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公开(公告)号：CN112134300A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011071370.6
申请日：2020-10-09
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
IPC: H02J3/32 , H02J3/38 , H02J3/00 , B60L53/63 , B60L53/64 , B60L55/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于预约的电动汽车光储充电站滚动优化运行方法及系统，电动汽车充电站通过互联网发布最新的预约奖励策略和分时充电电价相关信息、空闲充电桩个数、平均等待时间；通过客户端查看动态分时充电电价，自主选择充电时间进行预约，并提供预约信息，预约成功后锁定充电价格，根据预约信息结合历史数据进行充电负荷预测；充电站根据历史数据进行光伏发电预测、基础负荷预测；以充电站运行成本最低为目标进行双层模型滚动优化，上层模型根据充电站现有空闲充电资源稀缺程度对预约充电价格进行滚动调整；下层模型以充电站运行成本最低为目标进行优化，计算未来时段的储能充放电功率曲线，将储能充放电功率曲线的第一个数据作为储能的控制指令。
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公开(公告)号：CN111781503A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010544392.3
申请日：2020-06-15
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/387 , G01R31/388
Abstract: 本申请公开了一种锂离子储能电池SOC在线估算方法，包括获取待检测锂离子储能电池的额定参数，并建立待检测锂离子储能电池的等效电路模型；在线辨识建立的等效电路模型的模型参数；根据建立的等效电路模型及在线辨识得到的模型参数，建立锂离子储能电池改进的自适应扩展卡尔曼滤波器；将在线辨识得到的模型参数输入到锂离子储能电池改进的自适应扩展卡尔曼滤波器中，进行锂离子储能电池SOC的在线估算。本申请通过带遗忘因子的递归最小二乘法对一阶RC等效电路模型的参数进行实时辨识，随后将其输入改进的自适应扩展卡尔曼滤波器中，完成了对锂离子储能电池SOC的精确估算。
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公开(公告)号：CN119167269A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411293849.2
申请日：2024-09-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/26 , G06F18/15 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种多模型融合异常用电行为辨识方法及系统，涉及电力系统技术领域，包括：接收用电数据，对用电数据进行预处理，得到处理后的用电数据，计算每个处理后的用电数据对应的皮尔逊相关系数，对皮尔逊相关系数进行筛选，筛选出的皮尔逊相关系数对应的处理后的用电数据作为疑似异常用户的用电数据；提取处理后的用电数据内的日用电量数据数值特征，将日用电量数据数值特征输入至预先建立的BP神经网络模型和XGBoost模型内，输出得到疑似异常用电概率，对疑似异常用电概率进行筛选，筛选出的异常用电概率对应的处理后的用电数据作为疑似异常用电辨识结果；将两种筛选结果所对应的疑似异常用电用户编号进行二次检测。
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公开(公告)号：CN119167268A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411293842.0
申请日：2024-09-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于WGAN数据扩充的CNN‑LSTM异常用电行为辨识方法及系统，属于人工智能反窃电领域；一种基于WGAN数据扩充的CNN‑LSTM异常用电行为辨识方法包括：获取用电数据，并对用电数据进行预处理；将预处理后的用电数据进行分类，并使用WGAN网络对异常用电样本进行扩充；将扩充后的一维用电量数据输入到Bi‑LSTM模型中提取用电数据长期趋势特征；并将一维数据按周形式转化为二维数据输入到CNN模型中提取用电数据潜在特征；将所述长期趋势特征和所述潜在特征合并后输入到全连接神经网络中进行检测，输出检测结果。
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公开(公告)号：CN116345441A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310310496.1
申请日：2023-03-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
IPC: H02J3/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 一种基于ResNet‑SA‑LUBE的短期光伏功率区间预测方法及装置，包括步骤1：以设定采样间隔采集历史光伏功率数据以及该采样时刻下的气象数据，并基于遗传算法确定最优特征组合；步骤2：将最优特征组合作为输入特征、将光伏功率特征矩阵作为预测目标输入到深度残差网络中进行训练预测，得到短期光伏功率点预测模型；步骤3：构建基于模拟退火算法和LUBE的短期光伏功率区间预测模型，将点预测模型中的特征提取层的参数迁移至期光伏功率区间预测模型；步骤4：对模型进行多次训练及初始化，将模型输出的区间预测上下限平均值作为最后的区间预测结果。本发明能够获得可靠的预测区间，准确描述光伏功率预测的不确定性，保障光伏并网时电力系统的安全稳定运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116169698A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211619340.3
申请日：2022-12-15
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
Abstract: 一种新能源平稳消纳的分布式储能优化配置方法及系统。方法包括：分布式储能的优化配置问题在规划层与运行层方面进行建模，得到考虑运行场景的配电网储能优化配置模型；基于机会约束理论，对确定性优化模型中的节点电压约束条件进行修正，得到考虑光伏出力不确定性的优化模型；最后，基于传统粒子群算法引入自适应惯性权重、交叉变异与基于密集距离的非支配解排序方法，提出改进粒子群算法对分布式储能的优化配置问题进行求解，得到储能的配置方案与相应的典型运行效果。
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公开(公告)号：CN115775039A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211109490.X
申请日：2022-09-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/086 , H02J3/00
Abstract: 综合能源系统综合需求响应特性的学习辨识方法及系统，方法包括：采集综合能源系统的外部历史运行数据，采用长短时记忆神经网络建立等值封装模型；对等值封装模型进行测试验证，以外部历史运行数据对等值封装模型预测结果的综合边际效益最优且等值封装模型预测结果误差最小为目标，更新长短时记忆神经网络；利用等值封装模型对综合能源系统综合需求响应特性进行学习辨识。本发明解决传统固定参数的综合需求响应模型在动态变化场景下的适应性不足问题，更有效计及多能之间的耦合交互关系以及各类负荷需求的时序关系，实现对综合能源系统动态时变、相互耦合交织的需求响应特性及调控潜力的深度挖掘，为综合能源系统的规划设计、优化运行等奠定基础。
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公开(公告)号：CN111446711B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202010186746.1
申请日：2020-03-17
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 一种基于需求响应的荷储联合优化运行方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：采集原始数据；步骤2：建立约束条件；步骤3：基于约束条件和采集的原始数据计算响应分时电价后的第i时段电网供电负荷、需求响应实施成本、储能电站成本以及储能电站日收益；步骤4：基于步骤3的计算结果，建立目标函数；步骤5：向步骤4建立的目标函数输入已知条件，获取联合优化结果。本发明利用储能补偿响应分时电价的负荷功率，并使荷储联合运行的总成本最小，不仅能够削峰填谷、降低电网负荷峰谷差，又不必削减过多的用户负荷，在满足用户负荷需求的前提下减少了储能的配置容量，节省了用户用电成本及电网的建设成本、提高了电力系统设备的利用效率。
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公开(公告)号：CN112464168A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011360092.6
申请日：2020-11-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
Abstract: 本申请公开了一种综合能源潜力用户靶向评估提取方法，包括构建综合能源潜力用户靶向提取层次分析指标体系；获取并预处理各用户实际指标数据；构建指标因素集合和指标评语集合；得到基于指标因素集合和指标评语集合的模糊变换矩阵；计算指标体系中各指标因素的综合权重向量；模糊变换矩阵与综合权重向量合成，进行模糊变换，得到模糊综合判断结果；以模糊综合判断结果作为区域内不同目标下综合能源潜力客户靶向提取结果，实现综合能源潜力用户的靶向评估提取。基于实际综合能源用户的数据测试显示，本申请方法能够快速地对靶向用户进行提取，能减少单个指标因素的不良数据对计算结果的影响，提取结果及精度较高并且具有可推广性。
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公开(公告)号：CN112149915A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011071646.0
申请日：2020-10-09
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
Abstract: 本申请公开了一种充电站充电负荷预测方法和系统，所述方法包括获取目标充电站历史充电记录，筛选并预处理充电样本数据集，得到每条充电记录的充电时长和充电电量，以及各单位时间段内充电站的充电汽车数量；根据每条充电记录的充电时长和充电电量得到充电负荷特征数据集；根据充电样本数据集中各单位时间段内充电站的充电汽车数量得到充电汽车数量特征数据集；根据分时电价、充电负荷特征数据集和充电汽车数量特征数据集，构建并训练充电站各单位时间段充电负荷预测模型；利用充电站各单位时间段充电负荷预测模型进行各单位时间段充电负荷预测。基于数据规律的方法，对单一区域充电站进行充电负荷预测，能够提高充电负荷预测的准确率和适用性。
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