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公开(公告)号：CN117559473A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311502951.4
申请日：2023-11-10
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 一种计及V2G技术的新能源充电站减碳充电引导方法，包括建立电动汽车充放电约束条件；考虑新能源充电站的运行模式和能量平衡，建立集中储能充放电约束条件；考虑最大化光伏发电消纳的减碳效果和参与配电网削峰填谷辅助服务，建立充电站第一阶段减碳充电引导策略；考虑新能源电站的运行要求和储能系统的健康运行，提出平抑充电站并网点功率波动的第二阶段充电引导方法；考虑电动汽车到达和离开时间的随机性，实现优化区间内光伏出力和电动汽车负荷数据的更新，建立充电站实时滚动优化框架。本发明采用考虑光伏发电消纳和平抑充电站并网点功率波动的两阶段实时滚动优化策略，准确性更高。
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公开(公告)号：CN115659236A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211275736.0
申请日：2022-10-18
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海欣能信息科技发展有限公司
IPC: G06F18/241 , G06N20/00 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于软分类的直流充电桩故障预警方法，包括：获取并将直流充电桩在每次充电过程中的电流、电压和SOC序列数据作为独立样本信息，并根据电流序列和电压序列计算功率差分序列，将该功率差分序列与对应的SOC序列作为该独立样本信息的充电特征；将充电特征和直流充电桩的基本信息作为输入特征，载入集成随机森林、极端梯度提升和K近邻算法的故障识别模型中，模型采用软分类方法计算充电桩的充电特征属于各类故障状态的概率值，从而进行故障预警。与现有技术相比，本发明可对即将发生故障的直流充电桩进行预警，预警的准确率和召回率满足要求，该方法对直流充电桩的运维工作具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN108898273B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201810533922.7
申请日：2018-05-29
Applicant: 国网能源研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明公开了一种基于形态分析的用户侧负荷特征聚类评价方法，包括以下步骤：采用计算机的数据输入模块输入地区的各类用户每年的日负荷数据；表征各用户单一用户全年的典型用能行为；基于步骤S2所得到的各单一用户的典型日负荷曲线，先提取各曲线形态特征，将单一用户按照典型日负荷曲线的形态特征进行分类，得到不同类别用户的负荷特征曲线；利用“云重心”评价单元的“云重心”发生器产生最终的评估结果；由计算机结果输出模块输出可视化的用户侧负荷特征聚类结果和“云重心”评估结果。本发明具有将海量用户侧数据物尽其用，对负荷数据进行精准分析，挖掘用户侧负荷特点，对用户侧的用能行为优劣做出评价的优点。
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公开(公告)号：CN113989550A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111232291.3
申请日：2021-10-22
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海电器科学研究所(集团)有限公司 , 上海电器科学研究院 , 上海电器设备检测所有限公司 , 上海添唯认证技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于CNN和LSTM混合网络的电动汽车充电桩运行状态预测方法，解决了充电桩故障检测效率低、精度低的问题。首先，通过获取充电桩的相关历史典型故障数据、信息参数和运行环境等运行状态数据，分析故障桩的影响因素并确定充电桩运行状态的关键指标量，再对关键指标量进行量化量级分析处理，利用改进的层次分析法确定关键指标量的权重，搭建一种CNN和LSTM混合网络架构，利用CNN和LSTM混合网络对训练样本进行训练，并结合测试样本调整相关参数，提升分类准确率。本发明模型效率高，实用性强。
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公开(公告)号：CN113592152A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110767955.X
申请日：2021-07-07
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种居民小区多类型充电设施配置方法，包括以下步骤：S1：构建居民小区电动汽车充电供需数据集；S2：为固定车位配置私有慢充桩，慢充桩总容量Pslow；S3：基于充电模拟法获得应配置快充桩数Nfast，快充桩总容量Pfast；S4：居民小区变压器裕度安全校验若满足进入S6，否则进入S5；S5：修正居民小区配置的慢充桩总数、快充桩总数，返回S4；S6：当充电服务率达到配置要求时，输出居民小区充电设施配置结果。有益效果是居民小区场景下在变压器容量约束下提升充电服务能力、适应电动汽车不同渗透率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111682528A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010497525.6
申请日：2020-06-03
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/32 , G01R31/392 , G06Q10/06 , G06Q50/06
Abstract: 一种计及容量衰减的新能源发电的储能寿命损耗评估方法，包括建立储能寿命损耗模型，建立储能容量衰减模型：建立计及容量衰减的储能寿命损耗模型，并线性化处理：追踪计划出力，得到新能源发电的储能寿命成本损耗储能的健康状态SOH和储能的可用容量Spresent。本发明可以有效评估新能源发电的储能的寿命损耗，有效评估储能的容量衰减程度。
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公开(公告)号：CN119558622A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510111698.2
申请日：2025-01-24
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 一种基于图层可视化的多场景可调节电力负荷管理系统，包括网荷互动引擎和负荷管理业务应用；网荷互动引擎用于对电网一张图提供的服务进行处理，为上层负荷管理业务应用提供数据与计算服务、地图展示与交互组件，网荷互动引擎对接营销数据中台，获取用户档案信息、10kV馈线与公专变挂接关系、公专变与用户对应关系、行业类别、用电类别信息，并对接用电信息采集系统和售电市场智能分析预测系统；负荷管理业务应用提供可视化页面，实现可调资源可观可测、负荷管理可调可控、资源能力分析管理、虚拟电厂高阶应用、光伏资源高阶应用。本发明的方案实现了构建网荷互动、源随荷动的新型电力系统。
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公开(公告)号：CN119419842A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411341719.1
申请日：2024-09-25
Applicant: 国网上海能源互联网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊控制的虚拟电厂调频控制方法和装置，其中，方法包括：采用梯形模糊隶属函数对电动汽车的荷电状态、室内温度以及调频价格进行描述；建立电动汽车的模糊规则和空调负荷的模糊规则；确定电动汽车的荷电状态、室内温度以及调频价格在电动汽车的模糊规则和空调负荷模糊规则下的输出，将所有输出进行加权平均，得到每辆电动汽车的调频意愿和每个空调负荷的调频意愿；以信号跟踪效果成本和用户意愿成本最小为目标，构建日内优化调度模型；对所述日内优化调度模型进行求解，得到调频控制策略，并采用所述调频控制策略对虚拟电厂进行调频控制。本发明实现了虚拟电厂参与调频辅助服务的日内秒级控制。
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公开(公告)号：CN118998952A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411302103.3
申请日：2024-09-18
Abstract: 本发明提供了一种空调负荷的能量调度优化方法及系统，包括：根据空调开关状态对空调设备进行分组；对各组中的空调设备进行排序，获得由空调负荷的优先调控序列；在空调负荷参与调度优化前，获取空调设备的各项信息数据进行留存；在空调负荷的优先调控序列的基础上，采用提高死区温度和/或提高设定温度的方式，对空调负荷的能量进行调度优化；在完成调度之后提取留存的数据对空调设备的数据进行逐一恢复。本发明通过对空调设备按照相关参数的重要程度进行排序，获得空调负荷的优先调控序列，优先调整对用户影响最小的空调设备，实现居住区能源的高效管理和优化配置，有效削减电网负荷峰值，提高电网的运行效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN118627820A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410770036.1
申请日：2024-06-14
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N7/01 , G06F111/04 , G06F119/08
Abstract: 基于自适应学习率衰减的需求侧资源调控方法及系统，获取电力和热力的实时需求、各能源设备的运行状态、实时电价以及各能源设备的调控指令；利用所获取的数据，基于统计学模型，建立需求侧资源调控模型，需求侧资源调控模型包括需求侧资源调控环境、状态空间、动作空间以及奖励函数；利用奖励函数建立学习率衰减触发模型和学习率衰减模型；需求侧资源调控模型进行训练过程中，基于学习率衰减触发模型和学习率衰减模型对需求侧资源调控模型的学习率进行调整；使用训练好的需求侧资源调控模型获得需求侧资源调控指令。实现根据需求侧资源的特性动态调整自适应学习率，提高需求侧资源优化调控效率和可靠性。
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