基于机电波传播特征的系统频率响应分析方法

    公开(公告)号:CN120073692A

    公开(公告)日:2025-05-30

    申请号:CN202510173153.4

    申请日:2025-02-17

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 基于机电波传播特征的系统频率响应分析方法,包括以下步骤:首先设置功率缺额扰动点,计算扰动源点与发电机节点之间的转折频率ωci和传播系数PC,筛选出受机电扰动影响的发电机。之后,根据传播系数确定该发电机节点是否受机电扰动影响,筛选出受机电扰动影响的发电机,并计算扰动源点与受扰动影响的发电机节点j之间的复合机电距离 再根据复合机电距离对系统进行层次聚类,据此将电力系统划分为研究区域(受机电扰动影响,参与调频)和外部区域(不受机电扰动影响,仅进行功率传输),对研究区域的各发电机参数进行聚合,建立系统等值频率响应模型,对研究区域进行频率响应分析。该方法为简化复杂电力系统频率响应建模与分析提供了有效措施。

    基于改进YOLOV8的海上风机叶片表面缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN119107533A

    公开(公告)日:2024-12-10

    申请号:CN202411122690.8

    申请日:2024-08-15

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域,具体提供一种基于改进YOLOV8的海上风机叶片表面缺陷检测方法,包括:构建海上风机叶片缺陷数据集,对图像上的缺陷进行标注,基于所述数据集构建训练集、验证集和测试集;对YOLOv8基线网络模型进行改进,引入C2f‑RepGhost轻量化模块替换主干特征提取网络中的C2f模块,使用BiFPN结构对其进行改进实现特征融合目的,并引入注意力模块CBAM,构建最终的缺陷检测模型;训练以优化YOLOv8的网络模型;基于训练好的权重文件,输入程序,对YOLOv8的检测速度及精度进行测试。改进后的YOLOv8算法能够有效提升对海上风机叶片表面缺陷识别的精度和速度,同时降低模型的参数量,减少计算成本,与其他主流算法相比具有更好的表现,可以应用于很多场所。

    基于二次模态分解和改进麻雀算法的小水电负荷预测方法

    公开(公告)号:CN119093321A

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN202411006734.0

    申请日:2024-07-25

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 本发明属于输电网负荷预测领域,具体提供一种基于二次模态分解和改进麻雀算法的小水电负荷预测方法,包括利用变分模态分解对负荷数据进行一次分解得到模态分量和残差序列;通过采用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解对残差进行二次分解;计算分解后所有模态分量的排列熵,根据设置的阈值,筛选出低、中频分量并进行重构;搭建双向门控循环单元网络负荷预测模型,利用基于萤火虫改进的麻雀算法对双向门控循环单元网络负荷预测模型进行参数寻优,通过寻优后的双向门控循环单元网络负荷预测模型对筛选出的低、中频分量进行预测,将低频和中频的预测值叠加即为最终预测值。该预测方法能够针对小水电的特性进行较高精度的负荷预测。

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