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公开(公告)号:CN115442835A
公开(公告)日:2022-12-06
申请号:CN202211011375.9
申请日:2022-08-23
Applicant: 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04W24/04 , H04L41/0631 , H04L41/16 , G06K9/62
Abstract: 本发明是一种基于代价敏感支持向量机的通信系统故障确定方法,代价敏感针对于故障的不同严重程度,将故障分为严重故障、一般故障和轻微故障,然后在代价敏感机器学习中,给不同严重程度样本不同的损失权重因子。本发明使用代价敏感支持向量机进行故障根因分析,将不同错误根因分类代价分配给属于不同严重程度的故障样本,故障严重程度越高,根因分析分类错误代价相对更大,使得算法更合理地关注于不同严重程度的故障根因分类情况,从而减少对各个严重程度故障进行根因分析的误判。使用网格搜索方法,寻找不同故障严重程度对应分类错误代价组合的最优取值,以此进一步提高无线通信系统的故障根因分析准确度。
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公开(公告)号:CN116133036A
公开(公告)日:2023-05-16
申请号:CN202310140249.1
申请日:2023-02-21
Applicant: 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04W24/08 , H04L41/0631 , H04L41/16
Abstract: 本发明提供一种用于用户稀疏通信系统的故障确认方法,利用发生故障网络和正常运行网络KPIs之间的相似度,将网络进行分区,仅提取各个分区内与网络故障确认最相关的网络关键性能指标作为后续机器学习的训练序列,从而降低本方法对分区用户数目的要求,减轻用户分布不均衡对无线通信系统故障确认的不良影响。因根据数据相似度特征提取过程中存在随机抽样,因此稳定性低,但由于对区域内用户数目要求低,在面对网络用户分布不均的情况下,性能表现好。本方法降低对分区用户数目的要求,减轻用户分布不均衡对无线通信系统故障确认的不良影响。
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公开(公告)号:CN108306284B
公开(公告)日:2021-04-27
申请号:CN201810010291.0
申请日:2018-01-05
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开一种基于局部智能量测的在线负荷建模方法,包括如下步骤:步骤1,基于智能抄表系统采集的日负荷数据进行用户聚类,每类用户中选取部分典型用户进行侵入式负荷监测,负荷监测设备为智能插座;步骤2,基于智能插座采集的实时负荷信息进行在线测辩,获取负荷模型,利用每类中典型用户的负荷模型替代该类中其他用户,以实时获取所有用户的综合负荷模型;步骤3,分别建立底层用户静态负荷及感应电动机负荷的聚合模型;步骤4,考虑配电网络的影响,将静态负荷及感应电动机负荷聚合模型由低压侧逐步向高压侧等值,最终获取配电网220/110kV母线下的综合负荷模型。此种方法能够提高负荷模型的准确度,反映负荷的实际特性。
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公开(公告)号:CN108090615B
公开(公告)日:2021-10-08
申请号:CN201711390235.6
申请日:2017-12-21
Abstract: 本发明公开了一种基于交叉熵集成学习的电力系统故障后最低频率预测方法,该方法包括以下步骤:(1)通过仿真设置不同类型的暂态故障;(2)根据数据样本进行算法离线训练;(3)通过多个基学习器的交叉熵计算得到集成学习模型进行在线故障后频率预测。本发明的集成学习算法具有较强扩展性,可以根据实际需求改变基学习器数量实现精度和计算资源的平衡;能够快速准确预测电力系统故障后最低频率,具有较好的稳定性,且能够适应实际电网中故障数据不足的场景,相比其他算法样本数量依赖性弱;在实际应用本发明能够尽量减少因个体基学习器随机误差导致的预测误差,实现可靠预判。
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公开(公告)号:CN115130327B
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202210955282.5
申请日:2022-08-10
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , H02J3/00 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑区域相似性的中压配电网拓扑识别方法。属于电力能源领域,包括如下内容:首先基于低压侧获取的量测信息和历史数据,在中压侧聚合得到精度较高的量测聚合数据集;通过聚合得到的配电网中压侧测量数据,建立不涉及配电网拓扑先验条件的逆潮流模型,提出一种基于定参数比值齐次中压配电网拓扑识别方法,以获得中压配电网初步拓扑识别结果;并考虑到初步拓扑识别结果精确度不足等问题,采用基于配电网单元制规划方法,通过中压配电网单元制规划存在的区域相似性,对所提方法加以完善。本发明紧密结合配电网实际情况,解决现有配电网拓扑识别方案鲁棒性不强,在实际运用过程中识别模型存在识别精度不高,受噪声影响较大等问题。
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公开(公告)号:CN114741988B
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202210449239.1
申请日:2022-04-26
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/28 , G06Q50/06 , G06F113/04 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/06 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种计及综合能源系统气热惯性的调频方法,首先挖掘天然气系统与热力系统中慢动态特性并对其进行建模,然后利用综合能源系统中气热惯性响应电网功率缺额的潜力为电网提供频率响应,最后利用气惯性的储能特性协助热惯性出力的恢复并支撑频率的二次跌落。本发明充分利用综合能源气热系统慢动态特性,为电网频率恢复过程中的频率二次跌落支撑提出了新思路。
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公开(公告)号:CN113869713B
公开(公告)日:2025-01-21
申请号:CN202111127671.0
申请日:2021-09-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 东南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F30/27 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供了一种移动充电车的优化调度方法和系统,该优化调度方法利用多领域多维的量测数据,对交通、充电负荷、电力调度需求进行多维动态感知预测;同时,本发明的优化调度方法通过将移动充电车纳入电力调度的对象范畴之中,可以实现移动充电车的余量利用,将移动充电车的获利途径拓展为充电服务和电力调度两个维度,该优化调度方法包含电力系统中的阻塞管理调控需求及交通系统中的电动汽车充电需求两个目标维度在内的两阶段,基于所述感知预测信息,可以实现对移动充电车的多目标优化调度以及高效利用。
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公开(公告)号:CN112508364B
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202011346880.X
申请日:2020-11-26
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车充电决策的权重量化方法,属于电动汽车领域。一种电动汽车充电决策的权重量化方法,包括:步骤1:将城市抽象为路网层及电网层,对路网、电网中的节点、边及权重进行定义;步骤2:定义路网拓扑方法与电网拓扑方法;并定义路网权重与电网权重。步骤3:将上述的权重量化反馈至用户。与现有技术相比,本申请的方法能够有效地辅助用户进行汽车充电的决策与规划,有效引导充电负荷转移,优化城市整体运行状态,降低网络平均权重并有效缓解充电拥堵。
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公开(公告)号:CN116317094B
公开(公告)日:2024-03-19
申请号:CN202211088539.8
申请日:2022-09-07
Applicant: 东南大学溧阳研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网设备量测数据的低压配电网拓扑识别方法,属于电力能源领域,包括如下步骤:首先采集IoT设备功率、电压等实时量测数据,并对数据进行预处理;利用IoT设备实时量测数据,结合基于皮尔逊系数的数据相似性分析法,分析低压用户侧IoT设备电压量测数据隐含的相似性信息;通过相似性计算结果辨识分支节点的层次结构,进而获得低压侧不同馈线用户的拓扑连接关系;最后通过基于历史数据和IoT设备占比分析的数据聚合方法,将低压侧IoT设备有功功率量测数据按比例聚合至中压侧,可为后续中压侧拓扑识别提供参考。解决了由于低压配电网覆盖范围的广泛性以及各用户数据的独立性和私密性造成的低压侧用户间缺乏物理连接信息的问题。
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公开(公告)号:CN116519975A
公开(公告)日:2023-08-01
申请号:CN202210068937.7
申请日:2022-01-20
Applicant: 东南大学 , 南京博岭节能环保研究院有限公司 , 南京中岭艾恩环保科技有限公司
IPC: G01P5/08
Abstract: 本发明涉及烟气流速静电传感器信号感应装置技术领域,具体为一种增强烟气流速静电传感器信号感应装置,包括气体电离装置和烟气流速静电传感器本体,所述气体电离装置包括负电极、正电极、高压线、高压电源和绝缘套管,所述负电极和正电极均设置在所述绝缘套管上,所述负电极一端接地,该增强烟气流速静电传感器信号感应装置,在高压电源、高压线、正电极和负电极的作用下,进入绝缘套管的气体被电离而产生大量气体离子,气体由此带有电荷,当带电气体进入烟气流速静电传感器时,感应电极对气体本身的带电信号感应被增强,有效提高烟气流速测量的准确性,同时也能实现对空气等单相流气体流速的准确测量,扩大应用范围。
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