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公开(公告)号：CN118710876A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410751984.0
申请日：2024-06-12
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0985 , G06N3/086 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V10/776
Abstract: 本发明公开一种基于改进Faster R‑CNN算法的输电线路多目标检测方法，涉及输电线路检测技术领域。采用路径增强特征融合网络对模型提取出的不同维度的特征进行融合，提升了模型对小目标及具有复杂背景的目标的检测精度，并在Faster R‑CNN网络中添加一种双重注意力网络结构EDANet，提高了特定语义的特征表达能力；同时，为提升模型的整体性能，提出了一种改进的鲸鱼优化算法GT‑WOA，并通过引入权重因子改进了损失函数，然后使用GT‑WOA算法对学习率以及改进损失函数的权重因子进行自适应给定；最终，得到学习率和m、n的最优值，得到训练好的网络模型，并对输电线路进行多目标检测。本发明具有识别精度高，信息聚合能力强，模型的特征提取能力高，寻优精度高的优点。
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公开(公告)号：CN118115016A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311740073.X
申请日：2023-12-18
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司锦州供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 辽宁工程技术大学
Inventor： 王顺江 , 刘杨 , 高伟 , 李忠伟 , 郝强 , 邱鹏 , 孟镇 , 王琳语 , 杨桢 , 刘艳丽 , 蔡佳成 , 李琨 , 李嘉懿 , 句荣滨 , 张作有 , 刘盛宇 , 孙东阳 , 王彦宇 , 郭祎珅 , 魏凯 , 刘阳
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06Q10/063
Abstract: 一种基于改进粒子群算法的变电站风光消纳能力评估方法、系统及存储介质，包括以下步骤：引入最大峰谷差对风电接入下系统调峰能力的变化程度进行量化分析；引入风电出力同时率λ对风电场中风电机组的总体出力特性进行分析；以系统的失负荷率最小和弃风率、光率最小建立目标函数，综合风电和光伏发电的出力约束以及系统的调峰能力约束建立风光互补优化模型；规定风光互补优化模型约束条件；利用改进粒子群算法进行模型求解。本发明可降低风电和光伏发电的出力波动性，减小负荷高峰和低谷期的出力差距，使得系统的调峰能力和区域电网可以接纳的风电和光伏发电水平得到提升，实现对清洁能源的智能化管理和科学规划，也满足清洁能源高速发展的需求。
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公开(公告)号：CN117760579A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311810668.8
申请日：2023-12-26
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G01K7/02 , G06F18/241 , G06F18/20 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种CEEMD与IWOA改进小波联合的受载煤岩内部热源定位方法，属于热源定位技术领域。该方法首先利用自研的受载煤岩表面温度采集装置监测煤岩表面4点温度，并对其温度数据实时采集；之后分别对各组数据进行CEEMD分解，并通过求均值滤除分解后所获残余分量中的静态干扰，同时利用自相关函数辨识模态函数信号属性，利用IOWA改进的小波去噪方法对噪声为主的模态函数进行降噪；最后利用处理所获的各模态函数、残余分量实现对4路受载煤岩表面温度信号重构，并基于时间差原理获得受载煤岩内部热源所处理论位置。利用本发明所提出的受载煤岩内部热源定位方法，为利用受载煤岩表面温度获取煤岩内部损伤位置提供了思路，对进一步提升煤岩动力灾害防治效果有利。
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公开(公告)号：CN112184692B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202011090060.9
申请日：2020-10-13
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种输电线路多目标检测方法，主要对三种类型绝缘子、两种绝缘子缺陷、防震锤、相间棒以及鸟窝进行目标识别，属于输电线路目标识别技术领域。该方法首先利用样本生成技术增加样本数据的数量级，增强深度学习的检测效果，之后将新生成的实验数据划分为训练集、测试集以及验证集，搭建PyTorch深度学习环境，采用四路GPU分布式训练，建立ResNet101和6层FPN网络提取图像特征，ResNet101和6层FPN网络的输出作为RPN网络的输入来训练Cascade R‑CNN深度学习网络模型，最后根据Softmax分类器以及边框回归结果实现目标识别。本发明运算速度快并且识别目标准确率高，具有较强的多目标识别能力。
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公开(公告)号：CN116776091A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310732699.X
申请日：2023-06-20
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于电磁辐射能特征因子的煤岩受载破裂前兆预警方法，属于灾害预警技术领域。该方法首先利用ICEEMDAN‑K‑Means‑IP算法提取原始电磁辐射中与煤岩形变相关分量，并结合未加载环境电场强度平均值计算电磁辐射能增量；之后累加电磁辐射能增量并分别求其一阶导数与希尔伯特变换，构造受载煤岩电磁辐射能特征因子；结合电磁辐射能特征因子时变规律，循环判断其极值点性质寻求预警区间开始时刻；分析特征因子临近极大值点的幅值大小，不断矫正预警区间开始时刻直至满足截止时刻，最终获得煤岩破裂前兆预警区间。利用本发明所提出的受载破裂前兆预警方法，可充分利用煤岩破裂过程中电磁辐射能量特征，量化前兆预警区间判断方法，有效提升煤岩动力灾害防治水平，对保障安全生产起到积极作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116247729A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310210570.2
申请日：2023-03-07
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开一种适用于少子模块MMC全电平模式混合调制方法，该方法通过提出了一种适用于直流配电网的少子模块MMC全电平(FullLevel，FL)模式下的最近电平PWM(NL‑PWM)混合调制策略(简称“FL‑NL‑PWM”)。该策略将NL‑PWM扩展到全电平模式使得输出电平倍增，改善了电压质量，辅以桥臂电抗器和环流抑制策略，使得循环电流水平与基本电平模式无差，且不增加额外的损耗。
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公开(公告)号：CN115307685A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211004066.9
申请日：2022-08-22
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明提出了一种基于物联网的受载煤岩多能量状态监测装置，装置由感知层、网络层、应用层组成，感知层的岩石压力系统与传感器完成对受载煤岩应力、应变、表面温度、磁场强度、振动强度特征参数的测量，之后网络层的数据转换模块完成模数转换、TTL转RS485的数据转换工作，并通过RS‑485网络完成感知层从机与应用层上位机主机的通信。应用层循环读取感知层数据，并利用TVFEMD算法完成对除应力数据外其他原始数据去噪，提高数据的信噪比，并计算出总能量、弹性应变能、耗散能、红外辐射能、电磁辐射能、振动能共六种能量数据；最终，利用受载煤岩多能量状态监测平台完成对结果的显示、存储、查询、导出等人机交互功能，从而实现同时监测煤岩加载过程中多能量状态的目的。
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公开(公告)号：CN113049035A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110268597.8
申请日：2021-03-12
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 一种基于物联网的变压器状态监测系统，通过对变压器的输出电压、接地电流、油温、油中微水含量和本体振动参数的测量并将数据传输到上位机，来对变压器的运行状态进行监测，监测系统主要包括数据采集模块，通讯模块以及上位机监测模块三部分，通过微控制器CC2530来实现数据的采集，采用无线传输方式是ZigBee，当数据通过ZigBee传送至监测中心后，监测平台对数据进行分析并存储下来，建立相应的数据库，利用堆栈降噪自编码器模型及bootstrap方法对采集到的数据进行数据清洗和故障分类，以此更好的完成变压器故障分析。为变压器状态监测提供了更准确、全面、具体的信息，更准确的判断变压器的运行状况，解决以往的数据单一和结果不准确的问题，同时采用ZigBee无线传输方式解决了有线介质传输带来的缺陷。
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公开(公告)号：CN110456217B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201910729935.6
申请日：2019-08-08
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开一种基于WPD‑FOA‑LSSVM双模型的MMC故障定位方法，属于多电平换流器故障定位技术领域。该方法首先将从模块化多电平换流器采集而来的电容电压信号集合S划分为训练集和测试集，并进行小波包分解，分别提取故障特征向量T1和T2，之后利用果蝇算法优化LSSVM，由故障特征向量T1和T2的集合分别训练LSSVM诊断模型，得到模型M1用于定位故障IGBT所在的桥臂及在子模块内部的位置，得到模型M2用于定位故障子模块，最后将测试集数据输入训练好的模型M1及M2中验证该模型。本发明时间空间成本低，运算速度快并且故障定位准确率高，具有较强的MMC故障定位功能。
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公开(公告)号：CN112184692A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011090060.9
申请日：2020-10-13
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开一种输电线路多目标检测方法，主要对三种类型绝缘子、两种绝缘子缺陷、防震锤、相间棒以及鸟窝进行目标识别，属于输电线路目标识别技术领域。该方法首先利用样本生成技术增加样本数据的数量级，增强深度学习的检测效果，之后将新生成的实验数据划分为训练集、测试集以及验证集，搭建PyTorch深度学习环境，采用四路GPU分布式训练，建立ResNet101和6层FPN网络提取图像特征，ResNet101和6层FPN网络的输出作为RPN网络的输入来训练Cascade R‑CNN深度学习网络模型，最后根据Softmax分类器以及边框回归结果实现目标识别。本发明运算速度快并且识别目标准确率高，具有较强的多目标识别能力。
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