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公开(公告)号：CN118861731A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410883725.3
申请日：2024-07-03
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于TCN‑BiGRU深度学习的电动汽车负荷预测方法。针对不同类型电动汽车的特性差异，首先采用K‑means对不同类型的电动汽车进行聚类；然后，对聚类之后的结果进行二次聚类；最后，建立TCN‑BiGRU神经网络模型，用聚类数据集对提出的预测模型进行训练和测试。该方法得到的电动汽车负荷预测结果充分考虑了不同类型电动汽车存在的特性差异，其结果能有效提高电动汽车负荷预测结果精度，具有一定的理论价值和工程价值。
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公开(公告)号：CN118074099A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410062328.X
申请日：2024-01-16
Applicant: 南京理工大学
IPC: H02J3/00 , G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , H02J3/32
Abstract: 本发明公开了一种考虑多时步耦合的电动汽车可调潜力评估方法。考虑到电动汽车可调潜力在各时步间存在耦合关系，结合各类电动汽车的客观响应能力和主观响应意愿，分析各时步间耦合关系对电动汽车调节能力的影响，建立电动汽车可调潜力评估双层优化模型并进行求解。该方法具体包括：基于电动汽车的充放电模型，建立电动汽车客观响应能力评估模型；基于消费者心理学模型，建立电动汽车主观响应意愿模型；结合电动汽车的客观响应能力和主观响应意愿，分析各时步间耦合关系对电动汽车调节能力的影响，建立考虑多时步耦合的电动汽车可调潜力评估双层优化模型。该方法考虑了电动汽车的调节潜力在各时步间的耦合关系，结合客观响应能力和主观响应意愿对电动汽车可调能力进行评估，评估的结果更为准确，具有一定的理论价值和工程价值。
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公开(公告)号：CN117081181A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311081155.8
申请日：2023-08-25
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑负荷不确定性的交直流配电网灾后恢复方法，包括：对抢修恢复过程中的各种调度资源进行建模；通过场景概率法对负荷的不确定性进行建模；以总负荷恢复量最大且总的弃风量最小为目标构建两阶段交直流配电系统下的抢修恢复模型；求解两阶段交直流配电系统下的抢修恢复模型，得到交直流配电系统下的最优恢复策略。本发明方法得到的恢复策略充分考虑了负荷不确定性和交直流混合配电网特殊的网架结构和电气特性，在最大限度增加恢复量的同时减少弃风量，且模型简单，易于求解，具有一定的理论价值和工程价值。
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公开(公告)号：CN111274413A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010093815.4
申请日：2020-02-14
Applicant: 迈拓仪表股份有限公司 , 南京理工大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/9536 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于知识图谱的智能供热服务推荐方法，包括步骤1：通过动态映射矩阵嵌入构建知识图谱嵌入模型，步骤2：进行知识图谱的对齐与融合，步骤3：基于张量分解的跨域协同过滤服务推荐算法进行推荐，步骤4：针对未知悉用水用热的信息的用户，采用跨领域推荐迁移学习方法。利用此算法，服务商可以根据相似的供水供热案例为用户进行优质服务推荐。
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公开(公告)号：CN119294599A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411417137.7
申请日：2024-10-11
Applicant: 南京理工大学
Inventor： 杨苗
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N20/00
Abstract: 本申请提供的电动汽车协同电网优化的有序充电调度方法，涉及智能调度技术领域，针对调度区域的电网调度拓扑进行功能性解耦确定耦合网络层，监测网络层并基于层间与层内交互数据流确定预调度任务，确定总成调度因子并进行多层粒度细分确定多层决策架构，结合网络层监督训练递推决策模块，引入目标函数进行任务调度主因子择取，对预调度任务自底向上执行循环决策确定预调度策略，执行基于网络层的解耦进行充电调度管理，解决了电动汽车充电调度不能有效响应充电负荷对电网的影响、能源供需不均和电价与电网运行效率不匹配的问题，达到了动态响应电网变化，优化充电效率，增强电网的经济运行效率、稳定性和安全性的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111366291B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202010394873.0
申请日：2020-05-12
Applicant: 迈拓仪表股份有限公司 , 南京理工大学
IPC: G01L19/00 , G06F30/20 , G06N3/00 , G06N3/08 , G06F113/14 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了基于熵和人工神经网络的供水管道压力预测和粗糙度校准方法，包括(1)建立管道网络的稳态或扩展初始数据校准优化模型，定义管道网络的所有物理参数；(2)通过熵的概念在单位管道网络区域中选取最具有代表性的节点；(3)通过人工神经网络训练预测压力监测值；(4)运用粒子群优化方法，将粒子使用在预定间隔内生成的管道粗糙度随机值初始化；(5)使用EPANET仿真器获得管道网络中的压力，比较模拟监测压力和实际监测压力，计算目标函数，最大程度地减少实际监测值和模拟监测值之间的差异。本发明提高了供水管道压力预测模型的准确性，对实现构建智能化供水体系有着重要的意义。
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公开(公告)号：CN118826039A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410883733.8
申请日：2024-07-03
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的大规模电动汽车充换电负荷优化调度方法，以保证大规模电动汽车充换电负荷实时优化调度的经济型和高效性为目标，考虑了负荷调控过程中的用户因素、系统因素、市场因素，实现大规模电动汽车与各类电力市场主体的友好互动。根据用户的行为特征，判断电动汽车的实际可调性，构建不同场景下的可调充换电负荷的优化调度模型，并采用深度强化学习算法求解并网充换电负荷的实时调度方案。该方法得到的优化调度策略适用于大规模电动汽车实时优化调度，考虑了多个场景下的优化方案，模型简单，易于求解，具有一定的理论价值和工程价值。
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公开(公告)号：CN111369078A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010394903.8
申请日：2020-05-12
Applicant: 迈拓仪表股份有限公司 , 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于长短期记忆神经网络的供水水质预测方法，通过Savitzky-Golay滤波器对水质数据进行平滑处理，利用长短期记忆网络结构(LSTM)优化RNN网络的结构以及连接权重和隐藏层的阈值，提出了一种基于改进的RNN网络结构的LSTM-RNN网络水质参数预测模型，通过现有水质数据进行供水水质预测，相比较于传统预测模型有着更好的逼近精度和泛化能力，提升了水质综合预测性能，对提高智能化供水体系整体水平与质量有着重要的意义。
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公开(公告)号：CN111366291A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010394873.0
申请日：2020-05-12
Applicant: 迈拓仪表股份有限公司 , 南京理工大学
IPC: G01L19/00 , G06F30/20 , G06N3/00 , G06N3/08 , G06F113/14 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了基于熵和人工神经网络的供水管道压力预测和粗糙度校准方法，包括(1)建立管道网络的稳态或扩展初始数据校准优化模型，定义管道网络的所有物理参数；(2)通过熵的概念在单位管道网络区域中选取最具有代表性的节点；(3)通过人工神经网络训练预测压力监测值；(4)运用粒子群优化方法，将粒子使用在预定间隔内生成的管道粗糙度随机值初始化；(5)使用EPANET仿真器获得管道网络中的压力，比较模拟监测压力和实际监测压力，计算目标函数，最大程度地减少实际监测值和模拟监测值之间的差异。本发明提高了供水管道压力预测模型的准确性，对实现构建智能化供水体系有着重要的意义。
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公开(公告)号：CN111340272A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010093799.9
申请日：2020-02-14
Applicant: 迈拓仪表股份有限公司 , 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于蜘蛛群智算法的供热调度最优化方法，包括如下步骤：步骤1：对多约束供热调度优化问题进行数学描述，从实体视角构建问题的优化目标函数，根据约束构建限制条件；步骤2：对步骤1限制条件中的每个二级供热评价指标使用蜘蛛群优化算法寻找当前指标的最优解，输出所有指标构成的最优解集；步骤3：将最优解集代入限制条件和目标函数，判断是否符合优化目标函数，否则继续执行步骤2。本发明提出的基于蜘蛛群智算法的供热调度最优化方法，设计了启发式优化规则，指导针对不同供热实体的供热运行调度策略制定，提高供热调度的合理性与准确性。
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