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公开(公告)号：CN118801304A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410820465.5
申请日：2024-06-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 南通大学
Abstract: 一种柔性直流配电网纵联保护方法及装置，包括：对一条直流母线沿直流线路流到另一条直流母线的电流进行采样；利用故障后的相邻电流采样值差分之和，建立保护装置的启动判据模型；利用故障前后电流采样值差分，分别建立故障方向判断模型；对于直流线路各端的保护装置，当基于启动判据模型判定保护装置启动时，基于故障方向判断模型判断故障方向；当直流线路两端的保护装置均判定为正方向故障时，则判定直流线路发生区内故障；否则，判定直流线路正常运行。提高了直流配电线路保护的可靠性、灵敏性和选择性，能够可靠、有选择的识别直流线路故障。
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公开(公告)号：CN118249389A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410373465.5
申请日：2024-03-29
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及风力发电系统控制技术领域，尤其涉及一种风电并网计划偏差补偿用双储能电池能量管理方法，包括：首先，储能初次投入运行，利用出产实验数据及扩展卡尔曼参数识别算法，进行SOC初始值识别。其次，储能参与风电并网计划偏差补偿过程中，利用功率‑时间积分法进行储能荷电状态管理，累积充电与放电都满足可用总容量一半时，计为储能运行半周期，统计该电池当前运行总周期数；再次，对换下的储能利用图像识别法进行OCV‑SOC曲线参数识别，判断换下电池当前的荷电状态。同时切出该电池，轮换为另一储能电池服役。本发明既可以确保并网风电计划上报的准确度，同时也避免了储能电池连续长时间续航造成过热而引发重大安全事故，具有实际工程应用价值。
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公开(公告)号：CN118131628A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410278022.8
申请日：2024-03-12
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一一种基于多目标点信息融合的移动机器人跟踪控制方法，属于智能车自动驾驶技术领域。解决了传统轨迹跟踪方法建模精度低的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、基于移动机器人的运动学模型对强化学习的动作空间进行建模，对移动机器人转向空间的精确建模；S2、设计了融合多目标点信息的奖励函数；S3、在Q‑learning框架下，利用在线强化学习方法对Bellman最优方程进行求解；S4、设计了移动机器人最优轨迹跟踪控制策略，在仿真环境进行算法仿真和数据对比，验证所提出算法的优越性及其可行性。本发明的有益效果为：提高了强化学习算法的计算效率,提升了移动机器人轨迹跟踪控制的精度。
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公开(公告)号：CN116979608B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202310971488.1
申请日：2023-08-03
Applicant: 南通大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明具体涉及一种光伏并网逆变器过压限功率控制方法及其系统。本发明首先采样光伏逆变器中光伏阵列的实际输出电压Up与输出电流Ip，通过MPPT算法得到光伏电压基准Upr，将光伏阵列的实际输出电压Up与光伏电压基准Upr分别作为光伏电压调节器的反相与正相输入，得到电网电压基准Ur，电网电压基准Ur再通过限幅电路获得电网电压限幅基准Ur1，将并网点电压Ug采样，并进行有效值处理，得到电网电压有效值反馈信号Ugf_rms，将电网电压限幅基准Ur1与电网电压有效值反馈信号Ugf_rms，分别输入至限电压调节器的正相输入端与反相输入端；接着将限电压调节器的输出作为调制信号，送入PWM调制器中，通过控制升压变换器的方法，实现光伏并网逆变器整体的过压限功率控制。
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公开(公告)号：CN116431961B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310420382.2
申请日：2023-04-19
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及柔性直流电网直流线路故障后的故障保护技术领域，尤其涉及一种柔性直流电网直流线路波阻抗实时计算方法。本发明利用同直流母线上非故障线路信号测量点上线模故障电压、电流和线模波阻抗的关系，并写成离散的形式，得到超定方程组。同理，将同直流母线上非故障线路信号测量点上零模故障电压、电流和零模波阻抗的关系写成离散形式的超定方程组。再利用最小二乘法求解超定方程组，得到线模波阻抗和零模波阻抗的参数信息。本发明能够根据每一个故障信号重新实时计算得到一个新的更为精确的数值，具有动态自适应性，能够提高精确(56)对比文件刘燕莹.柔性直流输电线路故障定位方法研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑.2021,C042-499.余修勇 等.多端柔性直流电网线路故障暂态等值电路及暂态特征分析.中国电机工程学报.2022,1-14.余修勇;肖立业;林良真;邱清泉;张志丰.基于单端量的柔性直流电网故障识别方案.高电压技术.2018,第44卷(第2期),440-447.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116454945B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310397173.0
申请日：2023-04-13
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供一种基于电池储能系统的火‑储混合电站协同运行方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：将电池储能系统(BESS)划分为容量相等的两部分BESS，并将两部分BESS分别接入至火电机组系统；其中，两部分BESS始终处于互为不同的充放电状态；基于调度中心下发的AGC指令确定需求调度方向，从两部分BESS中选择出当前充放电状态与所述需求调度方向相匹配的BESS，辅助所述火电机组系统进行AGC指令响应。本发明的控制策略充分考虑了火电机组与BESS之间的协同运行，能够充分发挥BESS调频优势，从而有效提高了基于电池储能系统的火‑储混合电站的二次调频性能。
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公开(公告)号：CN116937682A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310901618.4
申请日：2023-07-21
Applicant: 南通大学
IPC: H02J3/38 , H02J3/46 , H02J3/28 , H02J3/00 , G06F30/20 , G06F113/06 , G06F119/06
Abstract: 本发明涉及新能源发电技术领域，尤其涉及一种风电并网功率预测的误差实时估计方法。本发明首先，通过峰值概率密度分布等值划分方法将风速的波动过程划分为小波动、中波动、大波动过程；接着根据当前i时刻和前i‑1时刻的风速差Δv得出风速的升降特性，即上升风、下降风；然后基于第k日的风速波动过程和升降特性，利用动态时间规整DTW算法寻找历史风电数据中的相似时间子序列，构建风电功率预测误差极性判断模型；最后通过数据特征提取方法，提出了两种与功率预测误差幅值具有高相关性的数据特征，并基于多元线性回归算法构建风电功率预测误差幅值估计模型。可提高风电并网功率计划上报的准确度，有效减少诸如储能第三方的调节系统或电网调度备用容量。
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公开(公告)号：CN111244974B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202010151622.X
申请日：2020-03-06
Applicant: 南通大学
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明涉及风力发电机频率控制技术领域，具体涉及一种适用于低频扰乱的风力发电机可控短期频率支撑方法。本发明通过附加下垂控制到风机转子侧控制，暂时性地释放风机中存储的旋转动能来补偿系统的有功缺失；计及风机参与调频潜力计算自定义下垂参数，主动提供快速的系统频率响应，在不同风机运行工况时实现可控风电机组的系统频率支撑控制，即在高风机转子转速时，充分释放旋转动能来弥补有功缺失同时为常规发电机组参与调提供响应时间，在低转子转速时，释放适量的旋转动能来弥补系统有功缺失，并不引起风机转速失稳问题和严重的二次频率跌落。本发明为高风电并网提供保障及减少调频用储能装置的使用；可以促进风机的商业化发展。
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公开(公告)号：CN114580571B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210348529.7
申请日：2022-04-01
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及小样本图像分类技术领域，尤其涉及一种基于迁移互学习的小样本电力设备图像分类方法，具体包括以下步骤：首先通过旋转、裁剪等方法增强数据集；然后构造两个具有交叉熵损失和自监督损失的互学习小样本迁移模型，同时两个模型的输出相互为另一模型提供互信息损失；最后固定训练好的其中一个模型的主干网络作为特征提取器与新的分类器结合，对新的电力设备类别的图像样本进行分类预测。本发明能够通过两个模型互学习的方式提高主干网络模型特征提取能力，训练后的主干网络可以与多种新的分类器相结合完成对未可见类别样本的分类决策；同时，本发明只需要少量图像数据，即可训练出高精度的分类模型，非常适用于电力设备巡检场景。
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公开(公告)号：CN114821278A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210432628.3
申请日：2022-04-22
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv5的输电线路零部件识别方法，包括：首先，收集输电线路航拍图像，通过数据增强方法对其进行扩充；然后，基于YOLOv5网络进行改进，增加更小尺度检测层，并在PAN层添加跳跃连接，融合多路径特征，提升小目标检测性能；提出PCSA注意力机制，融合空间维度和通道维度的特征关系，提高图像中目标的显著度；提出LSCIoU作为bounding box的损失函数，对不同大小的目标自动调整位置损失大小，增加小目标、难识别目标的损失，提高困难样本的识别能力；最后，利用训练集图片对改进后的YOLOv5网络进行训练，并用测试集图片对其进行测试。本发明可以对一幅图像中的多种零部件进行识别及定位，在目标较小、背景复杂以及存在遮档的情况下仍有较好的识别效果。
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