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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：CN109725219B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201811643294.4
申请日：2018-12-29
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明涉及一种电能表台区自动识别方法，属于配电网电参数测量应用领域。首先在已有台区准确数据的基础上，建立一个电压损耗模型。然后基于电压损耗模型和用户端数据，估计出台区总表电压。最后将估计电压与实际电压进行相关性分析，综合决策出用户电能表所属的台区，并给出两者相关系数，从而提高电网管理能力，促进电网健康稳定的运行。
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公开(公告)号：CN108627732A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810461821.3
申请日：2018-05-15
Abstract: 本发明公开了一种基于交叉电压检测的光伏电池板故障诊断方法。针对光伏系统电池板短路故障、开路故障和遮荫故障及传统的电气测量光伏电池板的故障方法，本发明通过光伏系统电池板在最大功率点的工作特性，结合其电压电流曲线，提出了一种交叉电压检测方法和改进交叉电压检测方法。该方法能够有效完成对光伏系统电池板的短路故障、开路故障和遮荫故障的诊断和故障定位。本发明提出的交叉电压检测方法，对比传统电气测量方法，能够减少一半的电压表，本发明提出的改进的交叉电压检测方法，可以大大减少电压表和电流表的数量，降低成本；本发明提出的故障诊断方法可以扩展运用到其他电力系统设备的故障检测，具有广泛的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN116245560A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211696728.3
申请日：2022-12-28
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆举宇科技有限公司
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06F18/211
Abstract: 本发明涉及一种结合特征选择与WOA‑LSTM的实时边际电价预测方法，属于电力技术领域。该方法包括如下步骤：S1：数据处理与特征选择；S2：建立WOA‑LSTM组合模型；S3：利用WOA对LSTM网络模型参数进行优化，将每条鲸鱼个体看作每种优化策略，并将鲸鱼位置的维数对应LSTM模型待优化参数的个数，在鲸鱼不断更新自身位置的过程中获得LSTM循环网络的最优参数组合。改进现有的实时市场电价预测方案，能够用于电力市场实时电价预测，建立更加精确的边际电机模型，稳固实时边际电价对电力交易市场报价的决定作用。
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公开(公告)号：CN116244911A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211697195.0
申请日：2022-12-28
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆举宇科技有限公司
IPC: G06F30/20 , G01R31/00 , G01R31/58 , G01R29/08 , G01K13/00 , G06F17/11 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/241 , G06N3/048 , G06N3/09 , G06N3/006 , G06F113/16 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种基于电缆表皮温度推断场强分布识别故障类型的方法，属于电气领域。该方法包括如下步骤：S1：构建基于电缆表面温度推算缆芯温度的反演公式；S2：构建缆芯温度场及场强分布关系；S3：基于广义回归神经网络和粒子群算法优化，输入场强分布图特征值进行故障类型识别。改进现有的局部放电模式识别的方案，将平滑因子的优化及神经网络模型更新部署在云端，而将训练好的广义回归神经网络模型部署在边缘层，解决了系统资源分配问题，提高了系统响应速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116008751A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310018499.8
申请日：2023-01-06
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆熙腾电力设备有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于样本增强的电缆局部放电故障特性识别方法，属于电气领域。该方法包括以下步骤：S1：局放信号检测及特性分析；S2：基于自适应VMD及小波包法的电缆局放信号提取；S3：基于图像变换和深度样本增强的电缆局放识别方法。本发明改进现有局放特征量提取方法增加电力电缆局部放电信号提取效率，提高电力电缆局部放电故障模式识别提高故障识别准确性。
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公开(公告)号：CN114580125A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210223252.5
申请日：2022-03-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种基于边际电价的配电网动态实时拓扑实现方法，属于自动化领域。该方法包括以下步骤：S1：对现有数据进行处理，基于电价数据、节点位置关系、天气情况和特殊条件建立数据库；S2：建立目标函数和约束条件；S3：基于0‑1规划判断开关及电源状态；S4：根据电源及开关状态绘制拓扑图。本发明能够基于数据驱动，无需额外新增专用的电力设备，可直接嵌入实际的运行系统，生成实时动态拓扑网络，作为现有方法的辅助决策方法，具有一定的前沿探索意义和实际应用价值。
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公开(公告)号：CN114329861A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111551526.5
申请日：2021-12-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于边际电价的配电网静态拓扑实现方法，属于自动化领域。该方法包括以下步骤：S1：整合以SCADA系统采集的大量配网运行拓扑结构和相对应的历史边际电价和时间数据；S2：基于CNN深度神经网络，将历史电价和时间数据为输入，对应配网拓扑作为期望输出，进行学习模型训练；S3：基于LSTM神经网络模型，对未来一天的电价进行预测，得到分时段的预测价格；S4：基于CNN深度神经网络，预测电价作为训练好的模型输入，输出对应的拓扑结构。从宏观的电力市场角度出发，挖掘出边际电价与配电网络拓扑之间的联系，利用历史边际电价数据预测未来电价，为保障电网系统的稳定性和安全性作基础。
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公开(公告)号：CN112462193A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011223358.2
申请日：2020-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于实时故障滤波数据的配电网自动重合闸判断方法，属于电网技术领域。该方法包括以下步骤：S1：建立基于小波变换的故障提取模型；S2：建立故障综合研判‑支持向量机分类模型；S3：仿真建模与分析。利用小波变换提取三相电压三相电流和零序电流作为特征量，并将小波分析后的小波系数重构作为支持向量机的数据集，算法模型训练数据来源于实际录波数据，增加了模型的可靠性和实用性，识别准确率接近90％。算法模型搭建完成后利用仿真数据来测试算法模型，准确率达到95％，进一步证实了本算法模型的可行性。
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公开(公告)号：CN109857975A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201811647877.4
申请日：2018-12-29
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明涉及一种电能表台区和三相自动识别方法，属于配电网电参数测量应用领域。首先在已有台区准确数据的基础上，建立一个电压损耗模型。然后基于电压损耗模型和用户端数据，估计出台区总表电压以及三相。最后将估计电压与实际电压进行相关性分析，综合决策出待识别用户电能表的台区和三相，并给出两者相关系数，从而提高电网管理能力，促进电网健康稳定的运行。
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