公开(公告)号：CN115327389A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202211054450.X

申请日：2022-08-31

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 江兵 ,  杨怡 ,  仲美秋 ,  杨阳 ,  王子博 ,  巢一帆

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/387 ,  G01R31/388 ,  G06F17/11 ,  G06F30/27 ,  G06N3/12 ,  H03H17/02

Abstract: 本发明公开了基于遗传算法改进的双卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法，包括：建立锂电池等效电路模型和动态系统方程；进行锂电池的OCV测试，将测试数据进行拟合得到开路电压与SOC的关系曲线；利用遗传算法对锂电池等效电路模型中参数辨识过程进行优化，得到最优辨识参数；根据锂电池等效电路模型建立双卡尔曼滤波器离散非线性系统方程，利用最优辨识参数以及锂电池的端电压、电流进行双卡尔曼滤波器迭代。本发明的锂电池SOC估计方法用实数编码遗传算法辨识得到最优化模型参数，最优化模型的电压输出特性与电池的实际电压输出特性基本吻合，具有较高的辨识精度，再将辨识后的参数代入双卡尔曼滤波进行SOC预测，大大提高了估计模型的准确性。

公开(公告)号：CN117313524A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311204904.1

申请日：2023-09-18

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 江兵 ,  巢一帆 ,  李响 ,  陶锴

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/25 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06Q10/20 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合的变电站故障诊断方法，通过故障仿真构建变电站故障仿真数据集；提取故障录波模拟量的时频域特征以及故障录波开关量的闭合动作率特征，进行主成分分析；利用主成分特征值构建模拟数字融合特征集；构建BP神经网络，利用模拟数字融合特征集对BP神经网络进行训练，将训练好的BP神经网络作为初始故障诊断模型；利用粒子群算法优化初始故障诊断模型，利用目标故障诊断模型实现变电站故障类型的诊断。本发明利用故障开关量数据仅含有0和1两种状态，提取开关量数据的闭合动作率作为数字量信号输入特征，将其与故障模拟量信号的时频域特征结合，构建了模拟数字融合特征集，达到提高对于复杂故障诊断正确率的效果。

公开(公告)号：CN115270934A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210817786.0

申请日：2022-07-12

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 江兵 ,  孙赵盟 ,  杨阳 ,  仲美秋 ,  王子博 ,  巢一帆

IPC: G06K9/62 ,  G06N20/00 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提出了一种基于TimeGAN网络合成窃电样本的数据集平衡方法，从预处理后的不平衡窃电数据集中筛选部分窃电样本，使用特定方式转化为三维时间序列形式，使用这些三维数据训练出一个能够合成同样形式数据的TimeGAN网络。使用训练后的TimeGAN网络合成遵循训练数据整体分布的三维时间序列，将合成的三维时间序列转换回与窃电样本相同的形式，合并到预处理后的不平衡窃电数据集，扩充窃电样本的数量，得到平衡窃电数据集。相较于现有技术，本发明的方法中使用TimeGAN网络合成的窃电样本，遵循真实窃电样本的整体空间分布，而不是与真实窃电样本数值上贴近，这样生成的数据不易导致窃电检测模型过拟合与低泛化性。