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公开(公告)号：CN118971178A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410926415.5
申请日：2024-07-11
Applicant: 南京工程学院
IPC: H02J3/46 , H02J3/14 , H02J3/32 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F113/04 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种促进新能源消纳的源‑荷‑储协调优化控制方法，包括以下步骤：(1)获取负荷曲线与新能源出力曲线的源‑荷相似度指标与曲线波动度指标，采用变分模态分解可将新能源、负荷的期望曲线与原始曲线的偏差序列重构成高频功率曲线与低频功率曲线；(2)模拟电力系统在不同运行条件下有着不同的运行状态，利用三态划分法得到基于三态划分法的电力系统源荷储协调优化调度模型；(3)将源荷相似度指标、曲线波动度指标，以风电消纳电量最大和系统运行成本最小为目标建立源荷协调多目标优化模型，对常规电源的出力情况和高载能负荷的投切情况进行优化；(4)对多目标优化模型其单目标化，利用群体智能优化的原理对鲸鱼优化算法进行改进，对模型进行求解；本发明统筹兼顾了源荷协调对风电消纳和经济运行的影响。
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公开(公告)号：CN117910762B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410086029.X
申请日：2024-01-22
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F18/22 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提供一种基于用户需求响应的电动汽车靶向充电调度方法和系统，方法中从用户的需求响应出发，构造用户和各个充电桩的基因序列，通过构建基于Hausdorff距离的匹配度数值计算模型产生匹配度数值，判断是否需要进行进一步的基因匹配，同时通过建立基于MeanShift均值漂移聚类算法的基因挑选模型和优化选择处理方法，保证基因匹配的准确度。本发明减少用户到充电桩的时间，提高调度效率和充电桩利用率，实现对电动汽车从出发到充电桩的全过程充电的精准调度，解决现有方法站内到桩引导缺失以及充电桩难找的问题。
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公开(公告)号：CN117154756B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311102487.X
申请日：2023-08-30
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种考虑储能荷电状态的风储联合调频控制方法，步骤如下：同时开始检测负荷和风速，确定系统频率偏差量并分别与调频死区频率差作比较；基于比较结果分别计算风速、负荷随机变化引起的下垂功率和惯量附加功率；计算获得下垂调频功率和惯量附加功率；分别构建单储能充电时对应的分段函数和单储能放电时对应的分段函数，并与下垂调频功率相结合动态调整单储能下垂附加功率和风电机组的下垂附加功率，进行下垂控制的风储联合调频；同时基于惯量附加功率进行惯量控制的风电机组调频。本发明能够解决单储能SOC偏低或偏高时单储能下垂附加功率不足的问题，充分发挥单储能和风电机组自身的调频能力，在一定程度上节约单储能容量。
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公开(公告)号：CN117910762A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410086029.X
申请日：2024-01-22
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F18/22 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提供一种基于用户需求响应的电动汽车靶向充电调度方法和系统，方法中从用户的需求响应出发，构造用户和各个充电桩的基因序列，通过构建基于Hausdorff距离的匹配度数值计算模型产生匹配度数值，判断是否需要进行进一步的基因匹配，同时通过建立基于MeanShift均值漂移聚类算法的基因挑选模型和优化选择处理方法，保证基因匹配的准确度。本发明减少用户到充电桩的时间，提高调度效率和充电桩利用率，实现对电动汽车从出发到充电桩的全过程充电的精准调度，解决现有方法站内到桩引导缺失以及充电桩难找的问题。
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公开(公告)号：CN117060769A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310944138.6
申请日：2023-07-28
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明提供一种含复合式驱动足的耦合型驻波直线超声波电机，包括定子、上动子和下动子，定子包括金属弹性体、左侧压电陶瓷、右侧压电陶瓷和复合式驱动足，金属弹性体的两端分别设有左侧压电陶瓷和右侧压电陶瓷，金属弹性体采用非均匀梁结构，金属弹性体的上下表面分别设有右上凹槽和左下凹槽，金属弹性体的上下表面分别设有复合式驱动足组，复合式驱动足组包括近槽复合驱动足和远槽复合驱动足，近槽复合驱动足和远槽复合驱动足均为椭圆形运动轨迹；本发明不通过激振方式和工作模态的改变，通过设置复合式驱动足组，就能够实现椭圆形的驱动足轨迹，能够提高电机的驱动能力，能够提供更平滑的运动，能够提高电机的稳定性和输出性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117060768A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310942930.8
申请日：2023-07-28
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明提供一种基于组合驱动足的类划桨式双向自行走式行波型直线超声波电机，包括定子，定子包括金属弹性体、左端压电陶瓷组和右端压电陶瓷组，金属弹性体的两端分别设有左端压电陶瓷组和右端压电陶瓷组，定子还包括用于放大金属弹性体表面振幅的类划桨式组合驱动足，类划桨式组合驱动足包括若干组对称设置的前类划桨驱动足和后类划桨驱动足，前类划桨驱动足和后类划桨驱动足分别设于金属弹性体的上表面的前后两端；本发明能够实现金属弹性体的椭圆运动轨迹得到充分放大，能够获得更大振幅，能够有效提高驱动力，提升电机输出。
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公开(公告)号：CN116760026A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310782578.6
申请日：2023-06-29
Applicant: 南京工程学院
IPC: H02J3/00 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06N3/0985 , G06F18/213 , G06F18/2137 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种计及参数不可辨识性的机组出力精准预测方法，包括如下步骤：构建基于ResDIndRNN‑FCN神经网络模型、高维输入变量的降维模型、机组运行断面相似性聚类模型、运行断面相似性度量、机组出力辨识模型的调整策略。基于ResDIndRNN‑FCN网络模型实现对机组执行控制执行效果的精准辨识；构建基于VAE的降维模型实现对输入高维变量的降维；构建了一种基于SOM聚类算法的机组运行断面匹配方法，实现对机组运行断面的相似性筛选；构建机组运行断面相似性评价体系，实现对指令执行辨识结果的可信度评估；构建了一种机组出力辨识模型的调整策略，实现机组不可辨识参数变化下的模型调整，使机组出力辨识模型更加可靠。
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公开(公告)号：CN116722567A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310726323.8
申请日：2023-06-16
Applicant: 南京工程学院
IPC: H02J3/28 , H02J3/46 , F03B13/06 , G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种多目标优化的新能源场站抽水蓄能容量配置方法、系统、设备及存储介质，基于实际建设约束，生成抽水蓄能电站拟配置容量方案集，计算抽水蓄能电站拟配置容量方案集中各方案折算到每个运行日的成本；采用基于蜜蜂算法优化的核极限学习机模型，计算新能源纳入系统备用容量；以系统运行成本最小、环境价值最优、新能源弃用量最小为目标，建立目标函数，采用改进NSGA‑Ⅱ多目标优化算法求解Pareto前沿解集；采用TOPSIS多属性决策方法联合求解最优容量配置方案。本发明在新能源纳入系统备用的基础上综合考虑经济效益和环境价值，合理确定抽水蓄能电站的容量配置，降低系统运行成本、提升新能源的消纳量以及改善环境。
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公开(公告)号：CN116418047A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310403008.1
申请日：2023-04-14
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种风‑光‑抽蓄系统联合调度优化方法、存储介质及设备，该联合调度优化方法包括：收集某地区风电场、光伏发电站的最新气象信息，进行归一化后处理后，输入通过凤蝶优化算法改进的ELM模型中，预测出风电场、光伏发电站的新能源出力；通过自适应反向修正算法构建抽水蓄能电站水库的动态模型，收集抽蓄能电站的雨量、温度信息，输入动态模型中，预测蓄水库水位；根据预测的新能源出力、蓄水库水位，构建风‑光‑抽蓄系统联合调度的多目标优化函数，采用智能粒子优化算法对多目标优化函数进行求解，确定最优的联合调度方法。本发明量化了天气条件对新能源出力以及蓄水库水位的影响，提高了新能源预测的准确性以及调度过程中的效率。
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公开(公告)号：CN116365589A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310402958.2
申请日：2023-04-17
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明面向风‑光‑蓄联合系统的备用容量配置方法，包括：根据某地区风‑光‑蓄联合系统的新能源预测出力数据，基于改进的K‑means聚类算法，生成新能源预测出力聚类的典型场景；通过新能源预测出力备用安全纳入系数的计算方法和供电缺失风险率约束，确定典型场景的新能源预测出力备用安全纳入系数；根据下一时段的新能源预测出力数据和抽水蓄能水库容量，计算风‑光‑蓄联合系统基于抽水蓄能协调的新能源备用安全纳入系数，求解出新能源出力预测聚类的备用配置容量。本发明解决了因新能源出力的波动性和不确定性所带来的新能源备用纳入过于保守的问题，进一步降低常规火电机组开机方式，提升新能源消纳空间。
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