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公开(公告)号：CN114418373B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210037315.8
申请日：2022-01-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06F17/14 , G06N3/006 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，包括以下步骤：1：将主信号存储于主信号数据集；2：将二次信号存储于二次信号数据集；3：将主信号数据集转换为合法数据集并存储在合法签名谱数据集中；4：对主信号数据集在各种攻击场景下进行数据模拟，将模拟的数据结果存储在欺骗性签名谱数据集中；5：训练合法数据集和欺骗数据集，确定主信号信息可信度；6：对主信号数据集中主信号数据和二次信号数据集中的二次信号数据进行训练，确定二次信号的可信度，7：计算储能响应需求；8：存储储能运营数据。本发明判断主信号和二次信号可信度，估计储能运行状态，在发生信息攻击时，转换储能运营模式，避免对电网安全造成危害。
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公开(公告)号：CN114268172B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202111459602.X
申请日：2021-12-02
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多类型储能运营控制方法，包括步骤如下：1)设置储能类型与参量；2)测算储能平准化电力成本；3)测算储能电站的收益；4)确定需求曲线和储能总体计划出力曲线；5)确定多类型储能响应策略。本发明通过建立储能系统成本模型和收益模型，并将新能源消纳需求、辅助服务需求和紧急功率支撑需求进行综合考虑，提出多类型储能系统响应需求的运营方法，有效地提高储能电站的收益，进而提高储能参与电力服务的积极性。
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公开(公告)号：CN114498772A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111677288.2
申请日：2021-12-31
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 一种储能装置的分层控制方法及系统，方法包括：采集频率变化率和频率偏差，各储能单元荷电状态；根据频率变化率与允许值、频率偏差与允许值，确定储能装置是否参与调频；参与调频时，根据调频功率方向，以各储能单元中的荷电状态最大值和最小值，及频率波动程度系数，确定参与调频的各储能单元调频功率；取储能单元荷电状态排序中前n个储能单元，若前n个储能单元的调频功率之和的绝对值不小于储能装置参考调频功率的绝对值，则以前n个储能单元参与调频；若全部储能单元的调频功率之和的绝对值小于储能装置参考调频功率的绝对值，则以全部储能单元参与调频。本发明实现对荷电状态存在差异的各储能单元的均衡管理，有利于保持储能装置使用寿命。
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公开(公告)号：CN114418373A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210037315.8
申请日：2022-01-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，包括以下步骤：1：将主信号存储于主信号数据集；2：将二次信号存储于二次信号数据集；3：将主信号数据集转换为合法数据集并存储在合法签名谱数据集中；4：对主信号数据集在各种攻击场景下进行数据模拟，将模拟的数据结果存储在欺骗性签名谱数据集中；5：训练合法数据集和欺骗数据集，确定主信号信息可信度；6：对主信号数据集中主信号数据和二次信号数据集中的二次信号数据进行训练，确定二次信号的可信度，7：计算储能响应需求；8：存储储能运营数据。本发明判断主信号和二次信号可信度，估计储能运行状态，在发生信息攻击时，转换储能运营模式，避免对电网安全造成危害。
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公开(公告)号：CN114498772B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202111677288.2
申请日：2021-12-31
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 一种储能装置的分层控制方法及系统，方法包括：采集频率变化率和频率偏差，各储能单元荷电状态；根据频率变化率与允许值、频率偏差与允许值，确定储能装置是否参与调频；参与调频时，根据调频功率方向，以各储能单元中的荷电状态最大值和最小值，及频率波动程度系数，确定参与调频的各储能单元调频功率；取储能单元荷电状态排序中前n个储能单元，若前n个储能单元的调频功率之和的绝对值不小于储能装置参考调频功率的绝对值，则以前n个储能单元参与调频；若全部储能单元的调频功率之和的绝对值小于储能装置参考调频功率的绝对值，则以全部储能单元参与调频。本发明实现对荷电状态存在差异的各储能单元的均衡管理，有利于保持储能装置使用寿命。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114268172A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111459602.X
申请日：2021-12-02
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多类型储能运营控制方法，包括步骤如下：1)设置储能类型与参量；2)测算储能平准化电力成本；3)测算储能电站的收益；4)确定需求曲线和储能总体计划出力曲线；5)确定多类型储能响应策略。本发明通过建立储能系统成本模型和收益模型，并将新能源消纳需求、辅助服务需求和紧急功率支撑需求进行综合考虑，提出多类型储能系统响应需求的运营方法，有效地提高储能电站的收益，进而提高储能参与电力服务的积极性。
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公开(公告)号：CN114987139B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210448059.1
申请日：2022-04-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
IPC: B60H1/00 , B60H3/00 , B60H3/06 , B60R16/037
Abstract: 本发明提供了一种基于物联网的电动汽车智能控制方法及系统，其中，所述方法应用于人工智能领域，所述方法包括：获得第一区域的电动汽车信息集合；构建第一电动汽车智能控制模型库；获得第一电动汽车控制模型；获得第二电动汽车集合对应的智能控制模型，获得第二电动汽车控制模型集合；对第一电动汽车控制模型和第二电动汽车控制模型集合进行联合训练更新，获得第一优化电动汽车控制模型；使用第一优化电动汽车控制模型对第一电动汽车进行控制指令的实时生成，获得第一控制指令。达到了通过采集用户行为控制习惯，联合建模等方法，为用户提供更加准确、更加个性化的控制方案，提高了用车体验感，提高车辆控制的精准度的技术效果。
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公开(公告)号：CN113625189B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110880531.4
申请日：2021-08-02
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
Abstract: 本发明公开了一种测量变压器低压侧相电压的110kV线路断线保护方法，在110kV变电站测量变压器低压侧的负序电压与相电压，首先判断是否为短路故障，接着根据负序电压来启动断线保护，最后利用相电压来识别断线相及故障类型，并进行断线告警与故障切除。本发明不仅能快速、准确地识别断线相，还能判断故障类型，更方便检修人员维修线路。同时，本发明依靠电压量设计启动判据和故障选相判据，而短路电流、电压量均与负载大小无关，因此在轻载或空载时不影响断线识别的可靠性。本发明通过断线后低压侧的电压特征识别高压侧断线故障，不需要对现有常用的110kV线路进行大规模的改造，投入实际使用较为方便。
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公开(公告)号：CN114744660A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210500746.3
申请日：2022-05-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
Abstract: 本发明提供了一种电动汽车与电网能量双向流动的储能方法及系统，涉及电气储能相关技术领域，该方法包括：获取第一电网储能需求信息、当前多部电动汽车的充电参数信息及多部电动汽车的使用信息，进行安全储电空间的构建，基于安全储电空间和充电参数信息，获取供电参数信息，依据第一电网储能需求信息和多个供电参数信息，获取多种双向储能方案，基于方案优化，获得最优双向储能方案，进行双向储能。本发明解决了现有技术中存在现有的储能技术还不够完善，易导致能量分布不均，无法达到能源的最合理化利用的技术问题，达到了对能源进行合理化分配，使其得到最有效利用的目的。
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公开(公告)号：CN111428926B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202010206396.0
申请日：2020-03-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑气象因素的区域电力负荷预测方法，考虑多重气象因素的影响，提出一种新的用于电力负荷预测的方法，解决现有区域电力负荷预测技术的缺点，加入区域实际气象因素等影响，充分发挥预测模型的优势。选择满足精度要求的Elman神经网络预测，分别考虑三种气象因素处理方式进行对比研究，最后通过预测精度的比较，为区域居民电力负荷及区域总负荷预测选取适当的方法。考虑气象因素后的模型相比于单一Elman神经网络模型，不同场景下的预测精度上均有不同程度的提高。
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