度优化模型；S4、解决经济调度主问题；S5、验证风电不确定性子问题的收敛性：如果收敛，则转到步骤S6；否则转到步骤S4，并利用CCG算法向经济调度主问题添加约束；S6、校验气网运行约束子问题的收敛性：如果收敛，则计算结束，获得最优解；否则转到步骤S4，并向经济调度主问题添加Benders割集约束。本发明能在电网、热网和气网的运行约束下，合理安排各机组出力并有效利用储能装置，应对风电的不确定性，从而提高系统运行的经济性。
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公开(公告)号：CN111784043A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010607362.2
申请日：2020-06-29
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 一种基于模态GRU学习网络的配电台区售电量精准预测方法，包括如下步骤：S1、获取台区售电量历史数据，划分测试集和训练集；S2、数据预处理，补全采样时间点保证其连续，并利用平均插值法填补采样点缺失数据；S3、利用实验法根据各模态分量的中心频率确定变分模态分解（VMD）最优模态数K；S4、对台区售电量历史数据进行VMD分解，分别提取分解后的低频模态分量和高频模态分量；S5、利用Prophet预测模型和GRU学习网络分别对低频模态和高频模态进行预测；S6、重构各模态预测结果，得到台区售电量预测值。本发明能够提高台区售电量的预测精度，可为台区售电量精准预测与管理提供理论和实践支撑。
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公开(公告)号：CN111523226A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010320522.5
申请日：2020-04-21
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F30/20 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/04 , G06F111/10
Abstract: 一种基于优化多层残差BP深度网络的蓄电池寿命预测方法，包括如下步骤：S1、采集储能电站中处于工作状态的蓄电池实时数据，并构建指标体系；S2、根据所建指标体系将数据进行预处理，并对多层残差BP深度学习网络进行初始化；S3、由残差网络正向传播求解预测值；S4、代入成本函数，计算网络误差，并对误差情况进行判别，若不满足要求，则进行步骤S5，若满足要求，则进行步骤S6；S5、确定误差梯度并对权值学习进行调整，然后转到步骤S3；S6、完成网络学习，得到蓄电池寿命模型，转到步骤S7；S7、结束本次计算。本发明能高精度预测蓄电池的寿命，有助于指导储能电站充电站的调度方案，从而有效保证含储能系统的电动汽车充电站运行的合理性及经济性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108964063B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201810971334.1
申请日：2018-08-24
Applicant: 南京工程学院
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明公开了一种电力系统潮流计算中非标准变比变压器的建模方法，是一种兼顾仿真精度和计算效率的电力系统建模仿真技术，包括以下步骤：首先针对非标准变比变压器建立传统精确“T”型等值电路模型，接着根据潮流计算方法的类型选择后续建模步骤：若潮流计算为前推回代法，则对“T”型电路模型中的阻抗网络进行Y‑△变换，然后将并联导纳分别由理想变压器的内侧等效移至外侧从而获得含有理想变压器的“Π”型等值电路模型；否则直接利用基尔霍夫定律进行电路变换并消除理想变压器从而获得不含理想变压器的“Π”型等值电路模型。该方法既具备精确“T”型非标准变比变压器模型精度高的优点，又避免了增加额外节点从而导致计算效率低下的缺点。
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公开(公告)号：CN109861208A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910012487.8
申请日：2019-01-07
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段预处理策略的电动汽车并网优化调度方法：S1、获取电网模型和实时数据；S2、建立两阶段电动汽车充放电优化调度模型；S3对第一阶段模型进行预处理；S4、采用权重自适应粒子群算法计算第一阶段模型的有功出力和机组组合；S5、将第一阶段模型的输出作为第二阶段模型的输入；S6、考虑网络安全约束情况下配网层各节点最优负担的充放电电动汽车数量；S7、判断相应节点电压是否越限；S8、计算节点无功变化对电压的灵敏度并增加网络安全约束条件；S9、优化调度结束。本发明能够实现削峰填谷，减少大规模电动汽车接入电网带来的安全和经济的危害，降低发电机组发电成本，减小配电网网损。
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公开(公告)号：CN109830990A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910017454.2
申请日：2019-01-08
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 一种基于输电阻塞含风光接入的储能优化配置方法，包括如下步骤：获取各机组数据；建立储能容量两阶段优化模型；以无储能情况下系统运行经济性为目标构建模型，选出最易发生系统阻塞输电线路，确定待选安装节点集合；对储能位置和容量进行编码，随机形成第一代种群；将种群作为已知量，利用梯度法求出第一阶段函数中储能各时刻出力和系统运行成本G，将储能最大出力作为储能的额定功率，求出系统综合运行成本F；计算种群个体适应度；函数是否收敛或者是否达到最大迭代次数，如果不是转到下一步，否则输出最优结果；形成新的种群，转到第五步。本次发明综合考虑了运行成本和储能投资成本，有助于提高储能和容量配置的有效性、经济性。
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公开(公告)号：CN109687530A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201910017455.7
申请日：2019-01-08
Applicant: 南京工程学院
IPC: H02J3/46
CPC classification number: H02J3/46
Abstract: 本发明公开了一种考虑阻塞和储能分时电价的电网混合滚动调度方法，将一天24h分为三个周期，即24h周期、1h周期、10min周期，具体包括如下步骤：S1、获取计算模型、实时数据和预定时间内的联络线功率预测结果；S2、监测电网调度周期是否达到24h；S3、日前调度；S4、监测电网调度周期是否达到1h周期；S5、时前调度；S6、监测电网调度周期是否达到10min以内；S7、实时调度，S8、进入下一时刻。S8再转入步骤S2重新开始。本发明分别进行日前、时前、实时调度，随着时间尺度不断缩短，预测精度也不断提升，在实时调度上不断采样反馈校正，以保证联络线处于断面安全状态以内，保证电网安全运行。
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公开(公告)号：CN109139363A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201710449967.1
申请日：2017-06-15
Applicant: 南京工程学院
IPC: F03D7/00
Abstract: 本发明公开了一种提升多机型风力机性能的最大功率点跟踪控制方法，该方法应用减小转矩增益控制方法来实现最大功率点跟踪控制，根据风力机结构参数中的转动惯量来设置电磁转矩增益系数，其所用公式为：Kd＝1‑α×J，且根据增益系数Kd和转动惯量J的上限值、下限值来确定增益系数Kd的调整系数α。本发明的改进方法根据风力机的转动惯量动态设定增益系数，能够改善多机型风力机的风能捕获效率，具有良好的适应性；同时将增益系数限定在最佳增益系数附近，从而使风力机获得更高的风能捕获效率；且该控制方法仅依赖风力机转动惯量这一风力机结构参数，无需复杂的迭代计算，简便易行。
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