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公开(公告)号：CN114221546A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111529549.6
申请日：2021-12-14
Applicant: 国网福建省电力有限公司宁德供电公司 , 三峡大学
Abstract: 本发明涉及一种交错并联高增益Boost直流变换器及控制方法、控制装置，包括输入单元和升压单元；输入单元包括电感L1、L2，功率开关S1、S2、S3、S4、S5，二极管D1、D2；光伏输入的正极与二极管D1的阳极连接，负极与蓄电池输入的负极、功率开关S4、S5的源极连接；功率开关S2的漏极与二极管D1的阴极连接；电感L2的一端与功率开关S2的源极连接，另一端与功率开关S4的漏极连接；功率开关S1的源极与功率开关S2的漏极连接，漏极与蓄电池输入的源极连接；二极管D2的阳极与功率开关S4的漏极连接，阴极与功率开关S3的源极连接；功率开关S3的漏极与蓄电池输入的正极连接。本发明实现了多端口直流变换器和高增益直流变换器的集成。
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公开(公告)号：CN114977224B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210486334.9
申请日：2022-05-06
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑分布式电源接入居民区的三相不平衡分时段治理方法，该方法通过将居民的日常用电进行分时段处理，同时考虑到智能换相开关的开关动作次数，在保障三相不平衡度在所允许的范围内的情况下，采用控制策略严格控制智能换相开关的开关动作，延长智能换相开关的使用寿命，从而保障配电网整体的经济性及安全性。本发明适用于居民小区等日用电负荷变化较大的地区，在保证三相不平衡度满足电网所需要求的前提下，有效减少了换相开关的动作次数，通过分时段治理三相不平衡，提升用户的用电满意程度，同时也保证了经济效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114977224A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210486334.9
申请日：2022-05-06
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑分布式电源接入居民区的三相不平衡分时段治理方法，该方法通过将居民的日常用电进行分时段处理，同时考虑到智能换相开关的开关动作次数，在保障三相不平衡度在所允许的范围内的情况下，采用控制策略严格控制智能换相开关的开关动作，延长智能换相开关的使用寿命，从而保障配电网整体的经济性及安全性。本发明适用于居民小区等日用电负荷变化较大的地区，在保证三相不平衡度满足电网所需要求的前提下，有效减少了换相开关的动作次数，通过分时段治理三相不平衡，提升用户的用电满意程度，同时也保证了经济效益。
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公开(公告)号：CN114791924A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210295362.2
申请日：2022-03-24
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F16/2453 , G06F16/2458 , G06F16/22 , G06F16/28
Abstract: 基于自编码技术的ACT‑Apriori算法，首先，对事务数据库D进行预处理，将事务数据库D中各项目的高频参数NS忽略并用自编码位向量SNT代替，形成简化数据库RBD，使得数据维度大幅度降低；将数据记录简化后全部读到内存，在频繁项集连接、剪枝生成候选项集的过程中，对生成候选项集的过程进行改进，直接生成候选项集，得到候选项集后扫描数据库计算支持度，由于候选项集与简化数据库RBD均已排序，在每条记录中分别搜索候选项集时，一旦搜索到大于候选项的值时，即可停止该事务的搜索。相较于现有全新的关联规则算法，本发明算法计算时间大幅度缩短，内存占有率较大程度降低，在时间复杂度和空间复杂度上有明显优化。
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公开(公告)号：CN116403087A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310316423.3
申请日：2023-03-28
Applicant: 三峡大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/72 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/096 , G06N3/09
Abstract: 基于迁移学习机制的分析GPR扫描图像的卷积支持向量机网络，包括：利用GPRmax软件生成探地雷达数据；利用迁移学习机制，训练卷积神经网络CNN形成预训练模型；在卷积神经网络CNN中，使用KNN算法和支持向量机SVM代替Softmax分类器，作为卷积滤波器来创建特征映射；选择优化算法更新卷积神经网络CNN结构内的参数，利用支持向量机为输入数据生成的特征映射生成新的特征映射；获取的特征映射，通过ReLU层传递，对最终提取的特征矩阵进行线性SVM分类。本发明提出的卷积支持向量机CSVM比其他卷积神经网络CNN和机器学习算法的结果更精确。CSVM算法比其他CNN算法在模型的训练阶段所需的时间大为缩短，模拟探地雷达GPR扫描图像中都表现出了较高的性能。
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公开(公告)号：CN115330130A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210843049.8
申请日：2022-07-18
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于改进AHP‑CRITIC的农业园区综合能源系统评估方法，包括以下步骤：步骤1：采用PCA方法，通过关联规则对的历史数据进行量化，并提取关键指标，得到关键指标体系；步骤2：通过改进的AHP‑CRITIC组合法，计算整体评价模型中出各指标综合权重；步骤3：采集计算指标数据，通过评价模型得到综合评估值。本发明一种基于改进AHP‑CRITIC的农业园区综合能源系统评估方法，可以对农业园区综合能源系统科学客观的评价，评价结果符合实际，可信度高，具有较大的推广应用价值。
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公开(公告)号：CN115310620A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210779903.9
申请日：2022-07-04
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于EFO‑AOA混合算子的特征选择算法，将数据集分为训练集和测试集，并为一组表示特征选择FS目标特征的个体设置初始值；计算每个特征个体的布尔逻辑值，并根据布尔逻辑值对应的特征计算适应度函数值；确定每个特征个体的适应度值，并将具有做优适应度值的个体作为最佳特征个体使用，在迭代更新时，EFO算子通过主动电定位与被动电定位以发现包含最优解的可行区域；根据随机概率，使用AOA运算符执行运算策略，再次执行更新特征的过程，迭代至达到停止标准为止。通过最优目标特征个体的布尔逻辑值中的对应特征，来减少测试集的维度。该算法解决了在高维特征筛选中会出现的收敛速度慢和陷入局部极小的问题，且在准确度和冗余度降维方面均表现出了显著的性能。
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