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公开(公告)号：CN109066742A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810836403.8
申请日：2018-07-26
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司连云港供电分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种分布式电源和混合储能系统协调控制的方法和系统。所述方法和系统通过比较交流电网中实际功率与额定功率的差值，并综合分析分布式电源的出力，以及混合储能系统的容量的状态，调整混合储能系统的充放电，并通过低通滤波方法对混合储能系统的功率进行分配，较好地实现了对交流电网进行功率补偿以及功率过剩时的放电，很好地实现了分布式电源供电和混合储能系统削峰填谷的协调性，避免了混合储能系统在电网大负荷时功率不足以及高电压时长期处于阻值状态，从而大大延长了混合储能的寿命。
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公开(公告)号：CN109066742B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201810836403.8
申请日：2018-07-26
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司连云港供电分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种分布式电源和混合储能系统协调控制的方法和系统。所述方法和系统通过比较交流电网中实际功率与额定功率的差值，并综合分析分布式电源的出力，以及混合储能系统的容量的状态，调整混合储能系统的充放电，并通过低通滤波方法对混合储能系统的功率进行分配，较好地实现了对交流电网进行功率补偿以及功率过剩时的放电，很好地实现了分布式电源供电和混合储能系统削峰填谷的协调性，避免了混合储能系统在电网大负荷时功率不足以及高电压时长期处于阻值状态，从而大大延长了混合储能的寿命。
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公开(公告)号：CN112036598B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202010583645.8
申请日：2020-06-24
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于多信息耦合的充电桩使用信息预测方法，包括如下步骤：步骤一：利用Python爬虫技术获取预测区域的充电站信息；步骤二：对获取的充电站信息进行相关性分析，得到与充电桩忙闲状态之间相关性较高的因素，将这些相关性较高的因素与历史运营数据结合确定输入变量；步骤三：根据得到的输入变量，采用深度信念网络预测模型对预测区域充电站内充电桩的使用情况进行预测；步骤四：输出预测区域充电站某时段的充电桩使用情况的预测结果。本发明具有预测精度高、能够为电动汽车的充电进行规划、方便用户使用的优点，是一种具有较高创新性的基于多信息耦合的充电桩使用信息预测方法。
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公开(公告)号：CN112036598A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010583645.8
申请日：2020-06-24
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于多信息耦合的充电桩使用信息预测方法，包括如下步骤：步骤一：利用Python爬虫技术获取预测区域的充电站信息；步骤二：对获取的充电站信息进行相关性分析，得到与充电桩忙闲状态之间相关性较高的因素，将这些相关性较高的因素与历史运营数据结合确定输入变量；步骤三：根据得到的输入变量，采用深度信念网络预测模型对预测区域充电站内充电桩的使用情况进行预测；步骤四：输出预测区域充电站某时段的充电桩使用情况的预测结果。本发明具有预测精度高、能够为电动汽车的充电进行规划、方便用户使用的优点，是一种具有较高创新性的基于多信息耦合的充电桩使用信息预测方法。
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公开(公告)号：CN112035536A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010584074.X
申请日：2020-06-24
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 李磊 , 刘伟东 , 李晓辉 , 赵新 , 刘小琛 , 张剑 , 谢秦 , 李丹 , 夏冬 , 徐晶 , 张章 , 崔荣靖 , 张雪菲 , 张仁尊 , 苏粟 , 李玉璟 , 李家浩
IPC: G06F16/2458 , G06F16/951 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种考虑动态路网交通流的电动汽车能耗预测方法，包括如下步骤：一：获取用户的驾驶行为信息和各个路段的历史交通数据；二：将用户的驾驶行为信息与其能耗信息进行相关性分析，选取与能耗信息相关性较高的驾驶行为因素；三：对用户的驾驶行为因素进行驾驶类型聚类，自动分类电动汽车不同驾驶行为因素组合下的驾驶工况；四：输出不同类别的驾驶工况与相对应的能耗；五：将获取的各个路段的历史交通数据，进行路网交通参数的预测；六：输出各个路段的不同时段的预测结果；七：通过预测出路段的未来路况参数与标准中的驾驶行为参数进行聚类分析。本发明考虑动态路网交通流的实时变化，在进行能耗计算时，更加准确。
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