公开(公告)号：CN108255813A

公开(公告)日：2018-07-06

申请号：CN201810062016.3

申请日：2018-01-23

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 唐贤伦 ,  李佳歆 ,  万辉 ,  马艺玮 ,  蔡军 ,  黄淼 ,  刘想德

IPC: G06F17/27 ,  G06F17/30

Abstract: 本发明请求保护一种基于词频‑逆文档(TF‑IDF)与CRF的语义匹配方法，选用CRF挖掘到的属性特征和TF‑IDF的统计特征来表示文本的权重值，并将权重值赋予文本词向量。该方法解决了TF‑IDF和CRF单纯从统计角度以及需求信息上获取权重却没有考虑到词语之间语义的问题，同时也解决了Word2vec中固定词特征表述不清楚的问题。结合上述方法处理文本匹配问题可显著提高匹配的准确率。

公开(公告)号：CN114677532B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202210418843.8

申请日：2022-04-20

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 黄淼 ,  李涛 ,  文旭

IPC: G06V10/762

Abstract: 本发明涉及一种利用出厂数据和特性曲线的感应电动机参数辨识方法，属于感应电动机参数辨识领域。该方法包括以下步骤：S1：利用图像识别，将感应电动机转矩‑滑差特性曲线和定子电流‑滑差特性曲线转化为离散的数据点，构建感应电动机特性曲线数据集；S2：利用聚类分析，对感应电动机特性曲线数据集开展分段聚类，以便简化特性曲线数据集；S3：基于得到的特性曲线简化数据集以及感应电动机铭牌数据，构建感应电动机参数辨识优化模型；S4：对感应电动机参数辨识优化模型进行求解。本发明可以有效解决目前对感应电动机出厂数据量利用不充分的问题，提高参数辨识的精度，同时本发明引入聚类分析提高了在参数辨识时优化算法的收敛特性。

公开(公告)号：CN115438616A

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN202211160051.1

申请日：2022-09-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 黄淼 ,  李涛 ,  朱晟毅 ,  文旭

IPC: G06F30/39 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种计及临界稳定特性的感应电动机群等值方法，属于电动机技术领域。该方法包括以下步骤：S1：建立表征感应电动机群临界稳定特性强弱的指标；S2：结合聚类分析算法，将感应电动机群分为稳定性不同的3组；S3：根据感应电动机群负荷等值的基本原则，求解等值感应电动机电气参数；本发明的有益效果为：根据感应电动机临界稳定特性对感应电动机群进行了合理的分组，有效提高了感应电动机群等值模型在不同的故障情况下的准确性。

公开(公告)号：CN112784500B

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202110304189.3

申请日：2021-03-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 黄淼 ,  李韬 ,  李涛 ,  杨小永 ,  文旭 ,  谢涛 ,  唐贤伦 ,  马艺玮

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/08 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习和PSCAD的电磁暂态仿真模型的敏捷生成方法，属于电力系统仿真建模领域，包括以下步骤：S1：采用卷积神经网络与多目标检测算法模型结合的方式建立电力系统识别模型；S2：基于矢量数据分析，构建电力系统拓扑判据；S3：基于训练完成的电力系统识别模型以及拓扑判据，识别电力系统图形文件，进而生成符合仿真软件PSCAD要求的电磁暂态仿真模型文件。本发明方法将深度学习技术应用到电力系统仿真建模中，能基于电力系统图形文件快速建立电磁暂态仿真模型，可提高仿真建模的效率，并降低仿真人员的工作强度。

公开(公告)号：CN114358389A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202111520535.8

申请日：2021-12-13

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 唐贤伦 ,  陈洪旭 ,  万辉 ,  谢涛 ,  罗洪平 ,  黄淼 ,  邹密

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明请求保护一种结合VMD分解和时间卷积网络的短期电力负荷预测方法，首先使用变分模态分解(VMD)对原始负荷数据进行处理，将负荷序列分解得到多个本征模态函数(IMF),以降低神经网络预测模型输入数据的复杂程度。然后，分别计算各个IMF分量的样本熵(SE)，将相近样本熵值的分量合并为一个新的序列，以减少所需训练的模型数量，最后利用时间卷积网络(TCN)来拟合各个序列的历史数据和预测数据的非线性关系，并叠加各模型的预测结果得到最后的预测值。本发明相比于其他负荷预测传统方法，具有更高的预测精度。

公开(公告)号：CN113193578A

公开(公告)日：2021-07-30

申请号：CN202110632166.5

申请日：2021-06-07

Applicant: 重庆大学 ,  重庆邮电大学

Inventor： 周念成 ,  王强钢 ,  黄淼 ,  田雨禾 ,  王健 ,  廖建权 ,  林天皓

IPC: H02J3/30 ,  H02J15/00

Abstract: 本发明公开了一种基于单元损耗均衡的飞轮储能阵列一致性控制方法。针对新能源出力的随机性和不确定性，大规模新能源并入电网时造成的负面影响，通过飞轮储能单元来改善大规模新能源并网的问题，然后对飞轮储能单元损耗的研究，提出一种单元损耗均衡的飞轮储能阵列一致性控制方法。该方法通过对飞轮储能单元转速的调节，实现系统的比率一致性控制，以达到飞轮储能单元的损耗均衡，从而延长飞轮储能单元的使用寿命。

公开(公告)号：CN112784500A

公开(公告)日：2021-05-11

申请号：CN202110304189.3

申请日：2021-03-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 黄淼 ,  李韬 ,  李涛 ,  杨小永 ,  文旭 ,  谢涛 ,  唐贤伦 ,  马艺玮

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/08 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习和PSCAD的电磁暂态仿真模型的敏捷生成方法，属于电力系统仿真建模领域，包括以下步骤：S1：采用卷积神经网络与多目标检测算法模型结合的方式建立电力系统识别模型；S2：基于矢量数据分析，构建电力系统拓扑判据；S3：基于训练完成的电力系统识别模型以及拓扑判据，识别电力系统图形文件，进而生成符合仿真软件PSCAD要求的电磁暂态仿真模型文件。本发明方法将深度学习技术应用到电力系统仿真建模中，能基于电力系统图形文件快速建立电磁暂态仿真模型，可提高仿真建模的效率，并降低仿真人员的工作强度。

公开(公告)号：CN111695298A

公开(公告)日：2020-09-22

申请号：CN202010495491.7

申请日：2020-06-03

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 黄淼 ,  陈仁 ,  李韬 ,  陈鑫

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G10L15/06 ,  G10L15/16 ,  G10L15/22 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明涉及一种基于Pandapower与语音识别的电力系统潮流仿真交互方法，属于电力系统仿真领域。该方法包括：S1：采用全序列卷积神经网络与连续时序分类模型结合方式建立声学模型；S2：采用一种完全依赖于自注意力机制进行序列建模的方法建立电力系统潮流仿真交互系统的语言模型；S3：将训练完成的语音识别系统嵌入到基于潮流仿真工具Pandapower的电力系统潮流仿真交互系统中。本发明方法将语音识别技术应用到电力系统潮流仿真工具Pandapower的潮流仿真中，实现以语音交互方式完成潮流数据编辑以及控制仿真计算，提高仿真建模的效率，降低仿真技术人员的工作强度。