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公开(公告)号：CN115241869B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202210878008.2
申请日：2022-07-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及配电网优化技术，具体涉及一种考虑光伏与线路开关状态不确定的配电网优化方法，首先考虑了光伏出力的不确定性，建立一个多时段的光伏出力模型；接着分析配电网中线路开关状态的不确定性，并根据香农的信息理论，建立多场景下的线路开关状态不确定性模型；在配电网重新配置后，使用拉丁超立方采样方法来确定不确定性预算不同时线路开关状态；最后考虑到最坏情况下光伏出力和线路开关状态的不确定性，提出了控制模型，以最小的维护成本提高配电网的稳定性。该方法定性抽象光伏出力不确定性和线路开关状态的特点，通过调度策略为配电网提供实用的技术支持。减少了由光伏出力和线路开关状态的不确定性造成的影响。
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公开(公告)号：CN113989209B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202111228906.5
申请日：2021-10-21
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T5/30 , G06T1/60 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及计算机视觉电网应用技术，具体涉及基于Faster R‑CNN的电力线异物检测方法，包括训练模式和诊断模式；训练模式通过训练数据集中的图片，返回迭代损失，得到一个稳定可用的模型；诊断模式通过输入待测试图像，得到电力线上面是否存在风筝异物以及风筝异物位置的诊断结果。可以有效利用无人机航拍图像，提高图片的利用率；成本低廉，只需要在现有的系统中增加基于aster R‑CNN算法的电力线风筝异物检测模块，不需要增加其他硬件；训练好的模型对于不同背景环境下的电力线风筝异物都有良好的预测效果。
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公开(公告)号：CN113204542B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202110434285.X
申请日：2021-04-22
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/215 , G06F18/214 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出了一种异常用电样本清洗及行为识别方法。本发明通过用电信息营销系统采集用户日采样数据，构造面向搭载HPLC智能电表的数据样本；在数据样本中根据编号的排序连续性、数据完整性的有效性、相序的次序性进行筛选过滤无效样本得到有效样本；根据有效样本中用电信息的缺值、最值和波动阈值进行筛选区分异常样本和正常样本，形成包括训练样本与验证样本的混合样本；在训练样本中确定混合条件参数，满足不等式约束条件时形成样本集合权值、集合维度权值，在验证样本中根据不等式约束条件验证样本集合权值、集合维度权值并形成分割曲线，通过待测样本中样本集合权值、集合维度权值落点位置实现正常样本、异常样本的区分。
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公开(公告)号：CN113989209A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111228906.5
申请日：2021-10-21
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T5/30 , G06T1/60 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及计算机视觉电网应用技术，具体涉及基于Faster R‑CNN的电力线异物检测方法，包括训练模式和诊断模式；训练模式通过训练数据集中的图片，返回迭代损失，得到一个稳定可用的模型；诊断模式通过输入待测试图像，得到电力线上面是否存在风筝异物以及风筝异物位置的诊断结果。可以有效利用无人机航拍图像，提高图片的利用率；成本低廉，只需要在现有的系统中增加基于aster R‑CNN算法的电力线风筝异物检测模块，不需要增加其他硬件；训练好的模型对于不同背景环境下的电力线风筝异物都有良好的预测效果。
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公开(公告)号：CN107966600B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201710919165.2
申请日：2017-09-30
Applicant: 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
Abstract: 一种基于深度学习算法的防窃电系统及其防窃电方法，包括在线识别疑似窃电用户模块和离线训练深度学习网络模块，在线识别疑似窃电用户模块用于识别疑似窃电用户，离线训练深度学习网络模块用于确定在线识别疑似窃电用户模块中深度学习网络各个网络参数；可以有效利用现有用电信息采集系统的数据，提高数据的利用率；成本低廉，只需要在现有用电信息采集系统中增加基于深度学习的防窃电算法模块，不需要增加其它硬件；识别有嫌疑的窃电用户正确率较高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109883547B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201910023112.1
申请日：2019-01-10
Applicant: 武汉大学
IPC: G01J3/28
Abstract: 本发明提出了一种基于小波阈值差分的宽波段光谱信号去噪方法。对含噪光谱信号进行小波分解得到多层小波系数；对多层小波系数行软阈值去噪得到去噪后多层小波系数；通过去噪后每层小波系数构造成Hankel矩阵；根据Hankel矩阵构造奇异值矩阵，通过对奇异值矩阵正交分解得到奇异值；对奇异值进行差分计算构造奇异值差分谱；对奇异值差分谱进行奇异值差分去噪处理；对去噪后的奇异值矩阵进行重构运算得到去噪后Hankel矩阵，以还原为去噪后小波系数，将去噪后小波系数通过Mallat算法进行小波逆变换得到去噪后的光谱信号。本发明去噪效果彻底且能保留光谱有效特征，提高了宽波段光谱仪测量精度和准确度。
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公开(公告)号：CN109495257A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811553847.7
申请日：2018-12-18
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进国密SM2加密算法的数据采集器加密方法。国密SM2算法包含椭圆曲线加密算法、数字签名算法等内容，改进的国密SM2加密算法由椭圆曲线加密算法和MD5withRSA数字签名的融合算法完成对采集器的数据加密。具体步骤如下：步骤一：选定相关的公钥参数；步骤二：计算出报文发送方的签名参数；步骤三：生成密文；步骤四：报文解密时验证其合法性；步骤五：恢复报文，提出了改进国密SM2加密算法具体改进方案以及改进后的加密算法具体的加密流程，从而使得改进后的加密算法同时具有报文加密和数字签名的功能。而且改进国密SM2加密算法具有快速生成、易实现等优点，极大的满足了工程项目的需求。最后本发明专利的提出能够满足IAS中数据采集器的安全需求。
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公开(公告)号：CN105610713A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201510967753.4
申请日：2015-12-22
Applicant: 国网湖北省电力公司咸宁供电公司 , 国网湖北省电力公司 , 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司 , 武汉大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/733 , H04Q11/00
CPC classification number: H04L45/122 , H04L45/32 , H04L45/62 , H04Q11/0062
Abstract: 本发明涉及一种电力控制业务的ASON路由方法，针对ASON承载的电力控制业务所具有的时延约束要求，本发明给出了在ASON网节点没有波长转换功能的情况下，即波长连续性限制下的波长选择和路由算路策略。运用本发明所述方法，可以在波长连续性限制下及时有效的满足网络自愈要求，大大提高工作效率。
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公开(公告)号：CN102901915B
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201210384046.9
申请日：2012-10-11
Applicant: 广西电网公司电力科学研究院 , 武汉大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了紫外光谱在线监测SF6电气设备内SO2组分的系统及方法。系统主要包括气体采样池、下位机控制模块、紫外光谱仪、氘灯光源、真空泵、待测SF6电气设备、上位机数据处理与状态分析模块。下位机控制模块控制电磁阀动作，将样本气体从待测SF6电气设备导入气体采样池，紫外光谱仪与氘灯光源配合获取样本气体光谱信号，并传至上位机数据处理与状态分析模块进行程序后处理，判断SF6电气设备内是否存在放电衍生物SO2后，输出检测结果。本发明利用紫外光谱方法实时监测设备内SO2组分，解决了无法对SF6电气设备在线监测的问题，具有体积小、价格低、易安装等特点，适用于现场复杂的检测要求。
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公开(公告)号：CN102901915A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210384046.9
申请日：2012-10-11
Applicant: 广西电网公司电力科学研究院 , 武汉大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了紫外光谱在线监测SF6电气设备内SO2组分的系统及方法。系统主要包括气体采样池、下位机控制模块、紫外光谱仪、氘灯光源、真空泵、待测SF6电气设备、上位机数据处理与状态分析模块。下位机控制模块控制电磁阀动作，将样本气体从待测SF6电气设备导入气体采样池，紫外光谱仪与氘灯光源配合获取样本气体光谱信号，并传至上位机数据处理与状态分析模块进行程序后处理，判断SF6电气设备内是否存在放电衍生物SO2后，输出检测结果。本发明利用紫外光谱方法实时监测设备内SO2组分，解决了无法对SF6电气设备在线监测的问题，具有体积小、价格低、易安装等特点，适用于现场复杂的检测要求。
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