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公开(公告)号：CN116701876A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310762227.9
申请日：2023-06-26
Applicant: 贵州大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/243 , G06N3/0895 , G01R31/12
Abstract: 本申请涉及一种基于半监督自训练模型的变压器故障诊断方法及装置，获取变压器多种运行状态下特征气体的含量数据作为样本数据生成初始故障诊断样本集，并对样本数据进行线性归一化；对归一化样本数据进行特征提取，并分为标签数据集、无标签数据集、验证集以及测试集；通过改进的半监督自训练SMOTE模型中合成人工合成点；将所述标签数据点的标签分配给人工合成点以及最近的无标签数据点，生成第一标签数据集；将第一标签数据集输入至分类器模型进行训练，并用验证集对所述分类器模型性能进行验证，得到最佳分类器模型；将测试集输入至所述最佳分类器模型中，得到分类结果。本申请实施例解决了变压器故障诊断存在的标签样本少的问题，提高分类效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116662802A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310512378.9
申请日：2023-05-09
Applicant: 贵州大学 , 贵州电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F18/214 , G06N3/006 , G06F18/2411 , G06N7/08
Abstract: 本发明涉及GIS设备PD类型识别技术领域，具体公开了一种基于北方苍鹰算法优化SVM的GIS设备PD类型判定方法及系统，一方面，针对原始北方苍鹰优化算法的初始种群是随机产生的，可能导致初始种群个体位置分布不均匀，降低种群多样性从而影响寻优速度的问题，引入混沌映射策略提升初始种群质量；另一方面，在算法的开发阶段引入非线性收缩因子CF替换原始北方苍鹰优化算法中的线性收缩因子R，加快算法的寻优速度；最后，针对原始北方苍鹰优化算法在寻优过程中容易陷入局部最优的问题，引入平面镜反射成像学习策略，提升算法跳出局部最优的能力。应用本发明，可以显著提升GIS设备PD故障类型的识别效率与分类精度，保障现代化电力系统的安全性与可靠性。
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公开(公告)号：CN116028871A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211260293.8
申请日：2022-10-14
Applicant: 贵州大学 , 贵州电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F18/2411 , G06N3/006 , G06N20/10
Abstract: 本发明涉及GIS设备PD类型判定技术领域，具体公开了一种采用改进海洋捕食者算法优化SVM的GIS设备PD类型判定方法。一方面，针对原始海洋捕食者算法的初始种群是随机产生的，可能导致初始种群个体位置分布不均匀，降低种群多样性从而影响寻优速度的问题，引入混沌映射策略和反向学习机制提升初始种群质量；另一方面，针对原始海洋捕食者算法存在容易陷入局部最优和收敛速度慢等缺陷，提出一种多子群扰动的思路。对经FADs效应扰动后的海洋捕食者的猎物种群根据适应度函数值将种群平均分成两个子群，对于适应度函数值较高的子群按自适应柯西变异进行扰动，另一子群进行类差分演化，生成多子群扰动解，带入下一次迭代。
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公开(公告)号：CN115330247A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211055914.9
申请日：2022-08-31
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种多能互补系统双层能量优化调度方法，包括：基于Nataf变换获取正态空间中各变量的相关系数矩阵并获取样本矩阵组；将样本矩阵组作为输入变量进行2PEM评价和级数展开拟合，获取概率密度函数；构建二次规划模型，基于改进有效集法对二次规划模型进行求解；基于风险规避策略构建鲁棒优化模型，规避风光荷不确定性对储能配置结果的影响；构建MPC滚动优化模型以减小偏差；基于MPC滚动优化模型与鲁棒优化模型构建双层能量优化调度框架；基于双层能量优化调度框架修正日前调度计划。本发明采用MPC进行滚动优化，在日前IGDT鲁棒调度计划的基础上根据实际情况修正偏差，改善了IGDT开环控制的缺点。
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公开(公告)号：CN115291039A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210947104.8
申请日：2022-08-09
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明涉及一种谐振接地系统单相接地故障选线方法，包括：采集谐振接地系统发生故障后的故障数据，基于故障数据生成串行故障数据SFD；对零序暂态电流数据进行归一化处理，基于处理后的零序暂态电流数据构建含SFD层的SFD‑DBN故障选线模型；基于蜘蛛猴优化算法MSO获取SFD‑DBN故障选线模型中隐含层节点数的最优参数，通过最优参数获得优化后的SFD‑DBN故障选线模型，基于优化后的SFD‑DBN故障选线模型建立谐振接地系统单相接地故障选线模型，基于谐振接地系统单相接地故障选线模型进行故障选线。本发明所提方法具有较高的选线精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115224728A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210845287.2
申请日：2022-07-19
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开一种风力发电系统模型辨识方法和系统，包括：构建风力发电系统的可变参数仿真模型；确定待优化的控制参数，获取采样数据，基于采样数据对风力发电系统运行过程中的暂稳态区间进行判断，基于可变参数仿真模型计算改进的人工鱼群算法视野和步长，对采样数据进行初始化。转换个体编码，将个体编码代入可变参数仿真模型，并基于视野和步长，通过改进的人工鱼群算法对个体编码执行聚群、追尾及觅食行为，判断目标函数值是否满足约束条件，若不满足则再重复聚群、追尾及觅食行为，若满足则取优赋值作为最优参数并输出，得到最优化控制参数及控制状态。通过上述技术方案，本发明能够准确模拟风力电站的实际运行特性并确定其最优化控制参数。
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