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公开(公告)号：CN116911330A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310663224.X
申请日：2023-06-06
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
Abstract: 一种基于融合定位的轨道机器人导航方法及系统，包括步骤1，加载已有条形码数据，并判断是否收到行走指令，如果是则执行步骤2，反之结束本次导航；步骤2，根据机器人的行走轮驱动电机反馈的行走速度，计算机器人行走的实时预测里程；步骤3，通过视觉识别算法识别固定位置处条形码图像，获得机器人在轨道的标准里程，对步骤2得出的机器人行走预测里程进行校正，融合计算得到最优机器人行走里程；步骤4，根据步骤3得到的最优机器人行走里程数值，结合给定的行走目标里程数值，计算得到机器人走到目标里程所需要的行走速度，调整机器人的行走速度，实现导航。本发明解决了增量式编码器计算里程计的累计误差和视觉传感器的高算力占用问题。
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公开(公告)号：CN113910931B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202111325237.3
申请日：2021-11-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: B60L53/12 , B60L53/126 , B60L53/38
Abstract: 本发明公开了一种用于电动汽车的无线充电系统及方法，无线充电系统包括地面供电装置和车载充电装置，地面供电装置包括原边监控线圈单元、原边动力线圈单元、第一微控制单元、功率传输控制器，第一微控制单元用于监测功率传输控制器的电路状态，在功率传输控制器的电路状态无异常时控制原边监控线圈单元输出无线功率；车载充电装置包括副边监控线圈单元、副边动力线圈单元、第二微控制单元、功率接收控制器，第二微控制单元通过副边监控线圈单元接收原边监控线圈单元输出的电能，从而通过功率接收控制器向电动汽车的车辆控制系统供电。本发明提供的无线充电系统及方法利用小功率无线充电装置以作为大功率无线充电装置的控制电路供电及安全保护。
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公开(公告)号：CN116045358A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211725881.4
申请日：2022-12-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: F24D19/10
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的暖气片控制器及其控制方法、装置，所述暖气片控制器包括暖气片控制系统，所述暖气片控制系统设置为闭环控制系统，所述暖气片控制系统包括测量变送模块、定值输入模块、控制器模块、执行模块和网络模块，所述测量变送模块包括暖气片控制器内的温度传感器和安装与暖气片水管内的热量计，所述定值输入模块用于基本参数设定的控制面板，设定基本参数，所述控制器模块将面板输入的信号、传感器测量信号，经控制器，按设定的程序给出控制量，传送至执行模块，所述执行模块包括带执行器的电动阀门，本发明通过调整阀门开度，改变采暖房间的环境温度，温度传感器采集环境温度反馈给控制器模块，进行动态调整，使环境温度与设定温度动态平衡。
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公开(公告)号：CN114118855A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111475913.5
申请日：2021-12-06
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 南京星辰智能科技有限公司 , 江苏智格高科技有限公司
Abstract: 本发明属于线损标杆考核领域，公开了基于CNN的台区线损率标杆值计算方法，收集电网各台区与线损率标杆值有关的电气特征参数；对台区线损率进行相关性分析，提取出影响线损率标杆值的关键电气特征参数；将收集的数据分为训练集和测试集；将训练集台区电气特征参数作为模型输入，实际线损率标杆值作为模型输出，训练神经网络，计算权重系数；将测试集中的台区下的电气特征参数作为样本数据的输入，计算线损率标杆值；计算估算线损率标杆值与实际线损率标杆值的误差，验证算法的准确性。本发明提取出关键电气特征参数，再将卷积神经网络运用到线损率标杆值预测中，实现台区线损的高精度监测，提高供电企业的线损管理水平。
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公开(公告)号：CN118278658A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410320954.4
申请日：2024-03-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q40/04 , G06Q50/26 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种引入碳交易机制综合能源系统的成本优化方法及设备，所述方法包括：获取区外来电供电成本、本地火电机组供电成本，与传输设备、转换设备与储能设备，建立能量交互环节系统，获得综合能源运行成本；向能量交互环节系统中引入碳交易机制，获得考虑碳交易的低碳运行成本；将低碳运行成本和综合能源运行成本结合作为综合能源系统优化运行的目标函数，结合电、气网络约束，得到目标函数最小运行成本，有效实现综合能源系统低碳运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113612258B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202110913138.0
申请日：2021-08-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
Abstract: 一种基于电动汽车聚合模型的配电网风电最大消纳方法，包括：步骤1，采集计算配电网风电消纳所需参数；步骤2，基于步骤1采集的参数构建配所需概率分布；步骤3，基于步骤2中的概率分布构建电动汽车的聚合模型；步骤4，构建电动汽车优化调度的数学模型；步骤5，根据步骤3建立的电动汽车的聚合模型与步骤4所建立电动汽车优化调度的数学模型对配电网风电的最大消纳容量进行求解。本发明把风电的安装容量作为目标函数，同时考虑负荷、风电出力和电动汽车出行的随机性，建立了阶段一的聚合模型以及阶段二的电动汽车优化调度的数学模型，对两者结合求解后可大大提高配电网对风电的消纳能力。
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公开(公告)号：CN115795881B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202211544869.3
申请日：2022-11-21
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F119/08 , G06F111/08 , G06F111/04 , G06F111/02 , G06F113/04
Abstract: 一种综合能源系统储热装置规划方法及系统，涉及综合能源系统规划领域；包括以下步骤：生成可再生能源出力及电热负荷场景数据；建立第一阶段储热罐规模规划模型；建立第二阶段最优调度模型模型；采用场景法将两阶段规划转化为单阶段规划问题；采用加权系数法将双目标优化问题转化为单目标优化问题并求解。本发明考虑了综合能源系统中储热罐对降低系统运行成本与碳排放的价值，通过所提出的方法可在规划储热罐的同时，实现系统运行成本与碳排放两者之间的协同。
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公开(公告)号：CN117034553A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310811586.9
申请日：2023-07-04
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G01R31/367 , G01R31/396 , G06F111/10 , G06F119/02
Abstract: 一种多级模糊综合评价的动力电池安全评估方法及系统，建立动力电池安全综合评估指标体系，结合层次递推的模糊综合评价方法，构建多级动力电池安全评价模型。本发明构建的基于多级模糊综合评价的动力电池安全风险评估模型，确定指标层和准则层权重，建立一种层次递推的模糊综合评价模型，将电池厂家、种类、一致性和电池健康程度在安全层面进行统一的综合评价，依据充电桩与电动汽车电池管理系统的交互，能够实现动力电池充电过程中的安全性能统一在线评估，解决了大规模动力电池充电时缺乏科学、合理的安全性评估的问题，具备实际的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN116995747A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311264061.4
申请日：2023-09-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: H02J3/46 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 基于鲁棒碳交易的园区级综合能源系统运行方法及系统，基于两阶段自适应鲁棒方法，以确定出力机组的启停状态决策变量作为第一阶段事前决策变量，以除第一阶段事前决策变量外的所有机组出力决策变量作为第二阶段自适应补偿变量，基于第一阶段事前决策变量获得第一阶段机组启停成本，基于第一阶段事前决策变量和第二阶段自适应补偿变量获得第二阶段自适应补偿成本；按照两阶段三层模型结构，利用第一阶段机组启停成本和第二阶段自适应补偿成本构成运行优化模型，运行优化模型的解为系统运行方案。本发明综合考虑不确定因素、运行成本与碳交易成本下的高效低碳鲁棒调度，提升系统运行经济性与鲁棒性，实现系统碳减排。
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公开(公告)号：CN116613732A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310436362.4
申请日：2023-04-21
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: H02J3/00 , G06N3/0464 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/27
Abstract: 一种基于SHAP值选择策略的多元负荷预测方法，该方法利用TCN卷积神经网络对综合能源系统下多种特征参量的多元负荷时间序列数据进行建模，对网络隐藏层状态输出应用全局注意力机制进行处理，突出影响负荷变化的关键特征，然后计算各特征SHAP值进行输入变量筛选，去除相关度较低的特征对模型的干扰，再返回GA‑TCN模型训练学习得到多元负荷预测结果，达到耦合多元负荷预测模型内部解耦、精确计算的目的。本发明所建立的多元负荷预测模型能深度挖掘多元时间序列中的有效信息，通过量化相关影响因素对结果的贡献度提升预测的准确性，与传统预测方法相比具有更优越的性能。
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