公开(公告)号：CN110728177A

公开(公告)日：2020-01-24

申请号：CN201910821670.2

申请日：2019-09-02

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 季天瑶 ,  林伟斌 ,  李梦诗 ,  吴青华

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

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。

公开(公告)号：CN117436644A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311385795.8

申请日：2023-10-24

Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 ,  广东电网有限责任公司中山供电局 ,  华南理工大学

Inventor： 赵云 ,  林伟斌 ,  陆煜锌 ,  王浩林 ,  阮志杰 ,  尹雁和 ,  温铮祥 ,  朱继忠 ,  李彦江 ,  曾琮 ,  钟毅 ,  江清楷 ,  张勇军

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06Q40/04

Abstract: 本申请公开了考虑碳交易的数据中心园区低碳经济调度方法及装置，获取数据中心园区内的设备相关参数信息；依据设备相关参数信息构建数据中心的能耗模型、热力模型和需求响应模型；根据设备相关参数信息构建设备数学模型，该模型包括热电联产机组模型、燃气锅炉模型、电储能设备模型与柔性电负荷需求响应模型；基于碳交易机制构建目标数据中心园区的阶梯式碳交易成本模型，该模型包括碳排放权配额子模型、实际碳排放子模型和阶梯式碳排放交易子模型；依据功率平衡和成本约束条件，根据以上构建模型构建低碳负荷调度模型，得目标调度方案。本申请能解决现有技术忽略碳交易机制、余热回收利用和不同能源流动对园区负荷调度的综合影响的技术问题。

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

Inventor： 季天瑶 ,  林伟斌 ,  李梦诗 ,  吴青华

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

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。

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

Inventor： 季天瑶 ,  林伟斌 ,  李梦诗 ,  吴青华

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。

公开(公告)号：CN109490705B

公开(公告)日：2020-02-18

申请号：CN201811307509.5

申请日：2018-11-05

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 季天瑶 ,  林伟斌 ,  李梦诗 ,  吴青华

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。

公开(公告)号：CN109784247A

公开(公告)日：2019-05-21

申请号：CN201910001443.5

申请日：2019-01-02

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 季天瑶 ,  林伟斌 ,  李梦诗 ,  吴青华

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于随机减量和盲源分离的低频振荡参数识别方法，包括步骤：1)采用随机减量技术对采集到的环境激励下的类噪声电力信号进行处理，得到自由衰减信号；2)对自由衰减信号采用盲源分离算法，分解出不同的单模式信号；3)对不同的单模式信号进行希尔伯特变换，求解出振荡频率和衰减系数，并采用识别程序，确定最佳的模式结果。本发明突破现有识别方法基于明显扰动下的事后识别缺点，利用盲源分离和随机减量算法，实现高效准确的事前低频振荡参数识别。