公开(公告)号：CN119418110A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411473789.2

申请日：2024-10-22

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 许嘉龙 ,  杨成顺 ,  黄宵宁 ,  李思源

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/20

Abstract: 本发明公开了基于深度学习的V2G逆变器系统单管开路故障诊断方法，用于对V2G系统中的逆变器是否存在单管开路故障的综合诊断；本方法具体包括设计将V2G单逆变器三相电流信号到二维RGB图像的转换方法，将故障诊断问题转换为图像分类问题，并利用卷积神经网络的出色的图像分类能力实现高精度的故障诊断任务。其次，在设计的单逆变器开路故障诊断方法基础上，基于多智能体与有向图理论，提出了一种基于综合评价准则的协同诊断方法，进一步提高了故障诊断的准确度。通过与现有的故障诊断方法经过充分的比较，证明了所提出的故障诊断方法的有效性与优越性。

公开(公告)号：CN119295997A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411369778.X

申请日：2024-09-29

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 郝思鹏 ,  李思源 ,  荆启文 ,  许嘉龙 ,  霍俊 ,  谢文 ,  何嘉铭 ,  韩俊康

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开基于YOLOv8的10kV柱上设备绝缘破损检测方法，包括构建样本数据集，构建改进YOLOv8的神经网络模型；改进模型为在YOLOv8模型中的骨干网络输出端设置通道‑空间注意机制模块，同时对模型损失函数进行更换；训练得到基于YOLOv8的10kV柱上设备绝缘破损检测模型；通过无人机对需要检测的柱上设备视频采集；对视频提取关键帧图片；将视频关键帧图片4等分分割并进行区域面积向外扩展至预设比例，进而得到4个待检测图像；基于4个待检测图像输入训练好的模型即可输出该柱上设备的出现绝缘破损的对应部位。本发明可以帮助电网更快速、更准确的检测出缺陷，同时减少了人工巡检的工作量和风险。

公开(公告)号：CN119180456A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411298811.4

申请日：2024-09-18

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 李斌 ,  王一行 ,  何文越 ,  陈志 ,  许嘉龙

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/006 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种XGBoost的低压台区缺失电压补全方法，从营销和台账获得数据，特征选择选取低压台区首端量测和线路参数作为特征、用户电压作为标签形成数据集；对数据进行预处理和数据集划分，定义XGboost模型、基于灰狼算法对XGboost模型进行超参数优化，用数据集对模型进行训练；将特征输入模型进行训练，形成预测模型，并将训练后的模型用于配电网电压预测。本发明使用灰狼算法对XGBoost的超参数进行优化，获取XGBoost的最佳表现，通过优化后的模型对低压台区缺失电压数据进行补全。能够克服传统配电网电压计算方法的不足，较为精确的补全低压台区用户缺失电压，为低电压治理提供决策参考。