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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109271975B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201811373464.1
申请日：2018-11-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于大数据多特征提取协同分类的电能质量扰动识别方法，所述方法是建立多信息多分类器融合的电能质量分析决策模型，包括：设计LASSO原理的大数据冗余数据剔除方法、变尺度大数据简约方法和基于数据结构同构简约算法同时用主元分析法对非同源气象数据降维，改进广义S变换、广义谐波小波、EEMD/LMD等多种信息处理方法融合提取电能质量信号特征，然后采用压缩感知分类器(SRC)、ε机复杂系统辨识分类器(εCSSR)和神经网络(ANN)对特征向量分类，最后，采用改进的决策模板法(SWDT)，使用混淆矩阵衡量各分类器对每类故障的识别能力，根据初步诊断情况自适应地为各分类器赋予决策权值，充分利用训练信息，提高分类决策准确度。
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公开(公告)号：CN110068719A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910434526.3
申请日：2019-05-23
Applicant: 国网冀北电力有限公司唐山供电公司 , 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种光电混合式电网高压电测量仪，属于电力信号检测及分析装置技术领域。技术方案是：高压侧数据采集装置通过光纤传输装置将采集的信号输送至低压侧信号处理装置，高压侧供能电源为高压侧数据采集装置供电，高压侧供能电源的功率输出受低压侧信号处理装置控制，激光器输出功率自动调节反馈回路、激光器输出功率检测模块产生激光器功率反馈信号，微机系统通过该反馈信号实时控制激光器的功率。本发明的有益效果是：降低了系统电路的复杂度，使整个测量系统具有重量轻、体积小、成本低、精度高、维护费用低、安全性能高的特点。
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公开(公告)号：CN109271975A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811373464.1
申请日：2018-11-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于大数据多特征提取协同分类的电能质量扰动识别方法，所述方法是建立多信息多分类器融合的电能质量分析决策模型，包括：设计LASSO原理的大数据冗余数据剔除方法、变尺度大数据简约方法和基于数据结构同构简约算法同时用主元分析法对非同源气象数据降维，改进广义S变换、广义谐波小波、EEMD/LMD等多种信息处理方法融合提取电能质量信号特征，然后采用压缩感知分类器(SRC)、ε机复杂系统辨识分类器(εCSSR)和神经网络(ANN)对特征向量分类，最后，采用改进的决策模板法(SWDT)，使用混淆矩阵衡量各分类器对每类故障的识别能力，根据初步诊断情况自适应地为各分类器赋予决策权值，充分利用训练信息，提高分类决策准确度。
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公开(公告)号：CN209979725U
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201920749356.3
申请日：2019-05-23
Applicant: 国网冀北电力有限公司唐山供电公司 , 燕山大学
Abstract: 本实用新型涉及一种光电混合式电网高压电测量仪，属于电力信号检测及分析装置技术领域。技术方案是：高压侧数据采集装置通过光纤传输装置将采集的信号输送至低压侧信号处理装置，高压侧供能电源为高压侧数据采集装置供电，高压侧供能电源（32）的功率输出受低压侧信号处理装置控制，激光器输出功率自动调节反馈回路、激光器输出功率检测模块产生激光器功率反馈信号，微机系统通过该反馈信号实时控制激光器的功率。本实用新型的有益效果是：降低了系统电路的复杂度，使整个测量系统具有重量轻、体积小、成本低、精度高、维护费用低、安全性能高的特点。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号：CN207427209U
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201721660287.6
申请日：2017-12-04
Applicant: 国网冀北电力有限公司唐山供电公司 , 燕山大学
Abstract: 本实用新型涉及一种智能电网无线传感网络监测系统，属于电力信号检测及分析技术领域。技术方案是：在无线传感器布置区域（2）内布置多个传感器节点（1），多个传感器节点（1）通过无线方式相互连接并全部连接至同一个汇聚节点（3）；多个汇聚节点（3）通过无线方式连接至同一个终端节点（4），多个终端节点（4）通过无线方式连接至同一个协调器（5），多个IED（6）通过Ethernet以太网（8）连接远程监控中心（9）。本实用新型的有益效果是：构建配电网无线传感监测网络，便于实现智能电网的电信号在线监测，不仅可以省去布线环节，实现恶劣环境下测量点的全覆盖，同时还节约安装维护的精力和成本，实现电能质量信号的性能分析。
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