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公开(公告)号：CN112508940B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202011533308.4
申请日：2020-12-22
Applicant: 三峡大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06T7/187 , G06T7/90 , G06T5/00 , G06T5/50 , G06K9/62 , G06V10/762
Abstract: 变电站功能型保护压板投退状态辨识方法，包括如下步骤：采集包含所有压板的屏柜彩色图像；截取压板区域并进行图像校正；采用多策略分割融合方法提取有效压板区域；获取目标区域内有效压板的方向角和宽长比形态特征，辨识压板投退状态。本发明方法解决了因拍照角度而出现图像畸变，以及因屏幕背景复杂、受光照影响产生阴影导致的辨识率较低的问题。通过本发明能够准确而快速地辨识各种复杂背景干扰下的压板投退状态，有效提高变电站运维工作的效率，有助于减少安全隐患。
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公开(公告)号：CN113899950A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111023052.7
申请日：2021-09-01
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种正激变换器输出滤波电容ESR在线监测方法，包括以下步骤：根据正激电路工作状态，推导ESR的在线监测表达式，确定所需特征量；在正激电路中采集特征信号：电感电流信号，电容电压信号；使用变分模态分解VMD，处理所采集特征信号，进行频谱分析；根据频谱分析结果得到谐波特征值，结合中的监测表达式，得到ESR在线测量值。本发明使用信号处理方法VMD处理采集信号，可以滤除噪声，在分解频域图中进行谐波分析后，结合对应分解时域图可以得到对应纹波幅值。同传统方法相比，使用VMD后，无需设计额外的采样、放大和捕捉电路，简化了电路设计难度，保证了本发明方法可操作性。
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公开(公告)号：CN106910142B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201710086810.7
申请日：2017-02-17
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种含风电有功‑频率耦合作用的电力系统频率特性计算方法，首先根据单台风电机组等效虚拟惯性时间常数Hequ，计算求解风电场聚合惯性时间常数HeqWF；根据HeqWF计算不同风电渗透率下的系统等效惯性时间常数H∑；根据单台风电机组一次调频响应模型的传递函数h1mwt(s)，采用加权动态等值参数聚合方法，计算求解风电场一次调频响应等值聚合模型的传递函数h1mWF(s)；根据单台汽轮机‑调速器模型传递函数hmT(s)和水轮机‑调速器的传递函数hmH(s)，计算求解多台机组的等值聚合模型传递函数hmTΣ(s)和hmHΣ(s)，计算以电网功率缺额扰动为输入，并以系统频率偏差为输出的闭环系统传递函数，采用频域‑时域变换方法求解系统频率偏差的时域解Δωs(t)。最后通过仿真算例系统验证了计算方法的有效性。
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公开(公告)号：CN109799732A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910130123.X
申请日：2019-02-21
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种数据驱动的梯级水电和新能源联合运行实验系统，包括静态数据库：储存用于仿真的静态参数和用于优化的基础数据；动态数据库：储存电网、梯级流域和电站的3类实时运行数据以及调度的序列表；共享内存，保存用于仿真计算过程中形成的数据；优化模块，形成梯级水电站的调度策略；决策模块，形成调度方案的任务序列表；仿真模块，按照决策模块的制定的任务，对子模块的实时动态仿真，模拟在不同场景下的联合运行特性。可视化图形界面，对仿真、优化的结果进行图形化显示，并实现人机交互。本发明提供一种数据驱动的梯级水电和新能源联合运行实验系统，通过设置和修改仿真的参数、优化规则和调度周期，可以实现不同的调度需求，具有良好的通用性。
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公开(公告)号：CN109698525A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201910140345.X
申请日：2019-02-21
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/46
Abstract: 一种数据驱动的梯级水电和新能源联合运行模型，包括基础数据模块：储存模块所需的基本数据；运行数据模块：储存电网、梯级流域和电站的3类实时运行数据和1类调度决策数据。梯级优化模块：形成梯级水电站的调度策略；厂内优化模块：制定调度计划任务；梯级运行模块：对梯级水电站进行仿真；风电模块：对风电的出力进行仿真；光电模块：对光伏的出力进行仿真；常规电源模块：对常规电源的出力进行仿真；负荷模块，对负荷特性进行仿真；电网运行模块，对联合系统的运行进行仿真。本发明对梯级水库群运行、水电厂厂内优化、电网运行进行实时仿真，利用实时仿真数据，结合各电站所在地的天气数据、接入点电网的负荷数据，对梯级水电站的调度策略进行优化，优化对结果再通过上述的梯级水库群、水电机组、电网的仿真模块中进行验证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114998581B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210467476.0
申请日：2020-12-22
Applicant: 三峡大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/36 , G06V10/30 , G06V10/56 , G06V10/34 , G06V10/80 , G06T5/70 , G06T3/04 , G06T5/30 , G06T5/50 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06T7/187 , G06T7/60 , G06V20/10 , G06V10/24
Abstract: 基于多阈值和K均值聚类的保护压板有效压板区域提取方法，包括以下步骤：将校正后压板图像分别转换到HSV颜色空间和Lab颜色空间；对HSV颜色空间压板图像进行多阈值分割，对Lab颜色空间压板图像进行K均值聚类分割；首先对两种分割方式处理结果图进行中值滤波，然后进行区域融合，得到完整的有效压板区域；通过对有效压板区域进行形态学处理，去除噪声和小连通区域。通过本发明能够准确而快速地辨识各种复杂背景干扰下的压板投退状态，有效提高变电站运维工作的效率，有助于减少安全隐患。
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公开(公告)号：CN118486003A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410640993.2
申请日：2024-05-22
Applicant: 三峡大学
IPC: G06V20/59 , G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 基于Yolov5‑Face与改进VGG‑16的汽车驾驶员状态监测方法，采集驾驶员的驾车图像信息；使用Yolov5‑Face网络对驾车图像进行人脸区域位置检测；对检测出的人脸区域进行裁剪；对裁剪之后的图像进行预处理；训练改进的VGG‑16深度学习网络，生成权重；驾驶员状态图像进行分类；对每类疲劳驾驶特征进行加权计算，得出疲劳指数，若是疲劳指数超过一定阈值，进行预警。该方法将传统的检测算法与深度学习相结合，能够通过汽车驾驶员监测系统DMS实现驾驶员状态实时监测，对疲劳驾驶进行预警，并且具有较高的准确率。
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公开(公告)号：CN118094371A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410100889.4
申请日：2024-01-23
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F18/2415 , G01M13/045 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/09
Abstract: 基于多尺度残差网络和改进GRU的滚动轴承故障诊断方法，包括以下步骤：获取滚动轴承运行过程中的原始振动数据，划分为训练数据集和测试数据集；将训练数据集输入多尺度残差网络中进行初步特征提取；将多尺度残差网络提取的局部特征信息输入到改进GRU中；最终得到的特征信息经过α‑Dropout和全局平均池化处理后，输入softmax层进行故障分类；对多尺度残差网络和改进GRU的参数进行调优，得到训练好的故障诊断模型；将测试数据集输入故障诊断模型中进行故障诊断，确定滚动轴承的健康状况。本发明通过在CNN中引入多尺度结构，有效提取滚动轴承信号的局部特征；同时对GRU进行改进，使其能够更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系和时间相关性，提高故障诊断性能和收敛性。
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公开(公告)号：CN117713490A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311516064.2
申请日：2023-11-13
Applicant: 三峡大学
IPC: H02M1/00 , G06F30/20 , G06F17/18 , G06F119/02
Abstract: 基于状态空间平均法的分数阶Buck变换器建模及控制方法，包括以下步骤：步骤1：搭建电容器的分数阶数学模型；步骤2：利用状态空间平均法并采用步骤1中的电容器的分数阶数学模型，得到分数阶Buck变换器模型；步骤3：使用开环Buck的参数fo，fc，fz和fs进行控制器的设计：根据fc和fz的大小关系选择控制器的类型，并绘制伯德图；步骤4：根据步骤3中的相关公式得到控制器的各电容值和电阻值，结合步骤2中的分数阶Buck变换器模型得到输出电压，通过调整输入电压或负载电阻，判断输出电压波形是否稳定。本发明考虑了输出滤波电容器的分数阶特性，能更好的反映实际Buck变换器的性能，控制器设计方法简单，且设计出的电路对电源的补偿效果良好。
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公开(公告)号：CN117439045A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311180643.4
申请日：2023-09-13
Applicant: 三峡大学
Abstract: 综合能源系统多元负荷预测方法，包括步骤：对多元负荷历史数据以及气象数据进行关联因子优选，筛选出对多元负荷影响较大的关联因子；将筛选出的关联因子和多元负荷历史数据划分并进行归一化处理；采用嵌入式分解模块将数据进行分解，得到周期分量和趋势分量；提出负荷预测模型MTA‑ANF，对得到的周期分量和趋势分量进行预测，并采用训练集对MTA‑ANF模型进行训练；采用验证集对训练好的MTA‑ANF模型进行验证，检验模型是否训练到最优状态；将测试集数据输入到训练好的MTA‑ANF模型中，得到最终的多元负荷预测结果。本发明方法有机融合嵌入式分解模块ED、多尺度TCN‑Attention架构MTA以及自适应非线性融合方法ANF，在IES多元负荷短期预测领域具有更高的准确性。
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