公开(公告)号：CN119853176A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411926541.7

申请日：2024-12-25

Applicant: 国网安徽省电力有限公司六安供电公司 ,  合肥工业大学

Inventor： 黄冯 ,  刘红新 ,  夏鹏 ,  宋华茂 ,  陈青 ,  张明星 ,  徐浩 ,  齐先军 ,  张学财 ,  丁倩 ,  曹梦馨 ,  洪一姗 ,  阮力 ,  汪东 ,  陈娅 ,  孙晨光 ,  吴东兵 ,  尚扬

IPC: H02J3/46 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/06 ,  G06F17/18 ,  H02J3/38 ,  H02J3/24

Abstract: 本发明公开了一种匹配电解水制氢电解槽的光伏电源选型方法，首先，根据电解槽和各光伏电源的原始数据，计算三个评价指标：光伏电源的最大功率点与电解槽额定运行点之间的平均距离，光伏电源年出力曲线落入电解槽的稳定运行功率范围的比例，光伏电源年出力曲线的波动率平均值；然后，采用熵值法计算各评价指标的权重，并对各光伏电源的评价指标进行标准化计算；最后，设定评价指标的理想值，计算各光伏电源的评价指标值与理想值之间的距离，选择距离最小值所对应的光伏电源方案，作为与电解水制氢电解槽匹配的最优方案。本发明方法设计了三个评价指标从不同侧面定量表征光伏电源与电解槽的匹配程度，通过客观、简便的综合评价确定最优光伏电源。

公开(公告)号：CN118012182A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410164969.6

申请日：2024-02-05

Applicant: 国网安徽省电力有限公司六安供电公司 ,  合肥工业大学

Inventor： 黄冯 ,  金钟 ,  李奇越 ,  李帷韬 ,  刘红新 ,  宋华茂 ,  徐浩 ,  陈青 ,  孙伟 ,  阮力 ,  曹梦馨 ,  洪一姗 ,  汪东 ,  陈娅 ,  孙晨光 ,  吴东兵

IPC: G05D27/02

Abstract: 本发明公开一种高压开关柜运行环境控制方法、系统、设备及存储介质，方法包括采集开关柜相关的温湿度数据构成数据集；利用变分自编码器对所述数据集进行增强处理，得到模拟数据；对于所述模拟数据进行编码，初始化种群，并采用遗传算法对所述变分自编码器进行优化训练，得到训练好的模型，将实时采集的温湿度数据输入到训练好的模型中，得到湿度阈值；基于所述湿度阈值，控制除湿风机打开或关闭；本发明实现了自主判断并控制开关柜运行环境始终处于设备全寿命周期最合理的范围内。

公开(公告)号：CN119944828A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202411788707.3

申请日：2024-12-06

Applicant: 国网安徽省电力有限公司六安供电公司

Inventor： 刘红新 ,  曹梦馨 ,  吴东兵 ,  陈青 ,  陈娅 ,  汪东 ,  邵郁 ,  陈家峰 ,  洪一姗 ,  黄冯 ,  徐浩 ,  孙晨光 ,  阮力 ,  王宇 ,  丁倩 ,  刘莅文

IPC: H02J3/46 ,  H02J3/38 ,  G05B13/04 ,  G06Q30/018 ,  G06Q30/0202 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明属于电力控制技术领域，公开一种基于碳减排的能源电力系统的控制方法，能源电力系统的控制方法具体如下：基于能源电力系统的支出成本及收入成本构建能源电力系统的成本计算模型；采集能源电力系统在前一天的运行参数，输入成本计算模型，在满足约束条件的情况下找出能源电力系统中各设备的最佳输出功率，将能源电力系统中各设备的最佳输出功率作为后一天能源电力系统中各设备的实际输出功率，使得建能源电力系统的成本计算模型输出的成本最小；收入成本为通过售出由CO2转化而来的天然气所获得。减少能源电力系统的CO2排放量，增加CO2与清洁能源之间的流动性，以促进能源电力系统的低碳经济转型。

公开(公告)号：CN119443381A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411500731.2

申请日：2024-10-25

Applicant: 国网安徽省电力有限公司六安供电公司

Inventor： 曹梦馨 ,  吴东兵 ,  陈娅 ,  刘红新 ,  陈青 ,  汪东 ,  洪一姗 ,  黄冯 ,  孙晨光 ,  阮力 ,  宋华茂 ,  徐浩

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/211 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 基于CNN和VAR的组合模型电量预测方法，流程包括数据收集与处理、当月电量预测及下月电量预测。在数据收集阶段，涵盖电量、天气、经济和人口等基础数据。数据处理则涉及不良数据修正、天气与星期节假日数据量化及针对性数据选择。当月电量预测利用CNN模型，结合历史日度电量、天气和星期节假日数据，预测月中至月末每日电量，并累加得月度预测值。而下月电量预测则采用VAR模型，输入历史月电量及大用户电量数据，进行多维单步预测。此方法有效解决了电量预测中时间跨度长及时间尺度不一致的问题，显著提升了预测精度和兼容性，为电网稳定运行提供了理论支撑和实践指导，具有重要应用价值。

公开(公告)号：CN117872155A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410068154.8

申请日：2024-01-17

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 王晓佳 ,  郭馨悦 ,  卞文静 ,  陈娅 ,  梁雨生 ,  朱昊铎

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/392 ,  G01R31/378

Abstract: 本申请公开了一种锂离子电池剩余寿命预测方法、系统及电子设备，涉及设备剩余寿命预测领域，方法包括：获取待预测锂离子电池的电池容量；对电池容量进行变分模态分解，得到残余分量和IMF分量；根据残余分量和IMF分量，利用剩余寿命预测模型，确定待预测锂离子电池的剩余寿命；其中，剩余寿命预测模型是利用训练数据集对双宽度学习网络进行训练得到的；训练数据集为Battery Data Set数据集；双宽度学习网络包括第一宽度学习网络、第二宽度学习网络和融合节点层；第一宽度学习网络和第二宽度学习网络均与融合节点层连接。本发明提高了锂离子电池剩余寿命预测的准确性。