公开(公告)号：CN117741345B

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202311774224.3

申请日：2023-12-21

Applicant: 暨南大学

Inventor： 林继良 ,  刘敏 ,  柯毅明 ,  李駪皓 ,  肖悦 ,  吴雨芯 ,  白铁强 ,  龙涛

IPC: G01R31/08 ,  G06F30/18 ,  G06F18/2323 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明涉及电网故障判断技术领域，公开了一种电网关键输电断面快速搜索的方法及系统，包括步骤：S1：将电力系统进行简化，合并并联的两条母线，删除独立的节点；S2：构建网络拓扑图：将系统抽象为具有n个节点和m条线路的图论模型；S3：由权值矩阵W求度矩阵D与拉普拉斯矩阵L；S4：求解得到L的Fiedler特征值γ及特征向量K；S5：求特征向量K对应的断面割集；S6：求解目标函数f，对目标值从小到大对分割指示向量进行排序；S7：根据断面功率和安全风险值判断是否为关键断面。本申请通过充分利用基于规范切的谱聚类算法分区速度快的优点，通过设立安全风险指标来进一步修正结果，避免了漏选、错选或多选关键输电断面的弊端。

公开(公告)号：CN118229087A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410443815.0

申请日：2024-04-13

Applicant: 暨南大学

Inventor： 林继良 ,  刘敏 ,  柯毅明 ,  潘智冲 ,  龙涛 ,  白铁强

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明涉及电网安全技术领域，公开了基于规范切与安全风险的关键输电断面搜索方法，包括：步骤S1：从电网运行数据库导入电网历史运行数据；步骤S2：采用拉丁超立方抽样方法生成运行场景；步骤S3：采用牛拉法计算电网潮流和节点电压；步骤S4：构建支路权值模型；步骤S5：基于谱图理论构建电力系统图论模型，电力系统图论模型包括网络节点数量、支路数量和赋权值；步骤S6：基于规范切的谱聚类算法对电网拓扑图进行分区；步骤S7：采用安全风险指标筛选关键输电断面和非关键输电断面，步骤S8：对所有运行场景进行关键输电断面搜索，输出电网的关键输电断面S；本发明还涉及相关系统。本发明能够准确高效地搜索电网的关键输电断面。

公开(公告)号：CN119989926A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510405807.1

申请日：2025-04-02

Applicant: 暨南大学

Inventor： 姚琦 ,  林泽阳 ,  柯毅明

IPC: G06F30/27 ,  G06N5/01 ,  G06F18/2431

Abstract: 本发明涉及风力发电技术领域，公开了基于I‑RAE与CatBoost相结合的风力发电机组疲劳载荷估算方法。包括如下步骤：步骤1、确定与风力发电机组塔架、传动系统疲劳载荷相关的关键参数；步骤2、构建以所述关键参数为输入的风力发电机组塔架、传动系统疲劳载荷估算模型；步骤3、通过所述估算模型估算疲劳载荷。本发明提出了I‑RAE与CatBoost相结合的疲劳载荷估算方法，通过结合统计分析和改进的降维技术，有效解决了传统疲劳载荷估计方法中测量困难、精度低和泛化能力差等问题，显著提高了对风力发电机组塔架和传动系统疲劳载荷的估算准确性，为风力发电机组的运行和维护提供了可靠的数据支持。

公开(公告)号：CN117741345A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311774224.3

申请日：2023-12-21

Applicant: 暨南大学

Inventor： 林继良 ,  刘敏 ,  柯毅明 ,  李駪皓 ,  肖悦 ,  吴雨芯 ,  白铁强 ,  龙涛

IPC: G01R31/08 ,  G06F30/18 ,  G06F18/2323 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明涉及电网故障判断技术领域，公开了一种电网关键输电断面快速搜索的方法及系统，包括步骤：S1：将电力系统进行简化，合并并联的两条母线，删除独立的节点；S2：构建网络拓扑图：将系统抽象为具有n个节点和m条线路的图论模型；S3：由权值矩阵W求度矩阵D与拉普拉斯矩阵L；S4：求解得到L的Fiedler特征值γ及特征向量K；S5：求特征向量K对应的断面割集；S6：求解目标函数f，对目标值从小到大对分割指示向量进行排序；S7：根据断面功率和安全风险值判断是否为关键断面。本申请通过充分利用基于规范切的谱聚类算法分区速度快的优点，通过设立安全风险指标来进一步修正结果，避免了漏选、错选或多选关键输电断面的弊端。

公开(公告)号：CN115292500A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202211032341.8

申请日：2022-08-26

Applicant: 暨南大学

Inventor： 刘敏 ,  伍颖欣 ,  柯毅明 ,  孟庆旭

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/289 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于双通道神经网络与注意力机制的政策文本智能分类方法，包括以下步骤：S1.对采集得到的政策文本进行文本预处理；S2.将预处理后得到的文本信息通过Word2vec词向量中的Skip‑gram模型嵌入为词向量；S3.将词向量分别输入至具有注意力机制的CNN神经网络和BILSTM神经网络获取重要局部特征和全局特征；S4.将得到的重要局部特征和全局特征合并得到政策文本信息特征，将得到的政策文本信息特征输入到全连接层神经网络，采用softmax函数计算政策文本的归类概率，得到分类结果。