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公开(公告)号：CN105336998A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201410383975.7
申请日：2014-08-07
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: H01M10/44
Abstract: 本发明涉及一种当电动汽车接入配电网的电动汽车智能充电方法，在日常所用充电器的基础上，加入充电控制管理系统，考虑用户费用和变压器寿命影响，从安全和经济两方面出发，考虑峰谷电价的不同，将用户电费最小和配电变压器寿命损失最小同时作为目标函数进行优化。本方法是一种动态循环优化方法，考虑电动汽车充电起始时间的随机性，通过优化程序自动设计出接入电网的电动汽车的最优充电倍率(充电电流)，以达到减少配电变压器的寿命损失和用户费用的目的，从而提高配电变压器的运行效率。
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公开(公告)号：CN105303471A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510850198.7
申请日：2015-11-27
Applicant: 华北电力大学 , 国网湖北省电力公司经济技术研究院 , 国网北京市电力公司电力科学研究院
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了属于电力系统调度自动化领域的电力系统状态的双曲余弦型最大指数平方抗差估计方法。该方法是基于抗差性好、计算效率高的双曲余弦型最大指数平方抗差状态估计；包括如下步骤：步骤A.提取电力系统节点注入有功和无功、支路有功和无功功率，以及节点电压幅值参数；以此建立双曲余弦型最大指数平方抗差状态估计模型；步骤B.利用原-对偶内点算法，对所述双曲余弦型最大指数平方抗差状态估计模型求解。本发明有效抑制包括一致性不良数据在内的多个不良数据，显示了良好的抗差性，并有很高的计算效率，得到广泛应用。
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公开(公告)号：CN103630758A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310658120.6
申请日：2013-12-09
Applicant: 华北电力大学
IPC: G01R29/08
Abstract: 一种特高压直流输电线路空间直流电场测量装置，它包括两块相互平行的探测极板、高绝缘干簧继电器和信号采集与处理电路，两块探测极板置于被测电场中并与探测点的电场垂直，二者之间的感应电压经高绝缘干簧继电器的两对常闭触点送至信号采集与处理电路的输入端并经高绝缘干簧继电器的两对常开触点换向后接到信号采集与处理电路的输入端；所述高绝缘干簧继电器的控制线圈接方波发生器。本发明利用高绝缘干簧继电器将两块探测极板之间的感应电压调制成交流信号，不仅消除了后续电路温漂和失调电压的影响，而且探测电极没有机械旋转，具有结构简单，成本低廉，携带方便，工作可靠，测量准确等优点。
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公开(公告)号：CN103532002A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310508733.1
申请日：2013-10-22
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: H01S3/13
Abstract: 一种固体或气体激光器的快速稳频的方法，其特征在于：使用反馈装置使得激光器的频率得到稳定，其中采用反馈装置监测到的腔长变化信息来驱动压电陶瓷的移动来补偿腔长的变化，所述的压电陶瓷上安装有谐振腔的反射镜。
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公开(公告)号：CN101216523B
公开(公告)日：2010-06-16
申请号：CN200710185685.1
申请日：2007-12-28
Applicant: 华北电力大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 一种变电站接地网缺陷诊断方法，属电力技术领域，用于解决地网缺陷诊断问题。其技术方案是，首先在变电站接地网的两下引导体之间接入异频的正弦波激励源，直接注入激励电流，同时利用探测线圈将注入电流在地表激发的磁感应强度信号转变为感应电压信号，测量磁感应强度在地表的分布，并仿真计算接地网正常情况下的地表磁感应强度分布，然后将测量结果与仿真计算结果进行比较，根据两者的差异，诊断接地网腐蚀变细或断裂缺陷的具体位置和程度。本发明操作简便，可在变电站正常运行的情况下，快速、准确地对接地网网格导体缺陷进行诊断，能满足实际现场的测量与诊断要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117807520A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311636633.7
申请日：2023-11-30
Applicant: 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 湖北大学 , 华北电力大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01R31/12
Abstract: 本发明提供一种基于放电光谱分布特性的放电阶段识别方法，包括：S1：获取样本放电光谱数据，对样本放电光谱数据进行分类，获得训练数据；S2：构建识别卷积神经网络，通过训练数据对识别卷积神经网络进行训练，获得训练好的识别卷积神经网络；S3：获取待识别放电光谱数据，通过训练好的识别卷积神经网络对待识别放电光谱数据进行识别，获得放电阶段结果。本发明构建了一种具有多个卷积单元的识别卷积神经网络，通过多个卷积单元对图像数据依次进行特征提取，逐步提高特征提取精度；将样本放电光谱数据进行阶段分类后再用于网络训练，使识别卷积神经网络充分学习各放电阶段的特征，进一步提高放电阶段识别的精确度。
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公开(公告)号：CN107017554B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN201710247714.6
申请日：2017-04-17
Applicant: 华北电力大学(保定)
Inventor： 刘洋
IPC: H01S5/04
Abstract: 一种半导体激光器驱动方法，包括：步骤1)测定半导体激光器波长温度和电流漂移系数；还包括以下步骤：步骤2)将所述波长的温度和电流漂移系数转变为折射率的温度和电流漂移系数；步骤3)对半导体激光器的两个端面镀增透膜，该增透膜覆盖了所有的波长漂移范围以及泵浦光；步骤4)将端面镀膜之后的半导体激光器置于至少一个反射镜可动的法布里珀罗腔内；步骤5)测定半导体激光器工作时温度和电流相对于初始的变化量；步骤6)根据步骤2)计算出的折射率的温度和电流漂移系数和步骤5)测定出的变化量驱动所述至少一个可动的反射镜，使得谐振腔的光学长度满足初始波长的谐振条件而不满足从初始波长到漂移后波长范围内任意波长的谐振条件。
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公开(公告)号：CN116706970A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310744292.9
申请日：2023-06-21
Applicant: 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
Inventor： 郭伟 , 赵子珩 , 范文奕 , 安佳坤 , 贺春光 , 刘洋 , 赵阳 , 杨书强 , 郝志方 , 侯若松 , 曹媛 , 黄凯 , 翟广心 , 李光毅 , 赵洪山 , 郭潇镁 , 马利波
Abstract: 本发明提供一种储能电站的功率分配方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：根据储能电站的电参数，构建储能电站中储能单元的数学模型；根据数学模型，建立储能电站的状态空间；根据状态空间，确定需要启动的第一储能单元；将状态空间中的状态数据以及各第一储能单元对应的标号输入至预先训练好的功率分配模型中，对应得到各第一储能单元的运行功率；分别控制第一储能单元按照运行功率运行预设时间后，重新获取储能电站当前的电参数，并根据电参数，更新储能电站的状态空间；跳转到“根据状态空间，确定需要启动的第一储能单元”步骤，并循环执行后续步骤，实现对于储能电站的功率分配。本发明能够及时更新调整储能电站的功率分配。
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公开(公告)号：CN116542028A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310419043.2
申请日：2023-04-19
Applicant: 华北电力大学 , 国网河北省电力有限公司沧州供电分公司 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC: G06F30/20 , G16C60/00 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开一种非晶‑硅钢组合立体卷铁心配电变压器结构优化方法，属于组合卷铁心领域。首先确定内层使用硅钢材料、外层使用非晶材料的非晶‑硅钢组合立体卷铁心结构，进而确定非晶‑硅钢组合立体卷铁心配电变压器的结构参数，然后将结构参数作为优化变量，建立非晶‑硅钢组合立体卷铁心配电变压器的结构优化模型，最后以空载损耗最小和A计权声压级最小为优化目标，采用多目标优化算法解算结构优化模型，获得非晶‑硅钢组合立体卷铁心配电变压器的最优结构参数。本发明提出能够综合非晶和硅钢各自优点的组合立体卷铁心结构，并对组合立体卷铁心的结构参数进行优化设计，获得了具有低空载损耗、低振动噪声的非晶‑硅钢组合立体卷铁心配电变压器。
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公开(公告)号：CN115455476A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211131303.8
申请日：2022-09-16
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 华北电力大学
Inventor： 李亚蕾 , 张金虎 , 刘筱萍 , 李文琢 , 李昂 , 纪欣 , 李劲松 , 崔旭 , 姜佳宁 , 王化鹏 , 赵铭洋 , 刘洋 , 南祎 , 沈艳 , 李凯 , 杨文梯 , 关志涛
Abstract: 本发明属于联邦学习技术领域，公开一种基于多密钥同态加密的纵向联邦学习隐私保护方法及系统；所述方法包括：S1)参数初始化；S2)模型初始化；S3)客户端侧训练；S4)服务器侧训练；S5)模型更新；S6)模型解密。本发明支持持有不同特征空间数据集的参与方在保护本地数据隐私的前提下，实现高效纵向联邦神经网络训练。采用多密钥同态加密，为不同参与方分发不同的同态加密密钥，解决了利用传统同态加密无法保证参与方之间互不泄露隐私的问题。无需引入额外的第三方负责管理密钥并进行解密，各参与方可以以分布式的方式进行合作解密，进一步增加了训练完成后的模型的安全性。
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