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公开(公告)号：CN108229754B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201810095496.3
申请日：2018-01-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相似日分段和LM‑BP网络的短期负荷预测方法；本发明根据气象因素与待预测日对应历史负荷曲线之间综合相关系数的定量计算，将待预测日负荷曲线分段，针对不同时段的预测负荷曲线分别求取对应的相似日；并综合考虑了基于历史日气象相似度和历史负荷数据的趋势相似度和形状相似度的多特征相似度判断标准来进行相似日的选择，从同一类历史数据中选取出相似度最高的相似日样本；并对预测负荷不同时段，通过不同的训练样本建立不同的神经网络模型模型，从而进一步提高了神经网络模型的预测精度。本发明提高了预测算法的计算速度和收敛速度。
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公开(公告)号：CN110609204B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201910567161.1
申请日：2019-06-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于形态学小波分析消噪的配电网单相接地故障定位方法。本发明首先对配电网结构进行分析设置合理的行波装置安装点，将已存在的用户侧变压器作为安置点以最大限度的降低成本投入。为了滤除暂态电力采样信号中的脉冲冲击噪声和高斯白噪声，利用形态学小波滤波法对采集到的行波信号进行滤波处理，最大程度的提高行波波形的质量，再利用小波分析法提取行波波头信息，读取相应的波头到达时间，最后利用组合式D型行波定位法合理选择测量组合并计算出最有可能发生故障的支路和故障点距测量点的距离。
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公开(公告)号：CN109494747B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201811332995.6
申请日：2018-11-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于交替梯度算法的电网概率潮流计算方法，随着我国智能电网发展迅速，分布式新能源等不确定性因素增多且互相具有一定相关性，这些随机变量之间的相关矩阵可能是非正定的，此情况导致对电网潮流计算更为困难。本发明针对此情况，采用交替梯度算法将非正定矩阵转化为正定矩阵，并与基于Cholesky分解的相关性处理方法秩变换法衔接，解决了由于随机变量相关矩阵非正定而导致的Cholesky分解无效的问题，使得用于概率潮流中的基于Cholesky分解处理的相关性方法更加完善。此外改进的交替梯度算法具有较快的收敛速度和良好的精确度，本发明为电网的不确定波动性概率潮流计算提供了一种行之有效的方法。
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公开(公告)号：CN110518645B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201910630436.1
申请日：2019-07-12
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于HELM灵敏度计算的配电网无功优化方法。本发明首先利用HELM计算配电网潮流，然后根据基于HELM的灵敏度计算方法计算出电压非线性灵敏度。其次排序找出无功待补偿节点集外非线性灵敏度最大的点，确定无功待补偿节点集。最后根据遗传算法算出补偿点对应的无功补偿量。本发明利用HELM法考虑了灵敏度的非线性因素，在目标函数中采用非线性灵敏度计算电压偏差，考虑了系统非线性对于目标函数的影响，补偿方案降低系统网损更多，投资更少，经济性更好。
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公开(公告)号：CN109062200B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201810797998.0
申请日：2018-07-19
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种定位传感器节点的移动机器人滚动时序控制方法。本发明首先根据传感器节点的信号强度模型，开发了基于粒子滤波原理的传感器节点位置评估方法，通过该方法能够有效预估传感器节点的位置；然后将定位传感器节点的任务采用线性时序逻辑方法表示，并转换成机器人运动轨迹的约束，结合机器人的避障要求和传感器节点的预估位置，建立机器人的滚动优化时序控制问题，求解该问题，产生机器人实际最优的控制序列，并采用实际最优控制序列中第一个控制输入到机器人中，控制机器人的运动。本发明能控制机器人有序地搜索多个环境区域，并定位每一个环境区域中的传感器节点，同时在搜索过程中能够有效的避免与障碍物相撞。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111130117A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN202010015439.7
申请日：2020-01-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高维数据聚类的概率最优潮流计算方法。针对传统的概率最优潮流计算在解决电力系统中风电出力、光伏出力和负荷等高维随机数据时表现出计算缓慢与精确性低的问题，本发明提出一种基于高维数据聚类的概率最优潮流计算方法，利用主成分分析的思想和Rank-order距离的谱聚类算法提取概率最优潮流问题随机变量中最具代表特征数据集，然后采用人工蜂群算法结合所得数据集对概率最优潮流问题进行求解。从而将臃肿的数据集转为精炼且高价值的小量数据集，在确保概率最优潮流计算结果准确性的基础上提升了计算效率。
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公开(公告)号：CN110739702A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910877265.2
申请日：2019-09-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于HELM的配电网电压对变压器变比灵敏度计算方法。本发明首先利用HELM计算配电网潮流，然后根据基于HELM的灵敏度计算方法计算出节点电压对节点注入功率的灵敏度。最后根据HELM节点电压灵敏度计算出节点电压对变压器变比的灵敏度。本发明利用HELM法考虑了灵敏度的非线性因素，可以选择更好的变压器变比调节方案，改善配电网电压分布。
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公开(公告)号：CN109886463A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910049025.3
申请日：2019-01-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑需求响应不确定性的用户侧优化控制方法。针对负荷聚合商管辖区域内的中央空调用户和分体空调用户对激励价格的敏感程度不同，分别用非线性方程来描述中央空调用户群体的响应特性曲线，线性方程来描述分体空调用户群体的响应特性曲线。负荷聚合商在日前电力市场中标以后，按照合同中规定的某个削峰时段所需的调度时长，向满足条件的负荷聚合体发出激励补偿信号，各空调负荷聚合体对激励补偿价格做出回应，负荷聚合商不断优化激励补偿价格调整需求响应参与率，以满足中标合同规定的计划调峰量约束，达到净利润最大化的目的。本发明对充分挖掘需求侧资源和推动电力市场的发展有一定的意义。
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公开(公告)号：CN102034030B
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201010609631.5
申请日：2010-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种多机器人系统合作定位危险气味源方法。现有的定位方法成功率较低，系统耗能过多。本发明首先建立气味源的观测模型,然后获得气味源位置的估计值，气味源位置的先验概率分布；其次如果检测到气味，修正先验概率分布，得到后验概率分布，并对后验概率分布采样，获得该气味源位置的估计值，产生机器人的新位置；如果没有检测到气味，直接采样气味源位置的先验概率分布，获得该气味源位置的估计值，产生机器人的新位置；最后用一致性算法控制机器人向新位置移动。本发明方法弥补了传统方法的不足，并有效地提高气味源定位的精度，保证多机器人系统能量的较小消耗，同时满足实际中要求快速定位的要求。
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公开(公告)号：CN102169346B
公开(公告)日：2013-07-17
申请号：CN201110040377.6
申请日：2011-02-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种协调多机器人系统的智能控制方法。现有的方法会使多机器人系统消耗过多的能量。本发明根据气味源释放气味分子的运动学模型，建立机器人对于气味源位置的观测模型；然后在每一个采样周期内，如果检测到气味，则使用Kalman滤波理论和机器人对气味源位置的观测值，估计气味源的位置；基于群体中检测到最大气味浓度的机器人对气味源位置的估计值，更新各个机器人对气味源位置的估计值，并使用机器人对气味源位置的估计值作为计算机器人下一步位置的依据。本发明有效地提高气味源定位的精度，保证多机器人系统能量的较小消耗，同时满足实际中要求快速定位的要求。
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