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公开(公告)号：CN119780624A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411852792.5
申请日：2024-12-16
Applicant: 三峡大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明提供了一种基于高精度采样电路和经验模态分解电弧检测方法，属于故障信号采样与检测领域，采用设计的高精度采样电路进行电弧故障信号采样，对得到的采样信号进行经验模态分解，将其分解为一系列本征模态函数，并对这些本征模态函数进行分析，提取特征值，通过多个特征值与对应阈值的比较结果，准确判断出故障电弧的发生与否。具有更高的自适应性和瞬态特征捕捉能力，更便于这种非线性和非平稳的电弧故障信号的分析处理，且检测判断方法简单，只需通过将提取出的特征值与设定阈值进行比较即可，便于推广，应用范围广。
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公开(公告)号：CN118688585A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410698453.X
申请日：2024-05-31
Applicant: 三峡大学
IPC: G01R31/12 , G01R19/00 , G01R15/20 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/047
Abstract: 一种高精度串联故障电弧检测方法，包括以下步骤：步骤S1：进行串联故障电弧的实验，采集正常工况和发生串联故障电弧时的电流数据并建立数据库；步骤S2：将采集的电流时序信号分别转化为小波(WT)时频图、马尔可夫转移场(MTF)特征图、格拉姆角和场(GASF)特征图和格拉姆角差场(GADF)特征图；步骤S3：将WT时频图、MTF特征图、GASF特征图和GADF特征图进行拼接，得到特征图F；步骤S4：构建通过高效通道注意力改进的RepVGG网络模型；步骤S5：对步骤S4构建的通过高效通道注意力改进的RepVGG网络模型进行训练，并对模型进行结构重参数化；步骤S6：将测试样本输入到训练好的检测模型进行测试，完成故障电弧的识别检测。
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公开(公告)号：CN111798049B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010625422.3
申请日：2020-06-30
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于集成学习与多目标规划的电压稳定评估方法，步骤1：基于同步相量测量单元测量的电力系统电力运行数据，利用连续潮流法，求解电力系统P‑V曲线，构建电压稳定裕度指标，建立初始样本集；步骤2：对初始样本集进行特征选择，从大量电力系统运行变量中选出与VSM相关度高的变量作为关键特征，以此形成高效样本集；步骤3：基于高效样本集，结合集成学习和多目标规划，构建电压稳定评估模型；步骤4：基于广域测量系统的提供的实时数据，利用VSA模型，对电力系统进行在线VSA。该方法利用集成极限学习机对电力系统进行VSA，具有较强的鲁棒性和较高的精度，并结合MOP对聚合参数进行优化，进一步提高了评估模型的准确性。
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公开(公告)号：CN120034024A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510359969.6
申请日：2025-03-25
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种用于直流充电桩的单相倍压式伪图腾柱整流电路，该电路包括交流电源Ug、电感L1、电感L2、二极管D1～D6、开关管S1～S2、电容C1、电容C2、电容C3、负载RL；开关电容C2、电容C3、二极管D5、电感L3分别连接构成倍压单元。本发明结合了单相伪图腾柱电路和倍压整流电路的优势，利用图腾柱无桥结构节省了整流桥的损耗，双电感的设计可以更好地利用空间，使得整个电路的体积减小。并采用倍压整流电路实现电压的倍增。与传统整流电路相比，该电路可以有效地减小功率器件的电压应力、输入电流谐的波畸变和滤波器的电磁干扰，从而提高系统的整体性能和可靠性。同时，倍压整流电路还可以根据需要进行设计调整，以适应不同的输入和输出电压要求。
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公开(公告)号：CN118249344A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410378761.4
申请日：2024-03-29
Applicant: 三峡大学
Abstract: 考虑风电和光伏不确定性的暂态稳定约束最优潮流方法，步骤1：采用概率分布函数对风电、光伏的不确定性进行描述，生成符合实际情况的随机样本；步骤2：建立暂态稳定约束，并通过梯形法则将微分代数方程转化为代数方程；步骤3：将暂态稳定约束附加到最优潮流模型中，构建电力系统暂态稳定约束最优潮流(Transient Stability Constrained Optimal Power Flow，TSCOPF)模型；步骤4：采用混沌鲸鱼优化算法(Chaotic Whale Optimisation Algorithm，CWOA)对该模型进行求解。本发明公开了考虑风电和光伏不确定性的暂态稳定约束最优潮流方法，考虑了风电和光伏的不确定性对电力系统稳定运行的影响，适应大量新能源接入的电力系统，对于保障电力系统稳定运行具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118137473A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410216312.X
申请日：2024-02-27
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/00 , G06F30/27 , H02J3/06 , G06F119/02
Abstract: 一种计及可再生能源不确定的暂态稳定约束最优潮流方法，步骤1：RESs由风能和太阳能表示，分别用威布尔和对数正态概率密度函数表示风电和光伏发电的不确定性；步骤2：用摆动方程构造暂态稳定约束；步骤3：将暂态稳定约束附加到传统的最优潮流模型中，构造暂态稳定约束最优潮流TSCOPF模型；步骤4：采用连续域蚁群优化算法ACOCD求解暂态稳定约束最优潮流。本发明提出了一种考虑风电、光伏发电的暂态稳定约束最优潮流模型及其解决方案，能够满足现如今新能源并网后电力系统的安全性，其求解方法ACOCD充分考虑了发电机组的有功发电量及其终端电压，降低了运行成本、运行的风险。
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公开(公告)号：CN109376939B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201811297096.7
申请日：2018-11-01
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于自适应人工神经网络的发电机转子角预测方法，包括以下步骤：采用数据自动生成算法生成数据并存储在数据库中；将数据库中数据进行规范化；通过反向传播算法训练数据；最后通过对发电机转子角的稳定性预测来实现电网实时预测。本发明为电力系统发生故障时实时预测电网稳定性提供了决策支持，对提高大规模电网中长期电压稳定裕度，改善电网运行的经济性与质量，均有着重大意义。
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公开(公告)号：CN111814395A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010616348.9
申请日：2020-06-30
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于主成分分析和置信检测的在线电压稳定评估的方法，具体步骤包括：步骤一：基于电力系统历史运行数据，建立初始样本集，并进行归一化；步骤二：对初始样本集的压缩和降维，得到高效样本集；步骤三：完成评估模型的更新；步骤四：利用已完成更新的评估模型进行实时电压稳定评估，得到在线评估结果；步骤五：使用置信检测的方法，对实时电压稳定评估结果进行评价，得出最终的在线评估结果。本发明的目的是提出一种高精度，高效率的的电力系统在线电压稳定评估模型，有利于系统操作人员更好地确定电力系统的运行状态，提高电网运行的安全性与可靠性，降低严重的电力系统事故对社会经济的损失。
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公开(公告)号：CN111797919A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010616366.7
申请日：2020-06-30
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于主成分分析与卷积神经网络的动态安全评估方法，具体包括以下步骤：步骤一：获取系统运行数据样本，构建动态安全指标，形成相应的初始样本集；步骤二：生成高效样本集；步骤三：更新高效样本集，完成对评估模型的更新；步骤四：基于电力系统实时运行数据，利用持续更新的动态安全评估模型完成对电力系统实时动态安全状态的评估，得到最终在线动态安全评估结果。本发明提出的电力系统在线动态安全模型，能够为电力系统提供快速、高效、精准的预测评估，有利于电力人员的系统维护和安全措施预防的工作，提高电力系统运行的安全性和稳定性，提高供电的可靠性。
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公开(公告)号：CN109726766A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201910011415.1
申请日：2019-01-04
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于集成决策树的电力系统在线动态安全评估方法，步骤一)：对预测事故进行排序和筛选，利用筛选后的主导事故集建立离线训练所需的初始知识库；步骤二)：基于初始知识库，构建提升型集成决策树并对此决策树进行离线训练；步骤三)：合理创建新的训练样本，与初始知识库进行合并，并利用新的知识库对决策树进行更新；步骤四)：利用更新后的决策树以及分布式处理技术对电力系统进行在线动态安全评估。本发明的目的是为了提供一种避免大停电事故，提高电网安全运行水平的电力系统安全评估方法。
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