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公开(公告)号：CN118821991A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410783138.7
申请日：2024-06-18
Applicant: 西安工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/243 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了基于孤立森林的CNN‑BiLSTM的负荷预测方法，步骤是：步骤1、采集短期负荷数据；步骤2、处理异常数据；步骤3、进行归一化，再划分为训练集T1和测试集T2；步骤4、搭建CNN‑BiLSTM负荷预测模型，并完成训练；步骤5、残差纠正及误差评估，得到基于孤立森林的CNN‑BiLSTM的负荷预测结果。本发明属于电力系统运行和调度技术领域，将历史的结合天气、日期、工作日类型等因素作为输入特征，采用孤立森林对异常点进行捕捉和处理，然后采用CNN‑BiLSTM负荷预测模型进行预测，得到实际负荷预测曲线，明显提高了短期电力负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN111948450B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202010750603.9
申请日：2020-07-30
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换的避雷器残压特性监测方法，步骤包括：步骤1、分别采集氧化锌避雷器雷电过电压冲击时的电流、电压参数；步骤2、对电流和电压参数进行处理，利用小波变换进行数据去噪和计算，利用小波变换能够将受到现场各因素干扰采集的电流参数、电压参数在时域和频域进行分解，将有效信号从含有噪声的原始信号中分离出来，得到氧化锌避雷器电过电压冲击时的残压特性曲线；步骤3、分析得到的残压特性曲线，找出残压特性变化与氧化锌避雷器工作状况的内在联系，确定氧化锌避雷器的工作状况。本发明方法能够快速准确的监测出氧化锌避雷器在雷电过电压时的残压特性，减少了重大事故的发生。
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公开(公告)号：CN111275204B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010117648.2
申请日：2020-02-25
Applicant: 西安工程大学
IPC: G06N20/10 , G06N20/20 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种基于混合采样和集成学习的变压器状态识别方法，具体为：步骤1：将收集到的变压器油中溶解气体数据分为两个数据集；步骤2：对步骤1得到的训练集进行SMOTE过采样，将进行SMOTE过采样后的数据集记为新故障训练数据集；步骤3：将得到的新正常训练数据集与步骤2得到的新故障训练数据集组合产生新的均衡数据集；步骤4：以最小二乘支持向量机为基分类器，利用步骤3生成的q组均衡子数据集训练q个基分类器；步骤5：将步骤4训练得到的q个基分类器进行集成得到强分类器对变压器进行状态识别；通过组合得到的强分类器即为变压器状态识别最优模型，对模型进行测试。该方法能够对变压器状态进行准确的识别。
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公开(公告)号：CN111144431B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201811312408.7
申请日：2018-11-06
Applicant: 西安工程大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N7/08
Abstract: 本发明公开了一种基于CBBO‑SVM的变压器故障诊断方法，具体步骤如下，步骤1、所采集的油浸式变压器带有类标签的样本集S＝{(x1,x2,x3,...xn),(y1,y2,y3,...,xm)}；步骤2、对所采集到的数据进行预处理暨归一化处理：将输入量和输出量都归一化到[0,1]，以达到计算方便的目的；步骤3、利用CBBO对支持向量机的参数ci和σi进行优化；步骤4、利用步骤3优化后得到的参数ci和σi建立多级SVM模型，利用样本集数据进行分类，从而达到油浸式变压器故障诊断的效果。该方法能够利用CBBO(混沌生物地理学)算法对SVM(支持向量机)算法的参数进行优化，有效的提高分类的准确率。
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公开(公告)号：CN112242746A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202011016513.3
申请日：2020-09-24
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开的一种基于倾角传感器的分裂导线扭绞在线监测系统，包括依次连接的扭绞在线监控前端、Zigbee通信模块、通信控制模块、GPRS通信模块及远程监测中心，还包括电源模块，电源模块分别与扭绞在线监控前端、Zigbee通信模块、通信控制模块及GPRS通信模块连接。该在线监测系统，能够实时地显示当前导线的扭转情况。还提供了一种基于倾角传感器的分裂导线扭绞在线监测方法，具体为：步骤1：数据监测及步骤2：数据传输。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108413921B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201810311820.0
申请日：2018-04-09
Applicant: 西安工程大学
IPC: G01B21/32
Abstract: 本发明公开了一种输电线路铁塔塔材变形在线监测系统，包括测量分析模块和与之连接的风速风向传感器、监控中心以及设置在输电铁塔不同位置的若干路无线加速度传感器；其中无线加速度传感器安装在输电铁塔15个关键位置，用于测量这些位置的振动加速度。实现了输电线路铁塔塔材变形实时监测，为输电线路安全运行提供保障，减少了铁塔运行的安全隐患。本发明还公开了输电线路铁塔塔材变形在线监测方法，首先进行系统的安装和布置；然后数据采集及预处理，接着在监控中心中，对预处理得到的数据进行进一步的分析处理，根据得到的模态参数的变化情况，判断铁塔结构状态是否正常。
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公开(公告)号：CN106228172B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201610834999.9
申请日：2016-09-20
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类分析的破损绝缘子图像提取方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，读取巡检绝缘子原始图像P，并进行预处理，步骤2获得与两个分量对应的K维码本向量，步骤3，获取属于目标区域的色调分量H和饱和度分量S的聚类中心；步骤4，得到色调分量H和饱和度分量S的模糊隶属度uHO和uSO；步骤5，利用色调分量H和饱和度分量S的模糊隶属度uHO和uSO，构造二维特征向量F(x,y)，步骤6，对特征向量F(x,y)进行聚类分析，获取对应的cF(x,y)，步骤7，根据步骤6获取的cF(x,y)，可获取巡检绝缘子图像中绝缘子的背景区域及目标区域。本发明解决了现有技术中存在的无法在巡检图像中准确提取破损绝缘子的问题。
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公开(公告)号：CN108734202A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810390778.6
申请日：2018-04-27
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进BP神经网络的高压断路器故障诊断方法，具体为，对所采集的高压断路器带有类标签的样本分为训练样本和测试样本，然后建立基于育种算法和粒子群算法的BP神经网络模型，并利用训练样本进行训练后，解码产生新的连接权和阈值；应用迭代控制器进行控制，使两种算法每隔数代进行信息交互，信息交互的内容是最优粒子种子的相关信息，并得到最优全局参数；将得到的全局最优解经过解码后替换原始BP神经网络的所有权值和阈值参数，建立优化后的高压断路器故障模型，对测试样本进行故障分类，并输出结果。本发明的方法以BA和PSO算法代替误差反传的网络学习过程来优化BP神经网络的连接权和阈值，有效提高故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN105509785B
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201510887331.6
申请日：2015-12-07
Applicant: 西安工程大学
IPC: G01D21/00
Abstract: 本发明公开了一种可模拟现场覆冰气象条件的人工覆冰试验平台，包括墙体，墙体为由6块保温板构成的长方体，墙体的一个侧面上设置有密封门，墙体内设置有雾化装置、风向控制装置、数据控制监测系统、试验设备。本发明通过一种可模拟现场覆冰气象条件的人工覆冰试验平台的设计，可同时进行多组导线、绝缘子覆冰、融冰对比实验；给绝缘子、导线覆冰机理研究提供平台，实验参数可调、可控，实验装置灵活、易操作，实验数据采集及时、便于监测，实验方式多样化，且可多组实验对比进行，最大限度提高效率。
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公开(公告)号：CN107863756A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201710910395.2
申请日：2017-09-29
Applicant: 西安工程大学
IPC: H02H7/08
CPC classification number: H02H7/0811
Abstract: 本发明公开了一种高压开关柜电动底盘车内直流电机的堵转保护方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，采集直流电机的原始运行数据作为直流电机的堵转特征量；步骤2，对步骤1所采集的电流数据进行降噪分析处理；步骤3，确定保护阈值的设定范围；步骤4，根据步骤3得到的阈值设定范围来设定实际保护值并进行堵转保护。有效消除了运行过程中干扰因素并能够快速提取堵转特征量，并实现对堵转保护阈值的动态调整。
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