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公开(公告)号：CN118074103A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410135305.7
申请日：2024-01-31
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明涉及电力技术领域，具体涉及一种基于MC‑EMD‑DBN的短期光伏功率预测方法，包括如下步骤，步骤1：求解转移概率以及其矩阵后，划分EMD‑DBN模型光伏预测残差序列的状态；步骤2：构建MC‑EMD‑DBN的光伏功率预测模型，以EMD‑DBN预测值和实际值的相对误差作为马尔科夫链的残差序列，建立残差状态的转移概率矩阵，运用加权马尔科夫链模型选择前三步转移概率矩阵来预测残差的未来状态；步骤3：根据未来状态空间的上下限对EMD‑DBN的预测结果进行修正，从而得到修正后的预测值。本发明的马尔科夫链模型适用于预测随机波动性比较大的问题，对预测模型的残差修正过程的研究推广具有重要意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN112147462A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010971262.8
申请日：2020-09-16
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 南昌大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种基于深度学习的输电线路故障辨识方法，包括提取录波系统中的故障电流与电压信号；采用傅里叶分析技术对故障电流与电压信号的特征信息进行提取和分析；然后计算零序电流与零序电压的基波分量与三次谐波分量；最后，根据分类模型进行具体的故障辨识。该判断方法包括线性分类模块和非线性分类模块，其中线性分类是通过零序电流和零序电压将数据样本进行初步分类；在此基础上根据输电线路故障的数据特点，选用深度学习对多类故障数据进行分类，最终实现输电线路故障辨识。
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公开(公告)号：CN111967723B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010723218.5
申请日：2020-07-24
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种合理有效的基于数据挖掘的用户调峰潜力分析方法，首先，基于智能电表每天C个点的用电采集数据，使用基于粒子群改进的K‑means算法将用电客户精准分类为D大类；其次，基于上述数据深度挖掘用户用电水平、与系统高峰匹配程度及房屋空置情况的用电特性，并多维度分析用户调峰潜力所涉及因素；再者，基于BP神经网络对用户进行模式类标签的识别；最后，使用基于遗传算法改进的RBF网络搭建用户的调峰潜力分析模型。本发明合理分析用户调峰潜力，有效指导需求响应活动实施，提高需求响应活动的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111967724A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010724910.X
申请日：2020-07-24
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑公平性的多方电力联盟利润分配方法，首先由发电公司、售电公司、电力用户组成联盟，根据各方给定的成本、收益模型构建联盟利润模型并设置约束，之后以联盟利润最大化为目标，利用粒子群算法进行寻优，计算利润最大化情况下各方利润，最后计算各方分别考虑贡献度、风险度和投资额的利润分配模型，并利用三角模糊数层次分析法建立利润修正模型，利用利润修正模型对联盟利润最大情况下各方利润进行修正。本发明综合考虑了价格因素、贡献度、承担风险、投资额等因素在利润分配时的作用，为联盟内利润分配规则的制定提供了理论指导，通过兼顾市场行为的竞争性与联盟合作的公平性解决了联盟内部恶性竞争和联盟成员搭便车的问题。
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公开(公告)号：CN111061989A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911314495.4
申请日：2019-12-19
Applicant: 国网江西省电力有限公司 , 南昌大学 , 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及电力信息技术领域，具体为一种配电网继电保护装置综合评价系统及方法。该系统包括系统管理模块、设备故障管理模块、综合评价分析模块；本发明所达到的有益效果是：本发明提供了一种配电网继电保护装置综合评价系统及方法，可对保护装置故障按维护费用和消缺停运时间差异进行分类，进而对保护装置在全寿命周期内的各项费用进行统计分析，引入表征被保护设备停电损失的虚拟惩罚费用评价保护装置的可靠性，提出了将全寿命周期费用转化为保护装置综合评价得分的计算公式。本发明以配电网保护装置历史数据为基础，可进行多厂商保护装置综合对比分析，解决了继保专业人员在配电网保护装置招标采购工作时缺乏客观数据支撑问题。
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公开(公告)号：CN119298125A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411296528.8
申请日：2024-09-18
Applicant: 南昌大学
IPC: H02J3/28
Abstract: 本发明提供了一种移动式储能的调度方法、系统及可读存储介质，该方法包括：获取目标配电网中任意两节点之间的节点距离以及移动式储能移动到任意两节点之间所消耗的节点时间，以根据节点距离和节点时间分别构建距离矩阵和时间矩阵；假设移动式储能和其可接入节点之间存在等效开关，并构建移动式储能的调度等效方案；根据距离矩阵和时间矩阵获取运营商总收益，并以运营商总收益最大化为目标构建目标函数；构建目标函数的约束条件，约束条件包括配电网运行约束、可再生能源出力约束、移动式储能运行约束；对目标函数进行求解，得到移动式储能的最优调度规划方案。本发明能够得到移动式储能的最优调度规划方案，从而提升配电网运营商经济性效益。
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公开(公告)号：CN119025983A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410617460.2
申请日：2024-05-17
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F18/241 , G06N3/126 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q50/06 , G06Q50/40
Abstract: 本发明涉及基于蒙特卡洛方法的电动汽车充电负荷建模方法技术领域，尤其涉及一种计及电动汽车充放电行为的日前可调度潜力预测方法，包括如下步骤：S1，电动汽车充电行为分类流程；S2，BP神经网络分类；S3，遗传算法优化权值阈值；S4，可调度潜力预测。VB模型将一个整合的功率可行域表征集群的资源灵活性，可以大大减少优化求解过程中决策变量、等式、不等式约束个数，解决了由于多个决策变量之间的耦合关系而带来的计算复杂性问题，优化求解大规模设备的计算负担得到了有效地简化，同时其整合形式可以在合理的运行框架下将用户用电信息的泄露风险降低。
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公开(公告)号：CN111967723A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010723218.5
申请日：2020-07-24
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种合理有效的基于数据挖掘的用户调峰潜力分析方法，首先，基于智能电表每天C个点的用电采集数据，使用基于粒子群改进的K-means算法将用电客户精准分类为D大类；其次，基于上述数据深度挖掘用户用电水平、与系统高峰匹配程度及房屋空置情况的用电特性，并多维度分析用户调峰潜力所涉及因素；再者，基于BP神经网络对用户进行模式类标签的识别；最后，使用基于遗传算法改进的RBF网络搭建用户的调峰潜力分析模型。本发明合理分析用户调峰潜力，有效指导需求响应活动实施，提高需求响应活动的有效性。
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