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公开(公告)号：CN115407157A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211347743.7
申请日：2022-10-31
Applicant: 南昌工程学院 , 江西派源科技有限公司
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明属于家用电器控制技术领域，涉及一种复杂多态电器负荷事件判别方法及装置，该方法获取原始电路的瞬时电流,并计算瞬时电流有效值；根据瞬时电流有效值计算电流波形变化率确定为负荷事件发生的时间节点；由负荷事件发生的时间节点提取一个周期或数个周期的稳态电流波形；经Savitzky‑Golay滤波和离散小波变换后，使用皮尔逊相关系数来计算负荷事件发生的时间节点前、后的经Savitzky‑Golay滤波和离散小波变换后的电流瞬时值的相关性，根据皮尔逊相关系数判别负荷事件是电器投切负荷事件还是多态电器工作模式转换负荷事件。本发明通过电流瞬时值的相关性实现了负荷事件类型判别。
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公开(公告)号：CN114897451B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210821750.X
申请日：2022-07-13
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明属于电力数据处理技术领域，涉及一种考虑需求响应用户关键特征的双层聚类修正方法及装置，该方法包括：获取用户用电数据集并进行降维处理；利用集成聚类算法整合各成员算法的优势，对用户用电数据集进行第一层聚类分析；获取关键家庭特征因素；以第一层聚类分析和关键家庭特征因素为基础对属于同一类的用户群体进行第二层聚类分析；采用Levy飞行策略和蝴蝶耦合灰狼优化算法进行训练，修正第二层聚类分析结果，得到考虑用户用电信息和多维影响因素的聚类分析结果。本发明可得到综合考虑用户用电数据和多维影响因素的聚类分析结果，可以精准区分不同用户用电特性。
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公开(公告)号：CN114640117B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210507681.5
申请日：2022-05-11
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明属于输配电技术领域，公开了一种基于电压时间序列的台区三相不平衡评估方法，采集低压台区电压时间序列数据；计算初步三相电压不平衡度矩阵；提取台区特征值矩阵；使用OPTICS聚类方法对台区特征值矩阵进行聚类处理；对聚类处理得到的有序决策表设定初始邻域阈值，并用戴维森堡丁指数和轮廓系数评估以确定邻域阈值的最优值；根据最优邻域阈值对有序决策表进行台区划分，低于最优邻域阈值的台区为三相平衡台区，高于最优邻域阈值的台区为三相不平衡台区。本发明解决了低压台区仅能采集到电压幅值而不能采集电压相位时的台区三相不平衡计算问题。
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公开(公告)号：CN113746101A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111303532.9
申请日：2021-11-05
Applicant: 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 , 南昌工程学院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力负荷聚合商鲁棒混合线性整数规划调度优化方法，步骤1：通过分析需求响应引起的负荷转移量、影响电力负荷聚合商的供电调度可靠性与经济性因素及相关约束条件，构造电力负荷聚合商标准混合线性整数规划（MILP）调度模型及加权参数，步骤2：通过定义一个与标准调度模型目标函数对电价不确定性的鲁棒程度密切相关的整数参数，推导出电力负荷聚合商调度鲁棒MILP模型（RMILP），本发明解决了电力市场环境下电价不确定性背景下电力负荷聚合商的调度模型鲁棒设计的问题，并给出了综合考虑调度可靠性与经济性的电力负荷聚合商优化调度的方法。
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公开(公告)号：CN113177294A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110369538.X
申请日：2021-04-06
Applicant: 国网湖北省电力有限公司检修公司 , 湖北省超能电力有限责任公司 , 南昌工程学院
Abstract: 本发明提供一种应用于变压器油化检测试验的数据联合分析方法，属于变电检测试验数据分析和电力设备运行状态评价技术领域。该方法以变电五通检测试验项目为基础，以绝缘油性能状态为评价目标，提出一种充油型变压器绝缘油绝缘性能评估的数据联合智能分析方法及策略，该方法及策略决定与单台设备绝缘油状态强关联的油化试验数据选择原则及其决策因子确定方法，通过建立变压器绝缘油性能指数评价模型，计算绝缘油性能指数，最大限度实现变压器绝缘油绝缘状态的全方位评价，从而更加准确的评估变压器的健康状态，尤其是充油型变压器的健康状况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119720003A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411592750.2
申请日：2024-11-08
Applicant: 国网湖北省电力有限公司超高压公司 , 南昌工程学院
Inventor： 罗浪 , 张子熙 , 时伟君 , 胡卡 , 马雯君 , 余皓 , 杨丰帆 , 卢典 , 邓华璞 , 李佳 , 胡晶 , 况静 , 贺衍 , 陈洲 , 敖研 , 万义明 , 王宗耀 , 许志浩
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/006 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于BGRU的干式变压器铁芯故障识别方法，包括如下步骤：采用神经网络对收集的声纹信号和红外图像样本数据进行特征提取，并计算出多模态融合特征；使用蜣螂优化算法对神经网络的动量因子进行寻优；采用多模态融合特征对寻优后的神经网络进行训练，训练完毕后得到干式变压器铁芯松动声纹识别模型；将待测声纹信号输入干式变压器铁芯松动声纹识别模型中，对干式变压器铁芯是否松动进行识别与判断；本发明通过蜣螂优化算法对神经网络的动量因子进行寻优，在不同的动量因子组合中找到更合适的值，从而提高模型的收敛速度，同时可以减小梯度下降中的波动，使训练曲线更加平滑。
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公开(公告)号：CN119480346A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510067657.8
申请日：2025-01-16
Applicant: 南昌工程学院 , 江西变压器科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种具有模块绝缘支撑结构的抗短时暂态冲击变压器，包括外壳体，所述外壳体内侧设有内壳体，外壳体和内壳体之间设有若干个抗短时暂态冲击的模块化绝缘支撑组件；内壳体内部设有多组铁芯绕组，内壳体外壁上设有多组第一限位夹，外壳体内壁上设有多组第二限位夹，第一限位夹和第二限位夹之间构成穿插槽，耐高温橡胶块用于自上而下插接在穿插槽内，耐高温橡胶块内设有橡胶支撑杆。本发明通过设置第一限位夹、第二限位夹和耐高温橡胶块，在剧烈的电流冲击下，内壳体外凸部分被第一限位夹、第二限位夹之间的耐高温橡胶块挡住，实现了模块绝缘支撑变压器抗短时暂态冲击的功能。
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公开(公告)号：CN119475959A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411366544.X
申请日：2024-09-29
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司延边供电公司 , 武汉大学 , 南昌工程学院
Inventor： 陈捷元 , 曾福平 , 赵天成 , 金鹏 , 曹森 , 张华飞 , 张恒源 , 张赛鹏 , 董洪达 , 赵春明 , 林海丹 , 翟冠强 , 屈浏强 , 王宗耀 , 许志浩 , 万义明 , 董小伟
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06N20/10 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多信息特征融合的变压器故障诊断方法及系统，该方法收集变压器运行信息和变压器声纹信号，并通过自适应无迹卡尔曼滤波算法对变压器声纹信号进行滤波处理；通过改进蛇鹭优化算法对SVM的惩罚因子C进行优化，构建ISBOA‑SVM模型；将数据输入构建好的ISBOA‑SVM模型中，获得各种故障类型的概率；采用D‑S证据理论对各个ISBOA‑SVM模型输出的故障类型的概率进行融合，确定故障类型。本发明提出的方法可以显著提升变压器故障诊断的精度，泛化能力更强。
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公开(公告)号：CN119293475A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411814932.X
申请日：2024-12-11
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明属于变压器监测技术领域，公开了一种复杂环境中变压器声纹信号降噪与辨识方法及系统，该方法选择小波基函数对变压器声纹信号进行分解，将变压器声纹信号分解为不同频率和时间尺度上的小波包系数矩阵；将获得的小波包系数矩阵输入各向异性噪声因子算法中，计算变压器声纹信号的低秩矩阵和噪声协方差；根据计算变压器声纹信号的低秩矩阵和噪声协方差进行重构，得到降噪后的变压器声纹信号；将降噪后的变压器声纹信号输入声纹信号辨识网络中，对变压器的运行状态进行辨识。本发明可有效去除噪声成分，能够有效提升信噪比，获得纯净的变压器声纹信号，提高辨识准确率。
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公开(公告)号：CN118998005A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411484598.6
申请日：2024-10-23
Applicant: 南昌工程学院
IPC: F03D17/00 , G06N3/006 , G06N7/08 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种基于声纹信号的风机叶片故障诊断方法，包括如下步骤：对风机叶片声纹信号进行采集，并进行滤波处理；通过完全集成经验模态分解方法将滤波处理后的声纹信号分解为多个本征模态函数；将本征模态函数转换为二维镜像雪花图，并进行归一化处理；通过改进红嘴蓝鹊优化算法对支持向量机内部惩罚参数以及核参数进行优化，得到IRBMO‑SVM模型；将归一化处理后的二维镜像雪花图输入IRBMO‑SVM模型中进行故障诊断；本发明采用改进红嘴蓝鹊优化算法优化支持向量机，提高了支持向量机计算效率，进而提高了对风机叶片的故障诊断精度。
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