公开(公告)号：CN118171712A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410402862.0

申请日：2024-04-03

Applicant: 东南大学

Inventor： 徐一骏 ,  孙波 ,  顾伟 ,  蔡辉煌 ,  陆帅 ,  陈子民

IPC: G06N3/08 ,  G06F18/214 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种基于低秩张量列车的电动汽车负荷数据重构方法，首先建立基于张量列车的电动汽车初始化负荷数据并建立电动汽车高分辨率数据张量与张量列车的联系；再分别建立电动汽车负荷数据初始重构模型和基于核范数的电动汽车负荷数据改进模型；基于改进模型，建立基于奇异值阈值法求解模型，使用块坐标下降法进行迭代求解，从而更新电动汽车负荷数据张量，并将重构完的高分辨率电动汽车负荷数据张量重新转化为一维时序负荷数据#imgabs0#完成数据重构。本方法有效解决了电动汽车数据采集分辨率低以及数据储存容量要求过大问题，可以实现电动汽车负荷数据重构，提高数据分辨率。

公开(公告)号：CN120073742A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510235061.4

申请日：2025-02-28

Applicant: 东南大学

Inventor： 龙寰 ,  蔡辉煌 ,  吴志 ,  顾伟 ,  赵景涛 ,  郑舒 ,  李渊

IPC: H02J3/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种分布式最优潮流加速求解方法与系统，属于配电网调度领域。该求解方法将交替方向乘子法ADMM求解最优潮流问题时的迭代过程视为一个时序过程，为了估计全局变量和拉格朗日乘子的收敛值，提出了一种长短期记忆‑变分自编码器网络LSTM‑VAE。LSTM处理全局变量和拉格朗日乘法的高维时间特征，提取它们的潜在时间模式以生成低维表示。随后，VAE解码器将这些压缩的潜在向量重构为ADMM变量的渐近收敛值，并将估计的收敛值作为ADMM算法的热启动解。本发明所提出的分布式最优潮流加速求解方法能够在保证求解精度的同时，提高分布式最优潮流问题的求解速度。

公开(公告)号：CN120033688A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202510175515.3

申请日：2025-02-18

Applicant: 东南大学

Inventor： 龙寰 ,  卓源璟 ,  吕炎昌 ,  蔡辉煌 ,  顾伟 ,  胡秦然

IPC: H02J3/00 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级特征迁移的分布式光伏发电预测方法与系统，方法包括：将源域和目标域光伏时序数据分别分解为高频分量和低频分量，并分段处理源域和目标域高低频分量，其中源域低频分段段长大于其余分段段长；将源域低频分段进行特征压缩转换为目标域段长，基于长短期记忆网络分别对源域压缩后低频分段及高频分段进行时序特征提取；轻量级迁移源域高低频最终状态特征分别初始化目标域长短期记忆网络状态向量；采用独立通道长短期记忆网络分别编码目标域高频和低频特征；将目标域高低频特征拼接并利用解码器输出光伏发电预测结果。本发明显著提升了新建分布式光伏系统的发电功率预测精度，同时具有较低的计算开销。

公开(公告)号：CN117134344A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311129350.3

申请日：2023-09-01

Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 ,  国网电力科学研究院有限公司 ,  东南大学 ,  国网江苏省电力有限公司 ,  国家电网有限公司

Inventor： 赵景涛 ,  黄堃 ,  龙寰 ,  蔡辉煌 ,  郑舒 ,  张晓燕 ,  郭王勇 ,  吴志 ,  温传新 ,  石春虎 ,  王辉 ,  付明 ,  刘如帆 ,  谢文强 ,  刘瑞煌

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/38

Abstract: 本发明公开了一种配电网动静态混合分区方法、系统、设备及存储介质，该方法包括以下步骤：获取配电网当前时刻所有光伏出力和配电网的有功功率负载，计算配电网有功功率比例系数；基于配电网的有功功率比例系数选择不同分区策略；计算不同分区策略下配电网节点的耦合程度，基于配电网节点的耦合程度对配电网进行区域划分，得到配电网初始分区策略；将节点数小于预设值的子区域与相邻子区域合并。本方案考虑了光伏的周期性，在分区调整时只需要对部分子区域进行合并或是对子区域的边界进行调整，为配电网的分区自治提供了更合理的分区方案，减少了分区自治时的电压偏移量。

公开(公告)号：CN118839202A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410997230.3

申请日：2024-07-24

Applicant: 东南大学

Inventor： 龙寰 ,  孙金通 ,  蔡辉煌 ,  吴志

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/23213 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于数据‑图像转换的光伏异常数据识别方法，包括以下步骤：(1)获取光伏电站SCADA系统记录的数据，提取辐照度‑光伏输出功率数据，生成二元数值数据集；(2)通过参数变换，将数据集从二元数值域转换为图像域，生成总辐照度‑输出功率散点图像；(3)使用数字图像处理的方法，捕获总辐照度‑输出功率散点图像中的不同种类数据的图像特征，并在图像中加以标记；(4)根据被标记图像的数据分布信息和数据集到图像之间的映射关系，识别数据集中不同种类的异常数据；本发明将传统数值型异常数据识别转为图像处理问题，能够直观准确地识别出异常数据及其对应的类型，为光伏异常数据识别提供了更准确且更通用的识别方法。