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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114564895A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210223236.6
申请日：2022-03-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种励磁涌流的机器学习识别方法，属于电力技术领域。一种励磁涌流的机器学习识别方法，该方法包括以下步骤：S1：励磁涌流与故障电流分析；S2：建立PSO‑SVM故障识别模型；S3：基于PSO‑SVM模型仿真分析。本发明基于故障波形和励磁涌流的特征，提取最大值，最小值，平均值等7个特征量作为支持向量机的输入向量，同时采用粒子群算法(PSO)优化支持向量机的参数，从而准确识别励磁涌流，为变压器的稳定运行提供了故障检测依据。PSO‑SVM识别模型都能获得颇高的分类准确率，提高了变压器差动保护的可靠性。
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公开(公告)号：CN113222140A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110505290.5
申请日：2021-05-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于C4.5算法和BP神经元的配电网故障辅助决策方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：S1：整合电网各监控平台数据，结合调控人员日常使用需求进行分类优化阶段；S2：基于C4.5算法，确定电网事故等级，制定多层级告警策略；S3：基于BP神经网络，对电网事故进行辅助决策，最后输出辅助决策方案。本发明改进了现有的配电网故障辅助决策方案，能够用于配网故障信息的筛选分类、分层告警以及辅助决策，建立更高效、更快速的辅助决策模型。
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公开(公告)号：CN112699921A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011486689.5
申请日：2020-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于堆栈降噪自编码的电网暂态故障数据聚类清洗方法，属于电力技术领域。该方法包括以下步骤：S1：基于堆栈降噪自编码的故障数据特征提取阶段；S2：基于主成分分析的故障特征降维阶段；S3：基于密度峰快速搜寻聚类的故障数清洗阶段。本发明对故障数据进行聚类清洗和代表数据点提取推送，能有效的从海量的故障数据中提取出真实准确的故障信息，为智能告警提供优质的故障信息，同时解决了配电告警平台频繁刷屏的根本原因。
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公开(公告)号：CN114694050A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210223869.7
申请日：2022-03-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于红外图像的电力设备运行状态探测方法，属于自动化领域。该方法包括以下步骤：S1：收集并整合电网各巡检平台数据，通过统一预处理，供后续算法使用；S2：基于Faster_RCNN算法，对电力设备进行识别并定位，制定电力设备对应状态的响应策略；S3：辅以温度阈值法，对电力设备状态检测进行辅助判定，并实施相应响应策略。改进现有的电力设备红外图像状态探测识别方案，能够用于电力设备红外图像状态探测识别与定位标记，通过算法模型自动处理红外图像信息，免去人工判别或用传统机器识别方法，建立更高效、更准确、更高泛化的的状态探测模型。
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公开(公告)号：CN113985205A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111256687.1
申请日：2021-10-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/08 , G01R19/165 , G01S19/25 , G01R31/388 , G01R31/396 , G01K13/00 , G01N33/00
Abstract: 本发明涉及一种基于北斗授时和边缘计算的配电网过电压采集方法，属于自动化领域。该方法包括以下步骤：S1：系统对电网过电压数据进行实时采集，并通过边缘计算就地分析过电压类型阶段；S2：通过北斗授时技术，进行大规模过电压同步采集阶段；S3：进行过电压类型分析；S4：告警推送，大规模过电压数据上传阶段。改进现有的配电网过电压方案，能够满足配网大面积、高质量的过电压采集，建立更高效、更快速的过电压辅助与辅助决策模型。
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