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公开(公告)号：CN109324247B
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201811347120.3
申请日：2018-11-13
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
Inventor： 吴炬卓
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明提供一种电能质量扰动信号特征向量提取方法。一种电能质量扰动信号特征向量提取方法，其中，包括如下步骤：S1.输入电能质量扰动信号；S2.分别选取两个基小波，分别计算电能质量扰动信号和两个基小波函数的相关系数；S3.分别使用步骤S2的两个基小波对电能质量扰动信号进行小波分解，得到最高分解尺度上的尺度系数和各分解尺度上的小波系数；S4.对于步骤S3得到最高分解尺度上的尺度系数和各分解尺度上的小波系数，计算其p阶标准熵；S5.利用步骤S2得到的相关系数和步骤S4得到的p阶标准熵，构建电能质量扰动信号的特征向量。本发明的方法综合了不同基小波的优势，使得提取的特征向量更能表征电能质量扰动信号。
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公开(公告)号：CN109919171A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201811573517.4
申请日：2018-12-21
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
Inventor： 吴炬卓
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于小波神经网络的红外图像识别方法。一种基于小波神经网络的红外图像识别方法，其中，包括如下步骤：S1.选取训练样本，包括正常和异常发热的电缆瓷套终端红外图像；S2.对步骤S1的红外图像进行归一化处理，并进行类别编码处理；S3.以归一化处理后的红外图像为输入，类别编码为输出，构建小波神经网络，并对小波神经网络进行训练，得到训练好的小波神经网络；S4.将待识别的电缆瓷套终端红外图像输入到训练好的小波神经网络，对比网络输出值和类别编码，得到红外图像的识别结果。本发明的方法构建四层小波神经网络，其中小波层采用二维小波基函数，将小波变换和神经网络有机结合，并应用于红外图像识别，能够提高识别准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN109800856A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201811537070.5
申请日：2018-12-14
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
Inventor： 吴炬卓
Abstract: 本发明提供一种混沌粒子群优化小波神经网络的方法。一种混沌粒子群优化小波神经网络的方法，其中，包括以下步骤：S1.将小波变换和神经网络有机结合，搭建小波神经网络；S2.初始化粒子群，为小波神经网络的参数赋予初始值，并将小波神经网络的输出误差定义为粒子群的适应度函数；S3.进行迭代处理，每次迭代中，计算每个粒子的局部极值以及所有粒子的全局极值，同时更新粒子的位置向量和速度向量；S4.当达到最大迭代次数时，退出优化算法。本发明的方法将小波变换和神经网络有机结合起来，构建小波神经网络结构，并利用混沌粒子群优化算法优化网络，能够提高网络训练精度。
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公开(公告)号：CN109615175A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811347135.X
申请日：2018-11-13
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
Inventor： 吴炬卓
Abstract: 本发明提供一种10kV中压线路自动化分段合理性评价方法。一种10kV中压线路自动化分段合理性评价方法，其中，包括如下步骤：S1.对于10kV中压线路，获取其分段数以及每个分段内中压用户数、低压用户数、负荷大小；S2.分别利用各分段内中压用户数、低压用户数和负荷大小，计算中压用户、低压用户和负荷的不平衡系数；S3.对于中压用户、低压用户和负荷，分别赋予权重系数；S4.利用步骤S2的不平衡系数和步骤S3的权重系数，计算10kV中压线路的不平衡系数作为其自动化分段合理性评价参数。本发明的方法综合了中压用户、低压用户以及负荷三个因素，能够对10kV中压线路自动化分段合理性进行定量综合评价。
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公开(公告)号：CN109614676A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811446166.0
申请日：2018-11-29
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
Inventor： 吴炬卓
Abstract: 本发明提供一种评价空气间隙放电电压影响因素方法。一种评价空气间隙放电电压影响因素方法，其中，包括以下步骤：S1.获取大气条件参数以及大气条件参数对应的空气间隙放电电压序列。其中，大气条件参数包括气压、温度、风速、相对湿度和照度；S2.对于气压序列、温度序列、风速序列、相对湿度序列和照度序列，分别计算其和对应的空气间隙放电电压序列的相关系数；S3.根据相关系数的大小，评价各大气参数对空气间隙放电电压的影响程度。本发明的方法利用相关系数量化大气条件参数对空气间隙放电电压的影响程度，为电气设备的外绝缘设计提供参考，为本领域技术人员需要解决的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109510193A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811369236.7
申请日：2018-11-16
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
Inventor： 吴炬卓
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明配网保护的技术领域，更具体地，涉及一种配网开关站分段备自投装置及其运行方法，I段母线设有开关S1和进线开关QF1，II段母线上设有开关S2和进线开关QF2，III段母线上设有开关S3和进线开关QF3，I段母线和III段母线间连接有母线联络开关QF4，II段母线和III段母线间连接有母线联络开关QF5，进线开关QF1、进线开关QF3及母线联络开关QF4构成第一备自投装置，进线开关QF2、进线开关QF3及母线联络开关QF5构成第二备自投装置。本发明正常工作时，带负荷的两段母线中任何一段需停电检修时，不影响另外一段母线的供电可靠性，在提高10 kV开关站供电可靠性的同时，简化备自投装置的配置。
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公开(公告)号：CN111191548B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN201911337674.X
申请日：2019-12-23
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
Inventor： 吴炬卓
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2131 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及信号处理的技术领域，更具体地，涉及一种基于S变换的放电信号识别方法及识别系统，包括以下步骤：S10.获取神经网络的训练样本；S20.搭建基于S变换的神经网络，并使用步骤S10中所述训练样本对所述神经网络进行训练，得到训练好的神经网络；S30.将待识别的放电信号输入到步骤S20训练好的神经网络中，根据神经网络输出值判断放电信号类别。本发明将S变换和神经网络有机结合，解决了现有技术中S变换和神经网络在分类过程中是两个完全独立的部分的问题，提高局部放电信号识别的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN110880044B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN201911013191.4
申请日：2019-10-23
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
Inventor： 吴炬卓
Abstract: 本发明涉及电力负荷预测的技术领域，更具体地，涉及一种基于马尔科夫链的负荷预测方法，包括：S10.获取负荷电流数据并形成第一训练样本；S20.构建第一神经网络模型，并计算得到负荷电流的初步计算值；S30.计算得到每组第一训练样本对应的网络输出值，求取每组第一训练样本对应的实际值和网络输出值的差，构建计算误差序列状态转移概率矩阵；S40.构建第二神经网络模型，以计算误差序列中计算误差的绝对值为第二训练样本，得到第二计算误差绝对值；S50.计算网络计算的最终误差值；S60.计算神经网络的最终计算值。本发明将马尔科夫链模型与神经网络模型结合进行负荷预测，只需要少量的样本就可以进行预测，运行速度快、运算时间短，并且可以得出概率预测的结果。
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公开(公告)号：CN111931973A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010550278.1
申请日：2020-06-16
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
Inventor： 吴炬卓
Abstract: 一种提高电缆线路短时负荷预测精度的方法，其中，包括如下步骤：S1.获取电缆线路短时负荷历史数据，组成训练样本和检验样本；S2.利用训练样本，分别构建BP神经网络模型、Chebyshev神经网络模型和支持向量机模型，并对各模型进行训练；S3.将检验样本分别输入到训练好的BP神经网络模型、Chebyshev神经网络模型和支持向量机模型，得到各模型的输出；S4.利用各模型的输出进行加权组合，结合粒子群优化算法得到各模型输出的相应权重；S5.将待预测时刻对应的输入向量输入到训练好的BP神经网络模型、Chebyshev神经网络模型和支持向量机模型，得到各模型的相应输出；结合步骤S4得到的权重，即可得到最终短时负荷预测值。本发明提供的方法能够进一步提高电缆线路短时负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN111191548A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911337674.X
申请日：2019-12-23
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
Inventor： 吴炬卓
Abstract: 本发明涉及信号处理的技术领域，更具体地，涉及一种基于S变换的放电信号识别方法及识别系统，包括以下步骤：S10.获取神经网络的训练样本；S20.搭建基于S变换的神经网络，并使用步骤S10中所述训练样本对所述神经网络进行训练，得到训练好的神经网络；S30.将待识别的放电信号输入到步骤S20训练好的神经网络中，根据神经网络输出值判断放电信号类别。本发明将S变换和神经网络有机结合，解决了现有技术中S变换和神经网络在分类过程中是两个完全独立的部分的问题，提高局部放电信号识别的准确性和稳定性。
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