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公开(公告)号：CN111199080A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201811283427.1
申请日：2018-10-31
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 河海大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑不同类型充电需求的城市电动汽车充电设施规划方法，属于电动汽车领域。本发明首先根据现有电动汽车的保有量与电动汽车的行驶统计数据，得出电动汽车的总充电需求；其次，通过电动汽车用户的充电行为把充电需求进行分类，由不同类型充电设施对应满足；然后，将道路网的结构抽象出来，考虑到不同类型充电设施间的相互影响，建立一个以总投资成本、运维成本、电量成本和充电站用户成本最小为目标的线性规划模型，最后再通过约束条件优化得到各类充电设施的规划方案。本发明能够更好地指导充电设施的规划建设，满足城市电动汽车充电需求。
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公开(公告)号：CN114363413A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111671171.3
申请日：2021-12-31
Applicant: 中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 河海大学
IPC: H04L67/566 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种面向能源互联网的多站融合管理系统，所述系统包括平台层、网络层和服务层；所述平台层，用于多站融合的协调控制和能量管理，向服务层发出控制指令；所述网络层，用于多站融合过程中平台层和服务层之间的控制指令的传输和能量的传输转化；所述服务层，用于根据平台层发出的控制指令，提供服务；所述平台层包括综合能源站能量管理模块，所述综合能源站能量管理模块用于协调控制综合能量和辅助支撑稳定电网频率。本发明采用平台层、网络层和服务层相结合的方式，实现多能源网络协同耦合、优化运行，实现信息网络立体感知与智能化。
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公开(公告)号：CN113176378A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110335417.3
申请日：2021-03-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 河海大学
Abstract: 基于H2浓度的锂离子电池热故障预警方法及系统，利用锂离子热失控触发前析出的H2对热失控进行预警。本发明首先对H2浓度阈值1和浓度阈值2、H2浓度变化率阈值K、时间间隔△t和采样频率进行设置；然后，当实时监测到连续多点H2气体浓度值超过浓度阈值1时，计算H2气体浓度在随后时间间隔△t内的总浓度和变化率；进一步地，依据H2气体总浓度和变化率与其对应浓度阈值2以及K的关系，在线预警是否可能将发生热失控。本发明方法可靠性高，简单易行，方便推广，能够在线对锂离子电池的热失控故障进行早期预警。
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公开(公告)号：CN115829109B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202211487652.3
申请日：2022-11-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及综合能源系统领域，尤其涉及一种基于辐射状网络的综合能源系统网络集线器建模方法：其包括：提出基于分布式辐射状网络的电‑气‑热区域综合能源系统网络集线器矩阵化建模方法；建立基于分布式辐射状网络的电‑气‑热区域综合能源系统的电网网络模型；建立基于分布式辐射状网络的电‑气‑热区域综合能源系统的气网网络模型；建立基于分布式辐射状网络的电‑气‑热区域综合能源系统的热网网络模型；基于矩阵化建模方法处理电网网络模型、气网网络模型和热网网络模型，完成集线器矩阵化建模。本发明保护中间分布式系统的隐私并同时保留精度。
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公开(公告)号：CN115829109A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211487652.3
申请日：2022-11-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及综合能源系统领域，尤其涉及一种基于辐射状网络的综合能源系统网络集线器建模方法：其包括：提出基于分布式辐射状网络的电‑气‑热区域综合能源系统网络集线器矩阵化建模方法；建立基于分布式辐射状网络的电‑气‑热区域综合能源系统的电网网络模型；建立基于分布式辐射状网络的电‑气‑热区域综合能源系统的气网网络模型；建立基于分布式辐射状网络的电‑气‑热区域综合能源系统的热网网络模型；基于矩阵化建模方法处理电网网络模型、气网网络模型和热网网络模型，完成集线器矩阵化建模。本发明保护中间分布式系统的隐私并同时保留精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117151732B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202310998830.7
申请日：2023-08-09
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC: G06Q30/018 , G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明一种用能区域长期碳排放的预测方法，采集所述用能区域的宏观数据和微观数据，并执行以下步骤：先建立宏观预测模型，然后建立微观预测模型，进而建立组合预测模型，建立组合预测模型中两权重的最优求解模型，对最优求解模型进行迭代求解得到最优的两权重值，并对组合预测模型进行修正得到最终组合预测模型，将最终组合预测模型代入MATLAB软件进行迭代求解得到用能区域长期碳排放的预测值。由于本发明合理的结合了宏观预测模型和微观预测模型，同时对宏观预测模型和微观预测模型各自的权重采用了特殊的模型构造，使得可以迭代求解出最优的权重来分别发挥出宏观预测模型和微观预测模型各自的效果，使得用能区域的长期碳排放预测的结果更加准确。
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公开(公告)号：CN116839244B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311127267.2
申请日：2023-09-01
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
Abstract: 本发明公开了多热源热泵相变蓄能型冷热联供系统控制方法及装置，对以太阳能‑水能、太阳能‑空气源、太阳能‑地源为热源的热泵相变蓄能冷热联供系统进行控制，实现多种能源间高效配合，达到提高微能源网运行效率的目的，方法包括如下步骤：记录某个时刻以太阳能为热源的太阳能板温度为tt，被取水源温度ts，地热源温度td，空气源温度tk；分别计算在太阳能‑水能、太阳能‑空气源、太阳能‑地源作用下相变材料的蓄热效率 、 、 ；计算热泵每小时蓄热量 ，将其与系统每小时总耗热量 比较，若
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公开(公告)号：CN117035167A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310867826.7
申请日：2023-07-16
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F17/16 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明具体涉及一种企业碳排放的预测方法，收集所述企业碳排放数据相关联的历史能源消费数据，并执行以下步骤：对历史能源消费数据进行处理、计算得到历史能源消费数据与企业碳排放数据之间的关联度DTW、判断历史能源消费数据与企业碳排放数据之间的关联程度的强弱、将强关联的历史能源消费数据代入长短期记忆神经网络进行迭代训练得到企业碳排放预测模型、进行企业碳排放预测；由于本发明通过不同的步骤筛选出了和企业碳排放强关联的历史能源消费数据作为长短期记忆神经网络的训练数据，大大减少了关联种类，加强了长短期记忆神经网络的挖掘效率，使得到的企业碳排放预测模型的预测精度更高。
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公开(公告)号：CN115169788A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210564011.7
申请日：2022-05-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及综合能源系统与评估领域，特别是一种基于主客观综合模糊分析的CCHP潜力用户挖掘方法，其特征在于：本发明首先提出了多维因素构建区域CCHP潜力用户挖掘模型，其次考虑到模糊分析方法主观性对挖掘结果的影响提出构建隶属度函数与主客观权重结合的方法进行模型求解，最后基于最大隶属度原则将隶属度与权重结合求解能源用户潜力值从而挖掘得到CCHP潜力用户。本发明满足大规模区域CCHP潜力用户的初步挖掘。
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公开(公告)号：CN118246633A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410408371.7
申请日：2024-04-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F18/25 , G06N3/126 , G06N3/0442 , G06Q10/083 , G06Q50/40
Abstract: 本发明一种交通领域碳排放的预测方法、系统及存储介质，属于碳排放预测技术领域。本发明由于采用了滑动窗口法把碳排放环境因素特征和碳排放损耗因素特征拼接在历史碳排放数据上，通过层次样本对比损失和特征对比损失将碳排放环境因素特征和碳排放损耗因素特征与进行融合，深度挖掘了碳排放不同样本之间的相关性和底层特征逻辑，可以提高碳排放预测的准确率；本发明还通过长‑短期时间步残差和循环神经网络建立了原始碳排放预测模型，通过短期残差深度和长期残差深度权重来加强碳排放预测模型的预测准确率。本发明搭建了一个可以承载交通领域碳排放的预测方法的系统平台、计算机设备和存储介质，使得预测方法可以更加流畅的应用于不同的场景。
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