基于随机森林的自适应非侵入式负荷识别方法

    公开(公告)号:CN110533089B

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN201910764470.8

    申请日:2019-08-19

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 基于随机森林的自适应非侵入式负荷识别方法,包括建立用电负荷特征数据库;从每个切换事件中提取所需的负荷特征;将所得负荷特征进行归一化处理后,获得所需样本点;样本点由未知模式识别模块处理,为样本点分配“已知”标签、或“未知”标签;所有标签为“已知”样本点,利用随机森林算法得出识别结果;所有标签为“未知”样本点,由在线聚类模块处理,若产生新聚类,用户可以选择是否将类标签分配给聚类;带标签的新聚类,通过在线更新模块更新随机森林和未知模式识别模块对已有知识进行更新;“未知点”通过新随机森林得出识别结果。本发明可以将容易错误分类的负荷识别为“未知”,并在获取新知识后完成正确的识别,有利于促进未知负荷模式的有效识别。

    基于弱电磁信号判测的变压器带电状态检测装置

    公开(公告)号:CN110456143A

    公开(公告)日:2019-11-15

    申请号:CN201910765280.8

    申请日:2019-08-19

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 基于弱电磁信号判测的变压器带电状态检测装置,该装置包括依次连接的传感器模块、前置信号放大电路、峰值采样保持电路、后置信号放大电路、A/D转换电路、单片机主控电路、执行模块。所述传感器模块连接电磁信号接收天线。所述执行模块分别连接显示电路、声音报警电路,显示电路连接液晶显示屏。该装置还包括串口通信电路,检测装置能够通过串口通信电路,将检测出的待测变压器的周围空间的磁场信息实时传输到PC终端,并将检测到的磁场信息在PC终端上以波形的形式显示出来。本发明能以非接触的方式快速准确的检测出变压器的带电状况,并且能够通过显示屏、报警器、以及PC终端及时向工作人员提供变压器的相关信息,为检修变压器的工作人员提供安全保障。

    一种电动汽车有序充电优化方法及系统

    公开(公告)号:CN109978240A

    公开(公告)日:2019-07-05

    申请号:CN201910181112.4

    申请日:2019-03-11

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 本发明公开了一种电动汽车有序充电优化方法,该充电优化方法所采用的充电优化系统包括处理模块、通信模块、信息获取模块和功率选择模块,信息获取模块和功率选择模块分别经通信模块与处理模块连接,信息获取模块和功率选择模块分别与电动汽车连接。本发明建立优化模型,以小区变压器功率峰谷差最小化作为优化目标构筑目标函数,以不超过变压器额定功率作为约束条件,采用莫楞贝突变遗传算法对电动汽车的充电时间进行求解,得到每辆电动汽车的最佳接入时间。本发明通过智能算法合理的安排每辆电动汽车的充电负荷,在不改变变压器现有容量下满足大量电动汽车用户的充电需求;有效的降低变压器输出功率峰谷差,减小电网运行的风险。

    基于博弈集对云的变压器智能决策系统

    公开(公告)号:CN110533300B

    公开(公告)日:2022-12-20

    申请号:CN201910731303.3

    申请日:2019-08-08

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 基于博弈集对云的变压器智能决策系统,包括感知层、网络层、应用层;所述感知层包括有线传感器系统、数据记录装置、远程现场网关、基站、无线传感器系统。所述网络层包括数据层、显示层;所述数据层包括PMS系统、镜像服务器、中央数据服务器、数据库服务器、SWE数据库。所述显示层包括在线监测系统、数据观测服务(SOS)。所述应用层包括数据分析系统,数据分析系统采用博弈集对云对变压器运行数据进行状态评价,实现变压器的实时预警、风险预测、薄弱点定位、任务管理。本发明系统能够快速有效地识别变压器潜在风险,提高了运维的效率,减少了人力、物力、财力资源的浪费。

    基于博弈集对云的变压器智能决策系统

    公开(公告)号:CN110533300A

    公开(公告)日:2019-12-03

    申请号:CN201910731303.3

    申请日:2019-08-08

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 基于博弈集对云的变压器智能决策系统,包括感知层、网络层、应用层;所述感知层包括有线传感器系统、数据记录装置、远程现场网关、基站、无线传感器系统。所述网络层包括数据层、显示层;所述数据层包括PMS系统、镜像服务器、中央数据服务器、数据库服务器、SWE数据库。所述显示层包括在线监测系统、数据观测服务(SOS)。所述应用层包括数据分析系统,数据分析系统采用博弈集对云对变压器运行数据进行状态评价,实现变压器的实时预警、风险预测、薄弱点定位、任务管理。本发明系统能够快速有效地识别变压器潜在风险,提高了运维的效率,减少了人力、物力、财力资源的浪费。

    一种电动汽车有序充电优化方法及系统

    公开(公告)号:CN109978240B

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN201910181112.4

    申请日:2019-03-11

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 本发明公开了一种电动汽车有序充电优化方法,该充电优化方法所采用的充电优化系统包括处理模块、通信模块、信息获取模块和功率选择模块,信息获取模块和功率选择模块分别经通信模块与处理模块连接,信息获取模块和功率选择模块分别与电动汽车连接。本发明建立优化模型,以小区变压器功率峰谷差最小化作为优化目标构筑目标函数,以不超过变压器额定功率作为约束条件,采用莫楞贝突变遗传算法对电动汽车的充电时间进行求解,得到每辆电动汽车的最佳接入时间。本发明通过智能算法合理的安排每辆电动汽车的充电负荷,在不改变变压器现有容量下满足大量电动汽车用户的充电需求;有效的降低变压器输出功率峰谷差,减小电网运行的风险。

    基于随机森林的自适应非侵入式负荷识别方法

    公开(公告)号:CN110533089A

    公开(公告)日:2019-12-03

    申请号:CN201910764470.8

    申请日:2019-08-19

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 基于随机森林的自适应非侵入式负荷识别方法,包括建立用电负荷特征数据库;从每个切换事件中提取所需的负荷特征;将所得负荷特征进行归一化处理后,获得所需样本点;样本点由未知模式识别模块处理,为样本点分配“已知”标签、或“未知”标签;所有标签为“已知”样本点,利用随机森林算法得出识别结果;所有标签为“未知”样本点,由在线聚类模块处理,若产生新聚类,用户可以选择是否将类标签分配给聚类;带标签的新聚类,通过在线更新模块更新随机森林和未知模式识别模块对已有知识进行更新;“未知点”通过新随机森林得出识别结果。本发明可以将容易错误分类的负荷识别为“未知”,并在获取新知识后完成正确的识别,有利于促进未知负荷模式的有效识别。

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