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公开(公告)号：CN113036759B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110351379.0
申请日：2021-03-31
Applicant: 上海电力大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种电力用户负荷细粒度识别方法及识别系统，其中识别方法包括利用高频采样设备实时获取各类负荷的稳态电压、电流数据；在获取到各类负荷稳态电压、电流数据之后，利用Fryze功率理论将高频采样电流分解为有功、无功电流，并对高频采样电压与无功电流进行标准化处理构建二维V‑I轨迹图像；得到二维V‑I轨迹图像后，通过RGB颜色编码技术对二维V‑I轨迹进行处理，在R、G、B三通道中分别融合有功电流、瞬时功率及其变化信息，得到彩色V‑I轨迹图像；构建卷积神经网络，调整彩色V‑I轨迹图像分辨率，将其作为神经网络输入，对彩色V‑I轨迹图像进行特征提取，实现对负荷的识别。与现有技术相比，本发明具有识别精度高、通用性强等优点。
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公开(公告)号：CN111931402B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202010726970.5
申请日：2020-07-26
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/08 , G06F119/04
Abstract: 本发明涉及一种焊料老化状态下IGBT模块结温估计方法，包括：步骤1：获取IGBT模块的几何结构参数和材料特性参数；步骤2：基于几何参数和传热性能建立定角热扩散模型；步骤3：获取IGBT模块的环境信息；步骤4：根据IGBT模块的环境信息获得焊料老化状态监测参量；步骤5：建立IGBT模块材料温度相关特性的Cauer热网络模型；步骤6：通过老化监测参量量化焊料老化对内部传热路径的影响，得到实际传热面积，更新热网络模型参数；步骤7：基于Cauer热网络模型与反馈结温实时估计IGBT模块结温。与现有技术相比，本发明具有结温估计结果精度高、有效提高评估精度和策略合理性等优点。
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公开(公告)号：CN113076985A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110333601.4
申请日：2021-03-29
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种电力用户负荷识别方法、装置及计算机可读介质，其中，电力用户负荷识别方法包括步骤1：提取若干稳态周期的电压电流数据并进行标准化处理，分解出电流序列的无功成分构造二维图像；步骤2：构建基于预训练网络inception_v3的迁移学习模型，利用预处理后的数据对模型进行训练，自动学习图像中的信息；步骤3：利用训练完成的模型对新采集的主表电压电流数据进行负荷识别，获取用电设备的能耗信息。与现有技术相比，本发明具有识别速度快、准确率高等优点。
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公开(公告)号：CN113036759A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110351379.0
申请日：2021-03-31
Applicant: 上海电力大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种电力用户负荷细粒度识别方法及识别系统，其中识别方法包括利用高频采样设备实时获取各类负荷的稳态电压、电流数据；在获取到各类负荷稳态电压、电流数据之后，利用Fryze功率理论将高频采样电流分解为有功、无功电流，并对高频采样电压与无功电流进行标准化处理构建二维V‑I轨迹图像；得到二维V‑I轨迹图像后，通过RGB颜色编码技术对二维V‑I轨迹进行处理，在R、G、B三通道中分别融合有功电流、瞬时功率及其变化信息，得到彩色V‑I轨迹图像；构建卷积神经网络，调整彩色V‑I轨迹图像分辨率，将其作为神经网络输入，对彩色V‑I轨迹图像进行特征提取，实现对负荷的识别。与现有技术相比，本发明具有识别精度高、通用性强等优点。
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公开(公告)号：CN110751318A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910919659.X
申请日：2019-09-26
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于IPSO-LSTM的超短期电力负荷预测方法，包括步骤：1)对电力网络负荷数据进行预处理；2)确定IPSO中粒子群个体数量、个体维度和个体各维度参数取值范围，并对粒子群进行初始化；3)重新定义IPSO的适应度函数；4)根据粒子状态确定LSTM网络参数；5)训练LSTM网络，获取粒子适应度值；6)比较适应度值，更新粒子状态；7)判断更新过程是否满足要求，若不满足，则返回步骤4)；8)获取优化后的LSTM网络参数，重新训练网络；9)根据优化后的LSTM网络参数进行超短期负荷预测。与现有技术相比，本发明具有提高超短期负荷预测精度、降低训练时间等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110751318B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN201910919659.X
申请日：2019-09-26
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于IPSO‑LSTM的超短期电力负荷预测方法，包括步骤：1)对电力网络负荷数据进行预处理；2)确定IPSO中粒子群个体数量、个体维度和个体各维度参数取值范围，并对粒子群进行初始化；3)重新定义IPSO的适应度函数；4)根据粒子状态确定LSTM网络参数；5)训练LSTM网络，获取粒子适应度值；6)比较适应度值，更新粒子状态；7)判断更新过程是否满足要求，若不满足，则返回步骤4)；8)获取优化后的LSTM网络参数，重新训练网络；9)根据优化后的LSTM网络参数进行超短期负荷预测。与现有技术相比，本发明具有提高超短期负荷预测精度、降低训练时间等优点。
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公开(公告)号：CN113343447A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110571133.4
申请日：2021-05-25
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/18 , H02J3/38 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种低电压穿越工况下的IGBT结温估算方法、系统及介质，方法包括：将变流器的功率曲线以瞬态畸变功率持续时间tLVRT为时间粒度进行离散，将离散功率与IGBT模块各层的热时间常数相匹配；通过连续化处理得到连续热网表达；将离散功率与连续热网表达进行匹配，得到重构热网络模型；基于重构热网络模型计算IGBT模块结温。与现有技术相比，本发明通过离散‑连续‑离散的方式，得到了低电压穿越时间尺度相匹配的重构热网络模型，再基于重构热网络模型计算低电压穿越工况下的IGBT模块结温，能够在小时间尺度下估测IGBT模块的暂态结温，提高了低电压穿越工况下IGBT模块的结温快速检测能力，为改进低电压穿越策略提供结温依据。
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公开(公告)号：CN111917938B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN202010753386.9
申请日：2020-07-30
Applicant: 上海电力大学
IPC: H04N23/50 , H04N23/611 , H04N5/262
Abstract: 本发明涉及一种具有现场互动功能的摄像提示系统，包括：人为操作摄像机、无人操作摄像机、服务器、微震手环、导播调度后台，人为操作摄像机设有外接提示器，外接提示器、导播调度后台、微震手环均与服务器连接，每个待拍摄人员均佩戴一个微震手环；外接提示器获取待拍摄人员的自身属性信息，并传输至服务器；导播调度后台获取待拍摄人员对应的无人操作摄像机属性信息，并传输至服务器；服务器对直播期间接收的待拍摄人员的自身属性信息及无人操作摄像机属性信息根据事先设定的属性信息匹配表进行匹配后，发送提示信号至微震手环。与现有技术相比，本发明改善了直播录制期间被拍摄者状态不佳、拍摄画面不和谐等情景，提高了画面质量与呈现效果。
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公开(公告)号：CN112487916B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202011336959.4
申请日：2020-11-25
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种电力设备双目三维立体识别系统，图像采集融合模块、识别定位模型训练模块和目标定位修正模块；图像采集融合模块、识别定位模型训练模块和目标定位修正模块依次相连，最终输出电力设备类型及电力设备边界框，完成电力设备的识别。与现有技术相比，本发明具有识别准确率高、抗遮挡能力强、训练样本利用率高等优点。
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