公开(公告)号：CN117350554A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311186088.6

申请日：2023-09-14

Applicant: 中国电建集团江西省电力设计院有限公司 ,  河海大学

Inventor： 叶漫红 ,  廖星星 ,  罗璇瑶 ,  韩海腾 ,  吴剑飞 ,  张越 ,  程俊 ,  李华昌 ,  孙国强 ,  王琼 ,  臧海祥

IPC: G06Q10/0637 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/2411

Abstract: 本发明公开了一种计及风光出力的通用预测方法，该方法包括(1)采集风光出力和气象数据，形成风、光时间序列；(2)采用滑动时间窗口算法重构风、光时间序列，形成数据样本库；(3)构建通用预测模型，利用特征选择网络量化数据样本中每个时间步不同特征的重要程度，进而基于多尺度因果卷积网络、多头自注意力和双向长短期记忆网络充分提取数据样本的时序特征，所得时序特征输入至全连接层后输出预测结果；(4)划分数据样本库为训练集、测试集，基于训练集对预测模型进行训练；(5)将测试集中的数据样本输入至训练完毕的模型中，得到相应的风、光出力预测值。本发明能够获得准确的风光出力预测结果，保障电力系统的安全稳定运行。

公开(公告)号：CN117007923A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202310974351.1

申请日：2023-08-03

Applicant: 河海大学

Inventor： 程俊 ,  马宏忠 ,  刘久付

IPC: G01R31/12 ,  G06F18/15 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/2415 ,  G01R31/34

Abstract: 本发明公开了一种基于振动的异步电机匝间局部放电故障诊断方法，包含了局部放电匝间振动信号的降噪、故障类型识别和故障定位三大功能，为相关检修人员提供一种新的综合诊断策略，节约时间和经济成本。首先使用基于EMD‑WT的PD振动信号降噪方法消除白噪声的干扰，然后基于该振动信号的频谱特征识别故障类型，最后使用基于FDTP‑GCC算法计算PD振动信号在异步电机中的具体位置，该方法能够实现小样本数据集训练的模型高精度的故障诊断。

公开(公告)号：CN117008008A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202310974413.9

申请日：2023-08-03

Applicant: 河海大学

Inventor： 程俊 ,  马宏忠 ,  刘久付

IPC: G01R31/52 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/092 ,  G01R31/34 ,  G01R31/72

Abstract: 本发明公开了一种异步电机非稳定匝间短路故障动态检测方法，通过构造基于异步电机电压电流的李萨如方程提取故障特征进行匝间短路故障检测，有效提升匝间短路故障判定的快速性与准确性。同时，利用深度强化学习DQN算法连续辨识匝间短路过渡电阻，能够实现非稳定匝间短路故障程度的动态跟踪，解决了现有匝间短路故障检测方法鲁棒性差且不能连续跟踪故障发展情况的问题。本发明操作简单，易于实现。