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公开(公告)号：CN117407511A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311467507.3
申请日：2023-11-06
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/338 , G06F16/31 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于Bert模型的电力安全规程智能问答方法及系统，方法包括：配置FAQ模块的问答对，针对用户输入的问题，匹配用户输入的问题与预设的问答对中的问题，若匹配，则返回匹配到的问题对应的答案，若不匹配，则进行下一步；对电力安全规程文档进行文本分段，并加入中文维基百科的文本数据，生成索引文件；采用Anserini模块基于输出的索引文件建立索引，并进行段落抽取，生成段落评分；采用预训练的Bert模型，并使用专业数据集进行训练；本发明旨在提供一种基于Bert模型的电力安全规程智能问答方法及系统，有效地改进了计算时间过长的问题，减少计算负担，保证计算精度基本不变，具有显著工程实用价值和广泛应用前景。
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公开(公告)号：CN115327289A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210735654.3
申请日：2022-06-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于重构过完备表示的稀疏信号配电网故障定位方法，包括：1)根据故障等效在故障区段两端注入电流的特点，建立稀疏的虚拟注入电流模型，将故障定位问题转化为虚拟注入电流向量的重构问题；2)为了降低重构虚拟注入电流向量精度的要求，提出过完备表示的重构模型，通过插入高密度的虚拟节点逼近故障点；3)为了降低过完备表示重构模型的计算量，提出二阶段重构策略，第一阶段重构未过完备表示的模型，并根据重构结果建立过完备表示的虚拟注入电流向量；第二阶段重构过完备表示的虚拟注入电流向量，并根据重构结果中最大值所对应的位置估计故障区段和故障位置。本发明可有效降低对稀疏重构算法的要求并提高故障定位精度。
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公开(公告)号：CN110728177B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201910821670.2
申请日：2019-09-02
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双协方差随机子空间的类噪声数据低频振荡辨识方法，包括步骤：1)采用双协方差的随机子空间处理电力系统类噪声信号，得到两组特征的极点，定义为验证组H1和参考组H2；2)对两组极点的同阶极点进行筛选，得到物理极点，构成稳定图；3)对筛选得到的物理极点进行系统聚类，获得最终的真实模态参数。本发明突破现有识别方法数据量不足以及无法自动定阶的缺点，利用双协方差随机子空间和系统聚类方法，实现高效准确的事前低频振荡参数识别。
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公开(公告)号：CN112163695A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010939289.9
申请日：2020-09-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于copula函数的风力光伏发电预测方法、系统和介质，其中方法包括：获取基础数据；获取风电及光电数据的经验分布函数值；将经验分布函数值作为其边缘分布函数，根据边缘分布函数建立多种动态copula相关性研究模型，根据经验copula函数对动态copula相关性研究模型的优劣进行评价；计算出风电‑光电的动态相关系数，将风电、光电时间序列进行分段处理获得样本片段，获取样本片段的动态相关系数的平均值，根据平均值判断风力发电和光伏发电的相关性程度；根据相关性程度，对风力发电和光伏发电的数据进行预测。本发明能够反映出特定时间段内风‑光相关性的变化趋势，可广泛应用于风力‑光伏发电技术领域。
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公开(公告)号：CN109738776A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910001442.0
申请日：2019-01-02
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01R31/26
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM的风机变流器开路故障识别方法，包括步骤：1)采集并网双馈风力发电机的背靠背变流器出口侧的历史故障信号；2)对电压和电流的原始时间序列数据进行预处理及归一化；3)设计并构建多层长短时记忆LSTM网络作为开路故障数据训练模型；4)将固定数量的预处理过的历史训练数据放入LSTM网络中进行神经网络训练；5)对训练后的网络利用在不同环境变量下采集的训练集进行正确率交叉检验和鲁棒性检验；6)采集风力发电机实时运行样本作为测试集，对测试集的故障类型进行诊断。本发明通过建立多层LSTM网络，对双馈风力发电机中的背靠背变流器IGBT开路故障的历史数据进行训练，以达到实时有效地检测风力发电机中同类型故障的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109490705A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811307509.5
申请日：2018-11-05
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种基于数学形态梯度和数学形态熵的直流输电线路保护方法，包括步骤：1)采集直流线路电压信号，并对电压信号进行线模转化；2)构建改进的形态滤波器，滤除线模电压信号中的噪声奇异点，并进行多尺度形态梯度处理，根据处理结果构造故障启动判据；3)对故障信号进行多尺度数学形态梯度处理，利用不同尺度下的数学形态梯度学处理结果，构造数学形态熵，构造区内区外故障判据及正负极故障判据。本发明可快速滤除信号中的噪声奇异点，通过多尺度数学形态梯度和形态熵，快速准确的实现故障识别。
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公开(公告)号：CN109061354A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811048304.X
申请日：2018-09-10
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种基于改进PSO和SVM的电能质量扰动识别方法，包括步骤：1)构建加权形态滤波器，对采集到的电压电流信号进行滤波处理，减小噪声对信号的干扰，并提取相应的特征值；2)对传统的PSO算法进行改进，利用改进的粒子群算法对SVM参数进行优化，构建分类器模型；3)将提取的电能质量扰动信号特征信号作为分类器的输入，经过分类器的识别后，输出对应的扰动信号类别。本发明首先快速滤除信号中的噪声，通过训练电能质量信号的历史数据，快速准确的实现电能质量扰动识别分类。
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公开(公告)号：CN105571642B
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201610013714.5
申请日：2016-01-06
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种电力系统输电线路覆冰高精度监测方法，首先使用拉线位移传感器、温度传感器、亮度传感器、风速传感器测量输电线与杆塔之间形变的程度、外界温度、覆冰透明度及风速，然后通过处理器综合分析各个传感器测量的数据，以判断是否形成覆冰以及覆冰的形成程度，当覆冰程度超过预先设定的阈值时，触发报警系统，通过ZigBee无线通讯网络将报警信号传输回控制中心。本发明方法相比传统测量方法更加准确可靠，并且不需要改变原有的输电线与杆塔之间的连接，便可快速、方便地进行输电线路的监测。
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公开(公告)号：CN103427405B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310359763.0
申请日：2013-08-16
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高阶累积量的输电线路差动保护方法，具体按照以下步骤实施：（1）设被保护的三相输电线路的两侧为S侧和M侧，实时采集三相线路两侧的三相电流ISφ、IMφ，其中φ代表A，B，C三相；（2）分别计算三相线路的差动电流和制动电流；（3）分别计算三相线路差动电流的三阶累积量、归一化三阶累积量和制动电流的三阶累积量；（4）分相判定是否存在故障，是区内故障还是区外故障，根据各相的判定结果，完成分相电流差动保护。本发明保护方法，不需要对电容电流进行补偿，便可以快速、正确地识别区内外故障，并保证较高的灵敏度。与此同时，本发明差动保护还具有抗噪声能力强、易于整定等特点。
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公开(公告)号：CN105427566A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510908850.6
申请日：2015-12-09
Applicant: 华南理工大学
IPC: G08C17/02 , H04L29/08 , G05B19/418 , H04W84/18 , G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种基于无线传感器网络的风电场远程实时监测系统及方法，其系统包括无线传感器节点、基站、监控中心和移动监测设备；所述无线传感器节点安装在风力发电机上负责获取风电场的运行数据，包括风力发电机的状态数据以及风场的气象数据，每个传感器节点有唯一的ID号地址；所述基站负责无线传感器节点和监控中心之间的双向信息交互；所述监控中心采集无线传感器网络的测量数据，对数据进行分析、处理、存储、显示；所述移动监测设备通过无线网络随时随地获取风电场的各种运行状态信息。本发明系统具有体积小、安装维护简单、扩展容易、通信灵活、监测方便的特点，能够对风电场进行远程实时监测。
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