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公开(公告)号：CN105403791A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510909036.6
申请日：2015-12-09
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种设备启动检测电路，包括电压突变量提取电路、灵敏度调节电路、电压比较电路、延时电路和钳位电路。提取设备电源电压突变量和设置的阈值电压经过电压比较器进行比较：若突变量大于阈值，则判定设备启动，通过延时电路输出持续一定时间的高电平；否则判定设备未启动，输出低电平。此外，检测电路的灵敏度和输出高电平的时间宽度可以人为调节，使用钳位电路将输出电压限制在一定范围内。本发明具有体积小、结构简单、易于实现、使用方便、效果显著等特点。
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公开(公告)号：CN103247996B
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201310135058.2
申请日：2013-04-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: H02H1/00
Abstract: 本发明公开了一种电流互感器饱和引起二次电流畸变的补偿方法，步骤如下：（1）对二次侧畸变电流信号I1进行采样；（2）在二次侧畸变电流未饱和区内取4个连续的采样点，将其中一个采样点处的非周期量幅值设定为B，得出各采样点的非周期分量IQ(N)；（3）重复步骤（2），取n组4个连续的采样点，求出二次侧畸变电流信号饱和区各采样点的非周期分量IQ(N)；（4）求二次侧畸变电流未饱和区内各采样点周期分量的幅值Ip(N)；（5）对未饱和区的Ip(N)进行最小二乘法公式运算；（6）得到饱和区各采样点的周期分量幅值；（7）饱和区各采样点的周期分量幅值与二次侧畸变电流饱和区的周期分量幅值进行相加得到补偿电流I′(N)；本发明方法具有计算量小，精度高及补偿实时等优点。
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公开(公告)号：CN104502756A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410779547.6
申请日：2014-12-16
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于广义形态学开闭和闭开小波变换的电能质量检测方法，步骤为：1)采集电能质量检测的信号并且进行归一化；2)对归一化后的信号进行第一层广义形态学开闭和闭开小波变换处理，然后提取陷波和暂态振荡的信号特征；3)对第一层广义形态学开闭和闭开小波变换处理后的近似信号进行第二层广义形态学开闭和闭开小波变换处理，然后提取谐波的信号特征；4)对第二层广义形态学开闭和闭开小波变换处理后的近似信号进行第三层广义形态学开闭和闭开小波变换处理，然后提取电压暂升、电压暂降和电压瞬时中断的信号特征；5)根据上述提取的信号特征对电能质量进行判断。具有计算量小、反应速度快以及抗噪声干扰能力强的优点。
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公开(公告)号：CN104155573A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410348770.5
申请日：2014-07-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种基于形态学的电力系统低频振荡检测方法，包含以下顺序的步骤：采集电力系统电压信号s；采用采样频率fs对采集到的电压信号s进行采样，得到电压信号s在各采样点的值；根据形态学的基本开、闭运算以及结构元素，得到可以提取低频振荡信号的数学形态学滤波器；将电力系统信号的采样值通过此形态学滤波器滤波之后，所得的输出信号即为存在于电力系统信号中的低频振荡信号。本发明的方法，具有步骤简单、计算量小、延时小、可靠性高等优点，对于阻尼电力系统低频振荡信号以及多个电力系统低频振荡信号，都可以进行有效的检测。
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公开(公告)号：CN103259251A
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201310159424.8
申请日：2013-05-02
Applicant: 华南理工大学
IPC: H02H7/045
Abstract: 本发明公开了一种基于权重数学形态学的变压器励磁涌流识别方法，包括以下步骤：（1）按照一定采样频率采集变压器差动保护两侧电流互感器的差动电流信号；（2）判断连续若干次采样值之间的突变量是否大于预设的突变量限定值，如果是则经延时采满半个周期数据后进入步骤（3），否则继续采样；（3）选取数据窗口为半个基频周期长的差动电流信号值，进行权重数学形态学的处理，得到处理后的信号波形；（4）求取波形相关系数，判断波形相关系数是否小于预设的波形相关系数整定值，如果是，则认为变压器发生内部故障；否则判别为变压器励磁涌流。本发明方法具有步骤简单、计算量小、延时小、实现简单、通用性强等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117407511B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311467507.3
申请日：2023-11-06
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/338 , G06F16/31 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于Bert模型的电力安全规程智能问答方法及系统，方法包括：配置FAQ模块的问答对，针对用户输入的问题，匹配用户输入的问题与预设的问答对中的问题，若匹配，则返回匹配到的问题对应的答案，若不匹配，则进行下一步；对电力安全规程文档进行文本分段，并加入中文维基百科的文本数据，生成索引文件；采用Anserini模块基于输出的索引文件建立索引，并进行段落抽取，生成段落评分；采用预训练的Bert模型，并使用专业数据集进行训练；本发明旨在提供一种基于Bert模型的电力安全规程智能问答方法及系统，有效地改进了计算时间过长的问题，减少计算负担，保证计算精度基本不变，具有显著工程实用价值和广泛应用前景。
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公开(公告)号：CN115342269B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202211063797.0
申请日：2022-09-01
Applicant: 华南理工大学 , 深圳市城市公共安全技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种应用大数据分析的人工智能装置，包括主箱以及转动安装在所述主箱上的箱门，所述箱门上设置有显示屏幕，所述主箱上开设有多个呈对称设置的开口，每个所述开口一侧内壁上均滑动连接有滑动块，两个所述滑动块之间固定连接有横板；所述主箱两侧表面均固定连接有多个支撑板，每个所述支撑板的横截面均设置为L形，每个所述支撑板上均设置有转动组件。本发明当需要使用很多台体积大小不同的处理器时，部分较大高度的处理器也可以放置在横板上，不需要利用其它架体进行放置，使得更换处理器时更加方便，并且主箱内部空间无法可以充分的利用，有利于基于大数据分析的人工智能装置的使用。
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公开(公告)号：CN116933455A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310755775.9
申请日：2023-06-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F30/18 , F17D5/00 , G06F30/20 , G06F18/25 , G06F113/14 , G06F119/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的供热系统管道网络状态估计方法，包括：1)安装于管道出口端的温度传感器获取到新的温度数据，每个温度传感器对应一个局部卡尔曼滤波器，温度数据输入局部卡尔曼滤波器中，在相接的管道上的温度传感器对应的局部卡尔曼滤波器之间交换温度数据；2)将交换的温度数据在各个局部卡尔曼滤波器中融合，得到融合后的状态估计值；3)将融合后的状态估计值代入改进的管道状态模型计算，得到下一时刻的各管道的状态估计值；4)对1)至3)循环，直到温度传感器不再获取新的温度数据，串联状态估计值得到最终的管道状态估计结果序列。本发明可以得到更精确的管道温度状态估计值，降低数据通讯要求，提高传感器数据质量与可靠性。
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公开(公告)号：CN110728177A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910821670.2
申请日：2019-09-02
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双协方差随机子空间的类噪声数据低频振荡辨识方法，包括步骤：1)采用双协方差的随机子空间处理电力系统类噪声信号，得到两组特征的极点，定义为验证组H1和参考组H2；2)对两组极点的同阶极点进行筛选，得到物理极点，构成稳定图；3)对筛选得到的物理极点进行系统聚类，获得最终的真实模态参数。本发明突破现有识别方法数据量不足以及无法自动定阶的缺点，利用双协方差随机子空间和系统聚类方法，实现高效准确的事前低频振荡参数识别。
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公开(公告)号：CN108539784B
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201810330375.2
申请日：2018-04-13
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于需求侧响应的微电网最优机组及分时电价的优化方法，包括步骤：1)获取微电网供需历史数据，包括微电网内部负荷数据，分布式可再生能源的供给情况，各类供能机组的基本信息；2)利用历史数据分析各供能系统出力，进行微电网内部的供需情况分析；3)设定分散优化的优化目标函数；4)利用粒子群搜索算法和内点法进行优化求解。本发明将微电网可再生能源供能情况和分时电价激励下的需求侧响应有机结合，通过粒子群算法和内点法对微电网最优机组组合和分时电价策略进行分散优化，从而有效缓解微电网运营成本过高，内部缺负荷量过大的问题，确保了用户的用电需求得到了很好的满足。
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