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公开(公告)号：CN110298574A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910539995.1
申请日：2019-06-21
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明的一种基于卷积神经网络的用电用户缴费风险评级方法，包括如下步骤：选取用户的多种电网数据构成用户评级影响因素向量，由多个用户所对应的多组评级影响因素向量构成待评估用户矩阵，将待评估用户矩阵的集合划分为训练集和测试集；设定用户评级规则，划分用户风险等级；建立卷积神经网络模型，将训练集输入到卷积神经网络模型，对卷积神经网络模型进行训练；将测试集输入到训练好的卷积神经网络模型进行评级，获得对测试集中每个用户的初步评级结果；采用粒子群算法对测试集进行聚类，以对初步评级结果验证，若粒子群算法求解的评级结果和卷积神经网络模型获得初步评级结果相同，则将初步评级结果作为最终评级结果输出。
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公开(公告)号：CN111881793B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202010696830.8
申请日：2020-07-20
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G01R31/00
Abstract: 本发明公开一种基于胶囊网络的非侵入式负荷监测方法与系统，属于负荷监测技术领域。该系统和方法在房屋的总线处采集电压和电流数据并进行预处理；然后进行事件检测，构成电压电流图像，并对图像进行二值化处理；其次使用胶囊网络训练负荷分解模型，最后利用得到的最优负荷分解模型辨识新的总线数据，计算各个设备的用电情况。本发明的系统和方法采用非侵入式方法进行负荷监测，免于安装大量用电数据采集装置，提供了对家庭负荷投切情况进行监测的技术方法，便于了解家庭用电详情，促进科学合理用电。
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公开(公告)号：CN111881793A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010696830.8
申请日：2020-07-20
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于胶囊网络的非侵入式负荷监测方法与系统，属于负荷监测技术领域。该系统和方法在房屋的总线处采集电压和电流数据并进行预处理；然后进行事件检测，构成电压电流图像，并对图像进行二值化处理；其次使用胶囊网络训练负荷分解模型，最后利用得到的最优负荷分解模型辨识新的总线数据，计算各个设备的用电情况。本发明的系统和方法采用非侵入式方法进行负荷监测，免于安装大量用电数据采集装置，提供了对家庭负荷投切情况进行监测的技术方法，便于了解家庭用电详情，促进科学合理用电。
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公开(公告)号：CN107046334B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201710218417.9
申请日：2017-04-05
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种利用半谐振的E类拓扑提高感应电能传输效率的方法，其特征在于包括以下步骤：对电路中的元件进行调谐，使开关开通前电压先降到零，关断前电流先降到零，避免开关过程中电压、电流的重叠；对E类射频功率放大器拓扑结构进行修改，通过将功率放大器和阻抗匹配电路整合到一个驱动子系统中以减少级数，避免额外的阻抗匹配网络中元件的损耗，同时提高驱动和链接的效率。本发明在高频率、中距离、发射和接收线圈大小不一致、线圈不是准确对齐的情况下实现IPT系统的高效率，并且保证系统能有较小的体积和重量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119916014A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510397341.5
申请日：2025-04-01
Applicant: 东北大学
IPC: G01N33/543 , G01N33/533 , G01N33/569 , G01N33/58 , C12N7/01 , C07K14/005 , C07K16/28 , C07K16/30 , C07K19/00 , C12R1/92
Abstract: 本发明公开了一种通用可更新型免疫亲和磁珠的制备方法及应用，属于化学检测技术领域，包括：首先构建工程化噬菌体H6G5‑M13，然后在工程化噬菌体H6G5‑M13上偶联多肽模块，所述的多肽模块，从N端到C端包含A、B、C三部分，A部分为目标物识别序列，位于N端，B部分为可选择性添加的连接序列，C部分为LPXTG底物序列，位于C端，X指任意氨基酸；最后工程化噬菌体通过Ni‑6His作用定向偶联到Ni2+‑IDA磁珠上，进而形成通用可更新型免疫亲和磁珠。本发明方法制得的一种通用可更新型免疫亲和磁珠可用于制备化学检测试剂，还可以用于细胞和细胞外囊泡的捕获、释放和传感检测中。
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公开(公告)号：CN110298574B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN201910539995.1
申请日：2019-06-21
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q30/0201 , G06Q30/0601 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明的一种基于卷积神经网络的用电用户缴费风险评级方法，包括如下步骤：选取用户的多种电网数据构成用户评级影响因素向量，由多个用户所对应的多组评级影响因素向量构成待评估用户矩阵，将待评估用户矩阵的集合划分为训练集和测试集；设定用户评级规则，划分用户风险等级；建立卷积神经网络模型，将训练集输入到卷积神经网络模型，对卷积神经网络模型进行训练；将测试集输入到训练好的卷积神经网络模型进行评级，获得对测试集中每个用户的初步评级结果；采用粒子群算法对测试集进行聚类，以对初步评级结果验证，若粒子群算法求解的评级结果和卷积神经网络模型获得初步评级结果相同，则将初步评级结果作为最终评级结果输出。
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公开(公告)号：CN110298573B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910537955.3
申请日：2019-06-20
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本发明的基于多属性群决策的用户异常用电及欠费风险评估方法，首先确定最优先级指标，再建立次优先级指标体系，采用熵权法确定指标权重，灰色关联度与极大熵准则确定专家权重，指标权重与专家权重结合再与最优先级指标权重结合得到综合权重，最后采用模糊综合评价模型进行评估，并对评估进行最大隶属度排序，给出用户的评估结果。本发明对用户的异常用电和欠费风险进行评估，使供电企业对高风险客户及早关注，可以减少发生经济损失的可能性。
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公开(公告)号：CN110298573A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910537955.3
申请日：2019-06-20
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明的基于多属性群决策的用户异常用电及欠费风险评估方法，首先确定最优先级指标，再建立次优先级指标体系，采用熵权法确定指标权重，灰色关联度与极大熵准则确定专家权重，指标权重与专家权重结合再与最优先级指标权重结合得到综合权重，最后采用模糊综合评价模型进行评估，并对评估进行最大隶属度排序，给出用户的评估结果。本发明对用户的异常用电和欠费风险进行评估，使供电企业对高风险客户及早关注，可以减少发生经济损失的可能性。
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公开(公告)号：CN107046334A
公开(公告)日：2017-08-15
申请号：CN201710218417.9
申请日：2017-04-05
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种利用半谐振的E类拓扑提高感应电能传输效率的方法，其特征在于包括以下步骤：对电路中的元件进行调谐，使开关开通前电压先降到零，关断前电流先降到零，避免开关过程中电压、电流的重叠；对E类射频功率放大器拓扑结构进行修改，通过将功率放大器和阻抗匹配电路整合到一个驱动子系统中以减少级数，避免额外的阻抗匹配网络中元件的损耗，同时提高驱动和链接的效率。本发明在高频率、中距离、发射和接收线圈大小不一致、线圈不是准确对齐的情况下实现IPT系统的高效率，并且保证系统能有较小的体积和重量。
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