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公开(公告)号：CN116361603A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310310290.9
申请日：2023-03-28
Applicant: 吉林省电力科学研究院有限公司 , 长春工程学院 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 大唐向阳风电有限公司
Inventor： 王志伟 , 李德鑫 , 纪秀 , 安银平 , 董洪达 , 冷俊 , 王佳蕊 , 刘畅 , 张海锋 , 庄冠群 , 王伟 , 吴迪 , 张家郡 , 孟祥东 , 张懿夫 , 高松 , 郭仲起
Abstract: 一种电力系统碳排放流计算方法，属于电力系统碳排放技术领域，首先，相对潮流分析而言，碳流计算是建立在潮流计算的基础上进行的，所有会对潮流分布产生影响的因素同样会对碳硫产生影响。其次，针对现有的计算方法进行了适应性的改进使其可以用来进行有损网络的碳流计算。最终，基于改进的有损网络的碳流计算模型，增加对电网碳排放总量计算的应用，构建了电网网损碳排放的计算模型，计算电力系统中各个支路及节点的碳排放；本发明实现为电力系统碳排放流的精准计算与分摊，广泛开发低碳电力、发展低碳技术以及提高碳排放计算精度。
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公开(公告)号：CN115663914A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211119911.7
申请日：2022-09-15
Applicant: 长春工程学院 , 吉林省电力科学研究院有限公司
IPC: H02J3/46 , G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06N3/092
Abstract: 一种基于深度强化学习的含风电虚拟电厂聚合调度方法属于电力系统调度技术领域，包括构建风电自适应预测模型、获得最接近实际出力的趋势性风电出力场景、搭建应用于含风电虚拟电厂的深度强化学习智能体模型、获得状态s、系统的动作a以及奖励值r并带入最终训练后的应用于含风电虚拟电厂的深度强化学习智能体模型，得出风电最优聚合调度结果几大步骤。本发明面向虚拟电厂模型采用了Double‑DQN深度强化学习算法模型进行优化求解，提升了深度强化学习算法性能，降低了发生过估计的可能性，避免了无法收敛的情况出现，有效解决了具有随机性、间歇性的含新能源虚拟电厂建模困难的问题，实现对虚拟电厂聚合调度的快速收敛并获得趋优解。
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公开(公告)号：CN111260239B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202010074594.6
申请日：2020-01-22
Applicant: 长春工程学院
Abstract: 一种计及分布式能源的主动配电网风险评估实时评估方法，属于主动配电网风险评估领域，本发明是以主动配电网为基础，选用以指数标度法作为核心架构的层次分析法并结合了环境因素和分布式能源对主动配电网影响的一种计及分布式能源的主动配电网风险评估方法。指数标度法的判定结果更符合人们心中的判定结果，更加贴近于实际工作，可以快速为相关从业人员提供更加准确的判断依据。有利于电力企业的电网资源优势整合和发挥电力部门在统筹、协调资源方面的管理优势，以及更科学系统化地管理电力网络，降低大面积停电事件发生的事故率，更好地促进民生发展。
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公开(公告)号：CN108133311A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201711334758.9
申请日：2017-12-14
Applicant: 长春工程学院
Abstract: 一种风电机组系统故障模式风险评估及可靠性分析方法，包括以下步骤：第一步，建立风电机组齿轮箱系统的故障模式，分析各种故障产生的原因以及对整个风电机组运行状态的影响，然后找到相应的对策措施。第二步，开展对齿轮箱系统故障模式的综合评价和综合危害等级计算，根据综合危险等级大小将故障模式按其危险度轻重排列。第三步，根据各故障模式的发生概率和影响概率对风电机组齿轮箱主轴系统的可靠性定性与定量评价，根据可靠度判断该系统整体可靠性水平。本发明引入模糊数学思想处理一些不确定信息，将那些影响任务完成的故障模式以定量的形式进行区分，可为提高整个风电机组系统的可靠性提供有价值的帮助。
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公开(公告)号：CN103440719A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310313048.3
申请日：2013-07-24
Applicant: 长春工程学院
Abstract: 一种电力设备防盗及状态监测装置，包括一个微处理器、一个电源管理模块、一个振动检测模块、一个红外检测模块、一个三相电压检测电路、一个声光报警模块、一个GSM模块、一个zigbee模块、一个自备电池组、配套上位机系统，采用上述模块组成及连接后可靠运行，种类多、覆盖面广的报警方式，远程主站方面有zigbee模块给上位机传输的报警信息、GSM模块覆盖的手机信息；就地终端方面，有声光报警模块的报警信息、智能的监管机制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102222931A
公开(公告)日：2011-10-19
申请号：CN201110098230.2
申请日：2011-04-19
Applicant: 吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 长春工程学院 , 吉林省电力科学研究院有限公司
Abstract: 一种微电网三相并网逆变系统，包括主电路DSP系统、2组交流互感器、1组直流互感器、1组数据采集转换模块、1组直流数据采集模块、1组温度传感器、1组IGBT驱动模块，本发明使三相逆变系统具备了独立运行和并网运行自适应的能力，实现并网\独立双模式三相逆变系统，通过在并网前，使输出电压跟踪电网电压的幅值和相位，在断网时刻采用断网前负载电压相位幅值作为电压基准，使本逆变系统在工作模式转换过程中实现无缝切换，解决了独立逆变系统不能并网的技术问题。
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公开(公告)号：CN119763299A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411932827.6
申请日：2024-12-26
Applicant: 国网吉林省电力有限公司通化供电公司 , 长春工程学院
Abstract: 本发明提出一种基于多源数据融合的变电站火灾早期预警方法，涉及多种机器学习技术。主要步骤包括，在变电站地缆沟槽及开关柜等狭小位置布置包含温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器、气体传感器的集成化终端；利用格拉布斯准则，前向插值拟合方法以及PCA主成分分析法对采集到的数据进行预处理以保证数据的可靠性；构建基于多源数据的模糊神经网络，对所有输入变量应用隶属函数，计算其隶属度；将多源数据融合输入到构建好的模糊神经网络中，通过生成对应状态概率进行分级预警。本发明所提方法具有较高的可靠性与准确性，实现了在火灾早期阴燃状态下的实时检测，减少了电气火灾事故的发生，保证了变电站的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN119476616A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411607155.1
申请日：2024-11-12
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 长春工程学院
IPC: G06Q10/04 , H02J3/00 , G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06Q30/0201 , G06Q40/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及微电网技术领域，具体为一种基于能源路由器的多重微电网招标能源管理方法，包括如下步骤：首先提出一种包含能源路由器的多微电网结构，它将多MGER视为由能源路由器组成的智能个体的多智能体系统，能源路由器被认为是一个与配电网中心共享其活动信息的公共信息和能量流平台。本发明通过利用双向能量流、信息监测和远程操作的特点来实现节能和提高效率，使其增加灵活性的同时增加其伸缩性，并且考虑到微电网中风力发电机和光伏的输出等不确定因素对能源供应的影响，实现一个合理的协同优化操作策略，以确保有序和合理的能源交互的能源路由器在不确定的风能和太阳能输出的背景下，最大化社会利润，确保公平的收入分配。
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公开(公告)号：CN118570492B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411000882.1
申请日：2024-07-25
Applicant: 长春工程学院
IPC: G06V10/44 , G06N3/0464 , G06T7/00 , G06V10/52 , G06V10/77
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及基于PSMNet优化特征提取的深度立体匹配方法，将特征提取类中firstconv拼接的原PSMNet中由卷积、归一化和线性校正单元ReLU三层分别拆分出来，将每部分的卷积层和BN层通过定义convbn层结合；定义的convbn层对初始图像进行卷积归一化处理，对卷积归一化处理后的初始图像加入线性校正单元ReLU，提取初始图像的第一部分深度图像特征；基于滞回注意力机制算法对第一部分深度图像特征进行进一步提取得到第二部分深度图像特征；通过ASPP的模块对第二部分深度图像特征进行多尺度特征提取。减少特征信息在层与层之间传递时的丢失，提升了不同尺度信息提取的能力。
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公开(公告)号：CN116664681B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310920451.6
申请日：2023-07-26
Applicant: 长春工程学院
IPC: G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/10 , G06T7/238 , G06T7/66 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了基于语义感知的电力作业智能协同增强现实系统及方法，包括获取世界坐标系下增强现实设备AR1和AR2在各自运动空间的运动位姿；获取目标像素点，采用deeplabv3+语义分割法，对场景中的目标进行像素点提取，得到分割后的点云；对点云处理之后，利用质心计算公式得到点云的质心坐标C，质心坐标C即为目标点，根据目标点分别得到增强现实设备AR1和AR2的位姿变换#imgabs0#；根据增强现实设备AR1和AR2的位姿变换#imgabs1#，以及不同时刻下目标点C相对于世界坐标系中x和y轴的旋转角度，得到#imgabs2#之间的协同位姿估计；在协同位姿估计之后对累积误差进行消除，消除时对每一个协同位姿进行回环检测，根据回环检测的约束，得到轨迹图。
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