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公开(公告)号：CN108334822B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201810052698.X
申请日：2018-01-19
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于电动汽车充电非线性负荷特征的卡尔曼和修正小波变换滤波方法，包括如下步骤：根据电动汽车充电非线性负荷中直流基波、非稳态波信号特征对传统小波变换算法的阈值参数、分层参数进行合理修正；利用修正小波变换滤除非稳态波和高次谐波；利用卡尔曼滤波算法滤除低次谐波；检测信号突变点；卡尔曼滤波算法信号突变点处的平滑；通过上一步检测到信号突变点处后，在其后的时间L采用修正小波变换分解替换卡尔曼滤波算法分解得到信号突变点处的基波信号。本发明能够提高卡尔曼滤波算法的识别准确度，避免了卡尔曼滤波算法在信号突变处的“爬坡延迟”现象。
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公开(公告)号：CN110163148B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201910423161.4
申请日：2019-05-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车直流充电畸变信号自适应识别方法，包括如下步骤：1、获取电动汽车充电的电信号f(t)，并进行等间隔采样，得到离散的电信号f(n)；2、根据电动汽车充电负荷特征，修正小波包变换的分层和阈值参数，对离散电信号f(n)进行小波包分解，获取小波包系数；3、根据分解后的小波包系数判断信号突变时刻，并对骤变信号和非稳态信号进行重构。4、对基波和纹波信号建立卡尔曼滤波矩阵模型，通过遗忘因子的引入、噪声协方差系数和步长的自适应选取来优化分解精度和收敛速度，对电动汽车直流充电信号的基波和各次纹波进行预测识别。该方法能够在电动汽车复杂的充电环境下同时精确检测各类畸变信号，具有较高的正确性与适用性，满足现实应用的需求。
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公开(公告)号：CN108594156B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201810447036.2
申请日：2018-05-11
Applicant: 东南大学
IPC: G01R35/02
Abstract: 本发明公开了一种改进的电流互感器饱和特性识别方法。首先，将连接于同一母线的所有电流互感器划分为同一组，采集电流信号；其次，采用卡尔曼滤波算法提取基波分量进行差动保护计算，检测保护动作信号；最后，选取数据窗，对同组所有电流互感器进行修正小波变换、功率函数优化后得到各自的突变检测结果，确定所有突变点位置，识别电流互感器饱和特性。本发明能够提升差动保护计算的实时性；对传统的小波变换进行修正，能够使突变点检测更为精确；能够克服时差法的不足，识别出不同的故障与饱和时刻，正确判断出故障类型，在各种场景下具有较高的正确性与适用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110210711A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910370386.8
申请日：2019-05-06
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车电能计量准确度评估方法。首先，确定电动汽车充电电能计量准确度影响因素集；其次，确定电动汽车充电电能计量准确度评价集以及评价矩阵，判定计量准确度影响因素集对评价集的隶属度；然后，确定计量准确度评估的权重系数矩阵；最后，确定电动汽车充电电能计量准确度综合评估模型。本发明能够解决现实生活中，电动汽车充电电能计量不可能获取真值，无法通过计量的电能数据定量评估电动汽车充电电能计量的准确度的问题；在保持客观的基础上，提高了一定的时间效率，并考虑了影响因素的动态效应，使得电能计量准确度的评估更具时效性；能够对电动汽车充电电能计量的准确度做出定性评价，满足现实应用的需求。
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公开(公告)号：CN110210711B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201910370386.8
申请日：2019-05-06
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车电能计量准确度评估方法。首先，确定电动汽车充电电能计量准确度影响因素集；其次，确定电动汽车充电电能计量准确度评价集以及评价矩阵，判定计量准确度影响因素集对评价集的隶属度；然后，确定计量准确度评估的权重系数矩阵；最后，确定电动汽车充电电能计量准确度综合评估模型。本发明能够解决现实生活中，电动汽车充电电能计量不可能获取真值，无法通过计量的电能数据定量评估电动汽车充电电能计量的准确度的问题；在保持客观的基础上，提高了一定的时间效率，并考虑了影响因素的动态效应，使得电能计量准确度的评估更具时效性；能够对电动汽车充电电能计量的准确度做出定性评价，满足现实应用的需求。
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公开(公告)号：CN108594156A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810447036.2
申请日：2018-05-11
Applicant: 东南大学
IPC: G01R35/02
Abstract: 本发明公开了一种改进的电流互感器饱和特性识别方法。首先，将连接于同一母线的所有电流互感器划分为同一组，采集电流信号；其次，采用卡尔曼滤波算法提取基波分量进行差动保护计算，检测保护动作信号；最后，选取数据窗，对同组所有电流互感器进行修正小波变换、功率函数优化后得到各自的突变检测结果，确定所有突变点位置，识别电流互感器饱和特性。本发明能够提升差动保护计算的实时性；对传统的小波变换进行修正，能够使突变点检测更为精确；能够克服时差法的不足，识别出不同的故障与饱和时刻，正确判断出故障类型，在各种场景下具有较高的正确性与适用性。
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公开(公告)号：CN110163148A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910423161.4
申请日：2019-05-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车直流充电畸变信号自适应识别方法，包括如下步骤：1、获取电动汽车充电的电信号f(t)，并进行等间隔采样，得到离散的电信号f(n)；2、根据电动汽车充电负荷特征，修正小波包变换的分层和阈值参数，对离散电信号f(n)进行小波包分解，获取小波包系数；3、根据分解后的小波包系数判断信号突变时刻，并对骤变信号和非稳态信号进行重构。4、对基波和纹波信号建立卡尔曼滤波矩阵模型，通过遗忘因子的引入、噪声协方差系数和步长的自适应选取来优化分解精度和收敛速度，对电动汽车直流充电信号的基波和各次纹波进行预测识别。该方法能够在电动汽车复杂的充电环境下同时精确检测各类畸变信号，具有较高的正确性与适用性，满足现实应用的需求。
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公开(公告)号：CN108334822A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810052698.X
申请日：2018-01-19
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于电动汽车充电非线性负荷特征的卡尔曼和修正小波变换滤波方法，包括如下步骤：根据电动汽车充电非线性负荷中直流基波、非稳态波信号特征对传统小波变换算法的阈值参数、分层参数进行合理修正；利用修正小波变换滤除非稳态波和高次谐波；利用卡尔曼滤波算法滤除低次谐波；检测信号突变点；卡尔曼滤波算法信号突变点处的平滑；通过上一步检测到信号突变点处后，在其后的时间L采用修正小波变换分解替换卡尔曼滤波算法分解得到信号突变点处的基波信号。本发明能够提高卡尔曼滤波算法的识别准确度，避免了卡尔曼滤波算法在信号突变处的“爬坡延迟”现象。
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