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公开(公告)号：CN104182803B
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201410398277.4
申请日：2014-08-13
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明提供一种用于风电功率预测的风电数据预处理方法以及风电功率预测方法和系统，其中，风电数据预处理方法包括：对风电数据进行聚类形成簇，得到簇外孤立点，并从每个簇内提取出中心点；以及，基于与簇内点的功率值的差异，从所述簇外孤立点中筛选出一个或多个孤立点。风电功率预测方法包括：对于采集到的风电数据，根据上述风电数据预处理方法选出部分数据；以及根据选出的数据预测风电功率信息。本发明通过从原始风电数据中提取特殊点，提高了风电功率的预测效率；并且在特殊点的提取过程中保证了数据的真实性，提高了风电功率的预测精度。
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公开(公告)号：CN103001918B
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201210544409.0
申请日：2012-12-14
Applicant: 东北电力大学 , 吉林省电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本申请公开了一种非正交频分复用数据的传输方法，通过确保每路进行调制的子载波的频率为fk＝kΔf，且相邻子载波间隔Δf满足Δf≠1/T，使得接收机可以对接收信号采用DFT进行时频变换，来代替传统方法中对非正交信号的相关接收。采用本发明能够显著降低NFDM数据传输时接收机的实现复杂度。
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公开(公告)号：CN105069695A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510450211.X
申请日：2015-07-28
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明的目的在于提供一种智能变电站实时风险分析系统及分析方法，其基于Spark大数据处理平台对智能变电站设备监测数据进行分析，调用数据权重归一化处理算法、风险时刻实时判定方法来判定智能变电站风险点，一旦判定智能变电站有风险，则通过风险关联模型进行风险分析，定位出风险诱发因素，并将风险分析结果实时同步传输到巡检员的手持巡查仪，从而提高智能变电站系统高速流数据的实时处理速度，使得风险分析的实时性得到保障。
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公开(公告)号：CN104181898A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410441039.7
申请日：2014-09-01
Applicant: 东北电力大学
IPC: G05B19/418 , G05B15/02
Abstract: 本发明是一种基于分时电价响应的交互式家电智能控制方法和系统，其方法的特点是，包括根据家电负荷类型自主设置家电分类；根据采集到的30天的历史家电运行状态数据，确定用户的家电使用习惯；根据接收电网的分时电价政策信息，预测确定用户各时段对应的基本负荷需求范围；根据已求的用户家电使用习惯特征和负荷设定，计算家电可控度指数，并确定各家电的运行状态模型；根据家电可控度指数，确定家电动态控制优先级和控制算法，实现家电的智能控制等步骤。具有交互性好，用户接收度高，并且可指导用户合理错峰用电，显著减少用电费用等优点。
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公开(公告)号：CN104122819A
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201410342456.6
申请日：2014-07-18
Applicant: 东北电力大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于用户习惯的家庭智能用电方法，其特点是，包括的步骤有：采集用户电器开启信息并获取用户各电器的开启习惯、采集各电器的运行信息和电力部门的分时电价信息供内部运算使用、要求用户主动输入当天预备使用的电器、用户输入用电方案级别、计算电费参数、计算舒适度参数、构建目标函数、利用粒子群算法进行用电方案的寻优和根据内部运算对各电器进行控制，最终实现家庭的智能用电。同时公开了ARM9处理器为核心分别与电能计量模块、操作显示模块、外部通信模块和电器控制模块连接组成的智能用电系统，具有用电科学、高效等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103675378A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310434292.5
申请日：2013-09-23
Applicant: 东北电力大学
CPC classification number: Y02B70/3266 , Y04S10/40 , Y04S20/242
Abstract: 本发明公开一种非侵入式家庭用电负荷分解方法，基于进制拟合算法的非侵入式负荷分解方法，通过家用智能电表采集电器负荷数据，由最优拟合算法获得各最优参数，最终实现用电负荷的分解。能够准确的计算出电器开启时间、已运行时间和运行模式，并能将同种电器投入使用的情况进行准确分解。实现家庭用电负荷的分解，得到各家电的负荷信息，负荷分解的结果可以有效指导用户用电行为的改变，促进家庭节能计划的智能，同时也能对电力部门制定相应的需求侧管理提供数据支持，使得家庭用电向着更加节能、高效的方向改变。
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公开(公告)号：CN103001918A
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201210544409.0
申请日：2012-12-14
Applicant: 东北电力大学 , 吉林省电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本申请公开了一种非正交频分复用数据的传输方法，通过确保每路进行调制的子载波的频率为fk＝kΔf，且相邻子载波间隔Δf满足Δf≠1/T，使得接收机可以对接收信号采用DFT进行时频变换，来代替传统方法中对非正交信号的相关接收。采用本发明能够显著降低NFDM数据传输时接收机的实现复杂度。
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公开(公告)号：CN119430075A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411624491.7
申请日：2024-11-14
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本申请涉及一种甲醇水蒸气重整制氢参数优化方法和甲醇水蒸气重整制氢系统，其中，方法包括：获取目标分区曳力模型，基于目标分区曳力模型建立第一甲醇水蒸气重整制氢流化床模型，并对第一甲醇水蒸气重整制氢流化床模型进行模型验证；待第一甲醇水蒸气重整制氢流化床模型验证通过，将第一甲醇水蒸气重整制氢流化床模型的颗粒设置为催化剂颗粒和二氧化碳吸附剂颗粒，以形成第二甲醇水蒸气重整制氢流化床模型；对第二甲醇水蒸气重整制氢流化床模型进行数值模拟，以根据第二甲醇水蒸气重整制氢流化床模型的数值模拟结果确定目标参数，从而提高甲醇重整制氢时的参数优化效果，为实际甲醇水蒸气重整制氢流化床制氢提供了可靠的依据和理论支持。
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公开(公告)号：CN119157540A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202311748093.1
申请日：2023-12-19
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多生理信号的电力作业人员疲劳状态检测方法。属于电力防护技术领域，步骤包括，基于CNN网络模型脑电信号和眼电信号疲劳特征；将提取到的脑电信号和眼电信号的特征输入Transformer模型，对生理信号疲劳特征进行融合。本发明采用上述的一种基于多生理信号的电力作业人员疲劳状态检测方法，提高了特征提取的准确性和有效性，弥补传统深度学习在疲劳检测方面的不足。
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公开(公告)号：CN118781357A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410923852.1
申请日：2024-07-10
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司通化供电公司
Abstract: 本发明涉及风电技术领域，即基于知识关系抽取的风机叶片缺陷检测方法，其步骤如下：a.基于多阶动态上下文的风机叶片缺陷特征提取方法。b.基于知识关系抽取的风机叶片缺陷检测方法。所述的基于多阶动态上下文的风机叶片缺陷特征提取方法，该方法基于深度学习的骨干网络模型，包括以下步骤：(1)基本特征提取。(2)特征复杂度提升。(3)高级特征抽象。(4)骨干网络分阶段设计。所述的基于知识关系抽取的风机叶片缺陷检测模块，包括以下模块：(1)全局信息聚合模块。(2)边角信息聚合模块。(3)全局中心化调节。(4)语义关系增强模块。具有提高风机叶片缺陷检测效率和准确性的特点。
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