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公开(公告)号：CN115240122A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202211158753.6
申请日：2022-09-22
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06V20/40 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的空气预热器区域识别方法，选取视频流中运行状态图像的识别区域，并选取模板帧，将视频流中运行状态图像都送入已经训练好的最优支持向量机模型进行分类，随后使用NanoDet模型对分类得到的运行状态图像的识别区域进行检测，得到所需特征点，以模板帧为NanoDet模型输出结果进行特征点仿射匹配，完成对检测帧的网格区域识别，从而对空气预热器转子的网格区域识别。本发明使用支持向量机模型对视频流进行分类得到最佳检测帧，使用NanoDet模型对最佳检测帧进行检测，最后使用仿射变换得到运行状态图像中其他区域的具体位置，可以较好完成空气预热器区域定位任务。
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公开(公告)号：CN114819397A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210561688.5
申请日：2022-05-23
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明属于供电需求管理技术领域，公开了一种公变台区需求响应成效预测模型构建方法及装置，结合历史需求响应开展情况，分析影响需求响应效果的因素，确定输入量和输出量；基于改进PSO算法和SVR模型搭建改进PSO‑SVR需求响应效果预测模型；输入训练数据进行参数寻优，确定最优的惩罚函数和最优核参数；构建最优改进PSO‑SVR需求响应效果预测模型并进行训练和预测。本发明考虑了需求响应方案对居民用户需求响应成效的影响，使用改进PSO算法对SVR模型关键参数寻优，提升了收敛速度和寻优效果。
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公开(公告)号：CN114626487A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210525860.1
申请日：2022-05-16
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林分类算法的线变关系校核方法，收集配电变压器历史某日的三相电压幅值，得到电压时间序列数据；对电压时间序列数据进行预处理并替换异常值；然后进行平滑化处理和标准化处理；之后对电压时间序列数据进行特征构造，生成特征矩阵；将生成的特征矩阵输入随机森林模型学习调参得到基于随机森林算法的线变关系校核模型；将待校核的线路配电变压器的电压数据通过预处理、特征构造生成特征矩阵，将特征矩阵输入训练好的基于随机森林算法的线变关系校核模型进行校核，输出最终的校核结果。本发明解决了10kV线路集群线变关系校核阈值动态变化难以确定的问题，可有效提升线变关系的自动化校核程度。
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公开(公告)号：CN112100867B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011243269.4
申请日：2020-11-10
Applicant: 南昌工程学院 , 江西倬云数字产业集团有限公司
Abstract: 一种电网负荷预测方法，包括：获取历史数据，所述历史数据包括日最大负荷数据列和日平均气温数据列；对所述日最大负荷数据列中每一日期的最大负荷数据进行校正；构建GM(1,2)模型；计算以指数增加的所述日最大负荷数据与累加处理后的所述日最大负荷数据的比值得到第一校正系数，以及计算以指数增加的日平均气温数据与累加处理后的所述日平均气温数据的比值，得到第二校正系数；根据所述第一校正系数和所述第二校正系数分别对日最大负荷数据参数和日平均气温数据的参数进行校正，得到校正后的GM(1,2)模型；对校正后的GM(1,2)模型进行累减运算得到电网日负荷预测模型，并利用电网日负荷预测模型对下一日期的电网进行预测。
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公开(公告)号：CN116682458B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202310687573.5
申请日：2023-06-12
Applicant: 南昌工程学院
Inventor： 李斌 , 王宗耀 , 何言 , 康兵 , 许志浩 , 丁贵立 , 刘文轩 , 章彧涵 , 高家通 , 蒋善旗 , 戴永熙 , 杨梓萌 , 徐一舟 , 李雨彤 , 何登旋 , 单惠敏
IPC: G10L25/51 , G10L25/30 , G10L21/0208
Abstract: 本发明公开一种基于能量算子改进小波包的GIS局放声纹检测方法，选取小波包基函数对GIS声纹信号进行小波包分解、降噪，采用改进Teager能量算子小波包系数进行瞬时能量计算，得到瞬时能量序列，结合滑动窗口函数进行背景阈值判断，将能量异常点进行记录；而后结合峭度熵、模糊熵、瞬时能量以及能量异常点构建联合特征，使用RBF神经网络算法进行故障判定。本发明快速准确的发现GIS运行隐患。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119293475B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411814932.X
申请日：2024-12-11
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明属于变压器监测技术领域，公开了一种复杂环境中变压器声纹信号降噪与辨识方法及系统，该方法选择小波基函数对变压器声纹信号进行分解，将变压器声纹信号分解为不同频率和时间尺度上的小波包系数矩阵；将获得的小波包系数矩阵输入各向异性噪声因子算法中，计算变压器声纹信号的低秩矩阵和噪声协方差；根据计算变压器声纹信号的低秩矩阵和噪声协方差进行重构，得到降噪后的变压器声纹信号；将降噪后的变压器声纹信号输入声纹信号辨识网络中，对变压器的运行状态进行辨识。本发明可有效去除噪声成分，能够有效提升信噪比，获得纯净的变压器声纹信号，提高辨识准确率。
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公开(公告)号：CN118998005B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411484598.6
申请日：2024-10-23
Applicant: 南昌工程学院
IPC: F03D17/00 , G06N3/006 , G06N7/08 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种基于声纹信号的风机叶片故障诊断方法，包括如下步骤：对风机叶片声纹信号进行采集，并进行滤波处理；通过完全集成经验模态分解方法将滤波处理后的声纹信号分解为多个本征模态函数；将本征模态函数转换为二维镜像雪花图，并进行归一化处理；通过改进红嘴蓝鹊优化算法对支持向量机内部惩罚参数以及核参数进行优化，得到IRBMO‑SVM模型；将归一化处理后的二维镜像雪花图输入IRBMO‑SVM模型中进行故障诊断；本发明采用改进红嘴蓝鹊优化算法优化支持向量机，提高了支持向量机计算效率，进而提高了对风机叶片的故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN119474821A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411588964.2
申请日：2024-11-08
Applicant: 国网湖北省电力有限公司超高压公司 , 南昌工程学院
Inventor： 张子熙 , 罗浪 , 卢典 , 况静 , 胡晶 , 杨丰帆 , 万军 , 冯威 , 顾浩 , 高牧风 , 何丁义 , 李佳 , 李璐 , 姚佶 , 赵海涛 , 李钟 , 万义明 , 王宗耀 , 许志浩
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电力变压器故障识别方法，包括如下步骤：收集电力变压器各类故障的声纹样本数据，并扩充和叠加环境噪声；对叠加环境噪声后的数据进行特征提取，得到声纹信号特征，将声纹信号特征转化为特征矢量；使用改进捕鱼优化算法对CNN‑LSTM网络模型进行寻优，采用特征矢量对寻优后的模型进行训练，将训练好的模型用于电力变压器故障诊断；本发明通过采用改进捕鱼优化算法对CNN‑LSTM网络模型的学习率、批尺寸进行寻优，解决了超参数难以准确选取的问题，通过对特征量的诊断，能够实时准确的输出变电力变压器内部的情况。
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公开(公告)号：CN119446179A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411524688.3
申请日：2024-10-30
Applicant: 国网湖北省电力有限公司超高压公司 , 南昌工程学院
Inventor： 况静 , 张子熙 , 罗浪 , 毕如玉 , 胡卡 , 赵泽予 , 侯晓松 , 胡晶 , 卢典 , 马雯君 , 姚佶 , 敖研 , 洪叶 , 李璐 , 高牧风 , 许志浩 , 王宗耀 , 徐派
Abstract: 本发明公开了一种基于盲源分离的变压器背景噪声去除方法，包括如下步骤：采集变压器的声纹信号，并通过RLS算法对采集到的声纹信号进行预处理；使用改进捕鱼优化算法代替JADE算法中的联合对角化操作，得到JADE算法最优参数，构成改进JADE算法；使用改进JADE算法对预处理后的声纹信号进行盲源分离；改进捕鱼优化算法是引入自适应因子改进独立搜索行为，并引入逃脱公式改进开发阶段；本发明通过采用改进捕鱼优化算法优化的JADE算法进行盲源分离，解决了JADE算法的参数难以准确选取的问题，能够对变压器复杂环境下的噪声进行分离，且经过改进捕鱼优化算法优化以后的JADE算法的盲源分离会更加准确。
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公开(公告)号：CN119378555A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411961988.8
申请日：2024-12-30
Applicant: 南昌工程学院 , 南昌左宸科技有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/242 , G06F40/126 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了基于可动态组合多头注意力的电力领域命名实体识别方法，包括如下步骤：构建LERoBERTa‑DCMHA模型，将采集的电力文本字词序列输入模型中，得到电力文本字词序列的字特征向量；根据词典组合与电力文本字词序列，进行电力词汇词向量训练，得到电力文本字词序列的词特征向量；将字特征向量与词特征向量进行特征融合，获得电力文本字词序列的特征向量；对电力文本字词序列的特征向量进行双向特征编码，得到输出状态序列；对输出状态序列进行标注概率排序，获得最终的实体识别结果；本发明通过添加可动态组合多头注意力和卷积池化层TextCNN至预训练语言模型中，提高了模型命名实体识别的性能和准确度。
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