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公开(公告)号：CN118336720B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410752261.2
申请日：2024-06-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/2433 , G06F18/2337
Abstract: 本发明属于电力系统自动化技术领域，公开了一种基于区间2型模糊聚类算法的低压配网拓扑识别方法，基于电力GIS系统终端用户和配电变压器的经纬度地理信息，结合配变台区的辐射形状，初步确定终端用户和配变台区之间的拓扑连接关系；针对于可能存在转供电或者转负荷的不确定用户，进行电压数据的异常因子检测，剔除不属于待分析台区的用户数据；引入相关系数改进区间2型模糊聚类算法，确定“变‑户”的拓扑识别。本发明能够实现低压台区用户相别的精准辨识，有效提升用户辨识准确率，且在不同的数据环境中可保持较高的稳定性。
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公开(公告)号：CN115130578A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210747815.0
申请日：2022-06-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于增量式粗糙聚类的配电设备状态在线评估方法，包括：输入已处理完成的历史监测数据；判断是否有新增监测数据，并计算类簇间的不均衡度；计算新增监测数据到各聚类中心的欧氏距离，新增监测数据的邻域信息，根据欧氏距离和邻域信息将监测数据划分至类簇的下近似集或者边界区域；根据类簇数据分布情况，对类簇中心进行更新迭代；根据聚类结果对配电设备进行状态评估；本发明实现了配电设备运行状态评估模型的在线更新，有效提高了状态评估精度。
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公开(公告)号：CN114528952A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210433433.0
申请日：2022-04-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种减少配电终端误告警的多源异构安全监测数据聚合方法，通过构建异构特征的映射神经网络，屏蔽配电终端安全监测数据的异构性；加入权重参数，衡量配电终端多源安全监测数据的贡献程度与类别影响；利用对抗性领域自适应网络模型，对配电终端安全监测数据进行有效的分类聚合。该方法具有分类准确率高、训练容易、收敛效果稳定的优点，本发明方法能够识别并预测多源异构安全监测数据的类型，从而减少配电终端误告警概率，实现对整个智能配电网安全态势的有效监控。
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公开(公告)号：CN113091088A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110400270.1
申请日：2021-04-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: F23N5/00
Abstract: 本发明所述的一种基于双阶段神经网络的锅炉燃烧广义预测控制方法，通过双阶段神经网络建立非线性时滞系统的多步预测模型，作为广义预测控制中的预测模型，在获得更好辨识效果的同时，避免陷入局部最小值，保证对于未来锅炉燃烧系统输出值的优良预测；同时提出一种改进比例积分性能指标型隐式广义预测控制器，采用比例积分结构对目标函数进行优化设计，同时对广义预测控制的控制增量选取策略进行改进，利用预测的未来时刻控制增量对当前时刻的控制增量进行修正，优化控制效果，从而使得能够更好的控制锅炉的燃烧，提高燃烧效率。初步实验结果显示所设计方案可提高锅炉燃烧系统的燃烧效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118646016B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411117937.7
申请日：2024-08-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于智能电网和电力系统自动化控制领域，公开了一种基于动态事件触发机制的负荷紧急控制方法，其根据系统安全运行指标，对配电网进行区域划分；提出以用户响应意愿的自适应负荷等级划分方法，以配电网系统运行成本最小为目标，建立配电网精准负荷控制模型；采用动态事件触发机制减少配电网子站与主站之间的通信，实现负荷控制策略信息的有效交互与精准执行。本发明所述方法能够精准实现对负荷的精准控制，并有效缓解配电网通信传输压力，确保电网的稳定性和关键负载的持续供应。
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公开(公告)号：CN118646016A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411117937.7
申请日：2024-08-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于智能电网和电力系统自动化控制领域，公开了一种基于动态事件触发机制的负荷紧急控制方法，其根据系统安全运行指标，对配电网进行区域划分；提出以用户响应意愿的自适应负荷等级划分方法，以配电网系统运行成本最小为目标，建立配电网精准负荷控制模型；采用动态事件触发机制减少配电网子站与主站之间的通信，实现负荷控制策略信息的有效交互与精准执行。本发明所述方法能够精准实现对负荷的精准控制，并有效缓解配电网通信传输压力，确保电网的稳定性和关键负载的持续供应。
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公开(公告)号：CN118336720A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410752261.2
申请日：2024-06-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/2433 , G06F18/2337
Abstract: 本发明属于电力系统自动化技术领域，公开了一种基于区间2型模糊聚类算法的低压配网拓扑识别方法，基于电力GIS系统终端用户和配电变压器的经纬度地理信息，结合配变台区的辐射形状，初步确定终端用户和配变台区之间的拓扑连接关系；针对于可能存在转供电或者转负荷的不确定用户，进行电压数据的异常因子检测，剔除不属于待分析台区的用户数据；引入相关系数改进区间2型模糊聚类算法，确定“变‑户”的拓扑识别。本发明能够实现低压台区用户相别的精准辨识，有效提升用户辨识准确率，且在不同的数据环境中可保持较高的稳定性。
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公开(公告)号：CN115021255B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210942499.2
申请日：2022-08-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑用户响应意愿的温控负荷聚合及控制方法，包括基于用户背景信息分析用户的响应意愿；结合用户响应意愿与温控负荷参数，通过聚类算法进行分类，然后利用Monte Carlo法获取每个负荷聚合小组预估功率；结合用户响应意愿获取温控小组的温度调节范围；基于聚合小组的负荷特征获取在负荷未受控时候的稳定聚合功率；结合预估功率、可调节范围及稳定聚合功率，分析获得每个小组的可调节潜力；根据每个小组的预估功率从中选出n个小组，其预估功率之和与需消纳的新能源出力最为接近；结合其用户响应意愿与预估功率占比为n个聚合小组分配消纳任务；根据消纳任务采用神经网络控制器完成功率追踪任务，实现对新能源的消纳。
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公开(公告)号：CN114528952B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210433433.0
申请日：2022-04-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种减少配电终端误告警的多源异构安全监测数据聚合方法，通过构建异构特征的映射神经网络，屏蔽配电终端安全监测数据的异构性；加入权重参数，衡量配电终端多源安全监测数据的贡献程度与类别影响；利用对抗性领域自适应网络模型，对配电终端安全监测数据进行有效的分类聚合。该方法具有分类准确率高、训练容易、收敛效果稳定的优点，本发明方法能够识别并预测多源异构安全监测数据的类型，从而减少配电终端误告警概率，实现对整个智能配电网安全态势的有效监控。
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