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公开(公告)号：CN116881708A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310612121.0
申请日：2023-05-26
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F18/214 , H02J3/00 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于改进LSTM神经网络的电动汽车充电负荷预测方法及系统，包括：获取电动汽车有序充电相关数据，分析影响电动汽车有序充电的因素并采用三标度分层分析法分析各影响因素的权重；将各影响因素数据化并和电动汽车参与有序充电的负荷一并进行归一化处理；将数据集分为训练集和测试集，采用BPTT法代入训练集数据对LSTM神经网络模型进行训练，并结合各影响因素的权重对不同时间节点产生的预测值进行加权修正预测，得到电动汽车有序充电预测负荷。本发明采用改进LSTM算法对电动汽车充电负荷进行预测，不仅提高了在数据样本充足的情况下的预测精度，还为电网调度提供了依据，提高了电动汽车充电的安全性。
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公开(公告)号：CN116055110A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211606776.9
申请日：2022-12-14
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 , 中国科学院沈阳自动化研究所
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种电力系统虚假数据注入攻击检测方法及装置，该方法包括：根据t时刻的系统状态，采用自适应系数卡尔曼滤波法对系统进行状态估计，得到第一状态估计值；根据t时刻的系统状态，利用加权最小二乘法对系统进行状态估计，得到第二状态估计值；根据第一状态估计值、第二状态估计值和预设一致性检验阈值，对系统进行状态一致性检验；响应于状态一致性检验不通过，根据第一状态估计值进行残差检验，根据残差检验结果，确定虚假数据注入攻击检测结果。
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公开(公告)号：CN115204467A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210710222.7
申请日：2022-06-22
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: 本发明公开了一种电力负荷预测方法、装置及存储介质，其方法包括：在线获取气象数据以及对应的时间信息；对在线获取的气象数据以及对应的时间信息进行预处理生成在线综合数据；基于图像处理技术将在线综合数据转化成在线数据图像；将在线数据图像输入预构建的电力负荷预测模型获取电力负荷预测值；其中，所述电力负荷预测模型的构建过程包括：构建结合注意力模块的卷积神经网络，并将离线数据图像与相应的电力负荷实际值分别作为卷积神经网络的输入和输出进行训练，生成电力负荷预测模型；本发明能够综合气象和时间信息，并通过注意力机制，提高模型的预测精度并且降低复杂度。
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公开(公告)号：CN114398924A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111571652.7
申请日：2021-12-21
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 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司
Abstract: 本发明公开了一种综合能源计量工况提取方法，包括将综合能源计量工况信号输入工况一维卷积网络模型得到综合能源计量的第一特征向量；将图像化的综合能源计量工况信号输入工况一维卷积网络模型得到综合能源计量的第二特征向量；根据第一特征向量和第二特征向量得到成综合能源计量的工况降维特征向量，本发明具有更高的工况分类准确率。一方面，该工况特征提取方法可以针对性提取工况信号特征以及工况矩阵特征，并可以通过分类算法优化特征数据，具有更强的理论基础。另一方面，该方法具体很强的非线性能力，能够在各类工况场景下有效提取特征，操作步骤简单，运算速度快，拥有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN114154732A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111492802.5
申请日：2021-12-08
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 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种长期负荷预测方法及系统，包括：获取待预测时间电力负荷的气象数据；对待预测时间电力负荷的气象数据进行预处理，得到去除异常值的数据；利用深度学习特征提取网络进行特征提取，得到深度特征，将深度特征输入到预先离线训练好的基于电力负荷的回归学习模型，得到电力负荷预测值。优点：本发明通过预处理降低噪声对预测的影响，通过深度学习网络自动提取指纹的深度信息，从而能够获得更好的特征表示，提高离线阶段的学习效率，进而提高预测性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108407636B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201810127931.6
申请日：2018-02-08
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网公司 , 国网浙江省电力公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车本地实时优化充电控制方法，包括以下几个步骤：步骤(1)：充电设备实时检测本地电网频率；步骤(2)：确定所述充电设备初始响应时间；步骤(3)：确定功率调整过程中的限值；步骤(4)：根据步骤(1)中检测到的本地电网频率，调整充电设备的功率输出值。每辆电动汽车采用相同的控制策略，当电动汽车充电设备输出功率满足用户充电需求时，考虑电网状态，根据策略要求进行响应不断调整充电设备的输出功率值，减小对电网的冲击。本发明公开的充电控制方法实现不但能够考虑用户需求，而且实现电动汽车与电网的互动，减小电动汽车对电网的不利影响，可促进充电设施的推广和应用，该方法操作简单，管理方便。
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公开(公告)号：CN108565879B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201810294828.0
申请日：2018-03-30
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于光储式电动汽车充电站的车网互动优化方法，包括构建充电站日前车网互动优化模型，计算充电站日前储能设备计划出力值；计算下个控制时刻各充电桩的实际出力值以及储能设备出力值。本发明可以有效缩减站级电动汽车充电时间，提升站级储能设备的经济收入以及确保站级电动汽车充电负荷在站级台变的额定功率范围内，继而达到保护配网台变的目的。
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公开(公告)号：CN113222216A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110399447.0
申请日：2021-04-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 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 , 北京国网普瑞特高压输电技术有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 李波 , 杨世海 , 孔月萍 , 陈铭明 , 丁瑞鑫 , 张卫国 , 孙广明 , 邵军军 , 陈良亮 , 杨凤坤 , 顾琳琳 , 李化 , 周材 , 周静 , 孙季泽 , 陈嘉栋 , 俞航 , 徐晨波 , 郭晋伟 , 庄童
Abstract: 本发明公开了一种冷热电负荷预测方法、装置及系统，所述方法包括基于迭代自组织数据分析算法对历史冷热电负荷数据进行聚类分析，获得聚类结果簇目；将所述聚类结果簇目作为灰色预测模型的阶数；将历史冷热电负荷数据输入至所述灰色预测模型，获得对应的预测结果，完成对冷热电负荷的预测。本发明充分考虑了冷热电负荷之间相关性，并能够准确辨识影响冷热电负荷重要影响因素，对于冷热电负荷预测具有良好的适应性和实用性。
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公开(公告)号：CN110601180B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201910799045.2
申请日：2019-08-27
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 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种台区多元用户运行态势的判断方法、系统及存储介质。所述方法包括：获取台区下多元客户侧柔性储荷数据；对所述柔性储荷数据进行量化处理；将所述量化处理后的柔性储荷数据输入态势感知模型获取电网态势的判断结果。本发明所提方法可以实现对台区下多元客户侧柔性储荷时空特性的分析和评估，并对台区下客户侧资源的调度提供依据。
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公开(公告)号：CN112550047A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011271558.5
申请日：2020-11-13
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 , 北京国网普瑞特高压输电技术有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网重庆市电力公司 , 国家电网有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种充光储一体化充电站优化配置方法和装置，根据预先构建的电动汽车充电负荷模型、光伏出力模型和储能系统模型以配电网峰谷差率最小和充电站能源依赖度最低为目标函数，计算得到在不同电网峰谷差率及能源依赖度下的充光储一体化充电站最优配置方案，根据所述配置方案对充电站进行充光储优化配置；约束条件为：功率平衡约束、充电站蓄电池荷电状态约束、充电站蓄电池充放电功率约束和设备数量约束；所述最优配置方案包括配置的储能电池容量和数量、光伏设备数量和变流设备的数量。充电站光储容量配置合理、新能源消纳率较高。
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