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公开(公告)号：CN119961803A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510035350.X
申请日：2025-01-09
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06F123/02
Abstract: 一种基于NRBO‑Transformer‑BiLSTM的油浸式变压器状态识别方法，通过获取油浸式变压器原始数据集，选取绕组油温、环境温度、负载电流、运行电压作为特征参数，将环境温度等低频特征数据插值至高频特征数据的时间步长；通过K中心点聚类算法对得到的特征参数数据作为样本数据进行分类，基于欧氏距离提取各类别特征中心，分析其代表的油浸式变压器状态类型。将数据输入经NRBO算法优化的Transformer‑BiLSTM神经网络，对模型参数进行调优提升模型性能，使用优化后的模型对数据训练，测试模型性能，将训练好的模型用于油浸式变压器运行状态的识别。本发明能提升油浸式变压器状态识别的精准性和实时性。
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公开(公告)号：CN117807845A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410006885.X
申请日：2024-01-03
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F30/23
Abstract: 本发明涉及电缆建模技术领域，具体涉及基于集中参数的矿用多芯电缆通用建模方法，首先，确定多芯电缆线芯、屏蔽层、其他线芯的个数；其次，确定电缆线芯与屏蔽层之间从属关系；然后，通过有限元软件计算线芯、屏蔽层等金属结构层的自阻抗、自导纳及其相互之间的互阻抗、互导纳，并将计算得到的电压、电流与实际测得的电压、电流作差比较，如果误差不符合设定值，则重新调整有限元软件的计算步长和精度进行计算，直到误差满足要求。相较于传统方法，本技术方案可以根据实际测得的电压、电流不断优化模型，适用性更广泛，且本方法建模时计算时间相对较短，简化了步骤，从而更好地指导电缆的设计和使用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119936560A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510035353.3
申请日：2025-01-09
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种扩展双端的配电网单相稳定接地故障测距方法及系统，将配电网线路等效为π型等效电路，获取线路参数；配电网各区段首末端均安装量测点，用于采集区段首末两端零序电压、零序电流信号并判断是否发生单相稳定接地故障；若配电网发生单相稳定接地故障，则定位到故障区段，以故障区段为起始区段，分别向故障区段上、下游进行扩展；用扩展后的区段首末端测得的零序电压和零序电流表示出故障点的零序电压，联立得到距离方程并求解，得到故障点到故障区段首端的距离，构造最小二乘方程求解故障点位置。该方法具有很好的容错性，故障点位置定位可靠性高、定位精确度高，该系统简单易于实现。
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公开(公告)号：CN118378751A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410561312.3
申请日：2024-05-08
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种多场景聚类的乡村生产消费型不确定净负荷区间预测方法，包括如下步骤：S1：通过乡村配电网各负荷点的日波动规律，分季节进行同类负荷聚合，实现预测场景降维；S2：根据光伏、沼气、负荷特征设置能够全面概括配电网运行状态的场景归一化指标；S3：以日均归一化指标数值作单个场景样本，使用无监督聚类算法进行典型场景聚类，分离非典型场景，获取不同场景类别的归一化样本特征；S4：将场景聚类结果和台区编号、历史动态数据、未来已知数据的多源异质信息共同作为可解释异质TFT模型的输入，基于分位数预测获取乡村生产消费型不确定净负荷的波动区间。
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公开(公告)号：CN118937893A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411004263.X
申请日：2024-07-25
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及电网故障检测技术领域，具体涉及基于智能增益选择罗氏线圈的配电网故障弱信号检测，包括罗氏线圈、大量程信号处理电路、小量程信号处理电路、分压电路和信号判断控制电路，所述小量程信号处理电路的输出端信号输入到信号判断控制电路时，所述信号判断控制电路能够判断小量程信号处理电路的输出端信号是否饱和。本发明通过将大电流信号与小电流信号的处理分为两个不同的信号处理电路完成，且对大电流信号和小电流信号的积分放大是同时完成的，避免了对信号先积分后放大，提高了量测精度，且还能够智能输出合适量程的信号，使得在采样前就进行了选择通道，节省了信号采集的通道。
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公开(公告)号：CN118297964A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410561308.7
申请日：2024-05-08
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种联合椭圆检测的无间隔棒输电线路舞动轻量化监测方法，包括如下步骤：S1：采集输电线路视频数据，对视频数据进行图像增强预处理；S2：使用改进的轻量化DeepLabV3+模型实现输电线路分割，在视频初始帧快速锁定输电线路；S3：使用SiamMask算法跟踪目标线路，在持续分割时采用细化路径获取线路掩码信息并进行实时定位；S4：使用基于弧段提取的椭圆检测算法判断无间隔棒线路运行轨迹是否呈现椭圆状，推断在接下来形成椭圆的概率；S5：利用线路椭圆检测拟合参数分析线路舞动强度；利用椭圆形成概率分析线路舞动概率。本发明采用轻量化模型实现线路的分割与跟踪，联合椭圆检测实现了无间隔棒线路的舞动轻量化监测。
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公开(公告)号：CN119961828A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510035347.8
申请日：2025-01-09
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2413 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种变压器电‑热‑振动信号预测与异常检测方法，包括以下步骤：S1、利用互相关分析方法精确量化变压器电‑热‑振动信号之间的延迟时间，根据延迟时间重新较准数据集，在时间轴上对齐不同信号，并归一化数据；S2、建立基于Transformer‑KAN网络的变压器数据预测模型，将对齐后的变压器电流、负载率、油温、环境温度和振动基频振幅数据作为模型输入，预测变压器运行数据；S3、共享预测模型中的编码器，学习正常数据规律，重构变压器运行信号；S4、利用联合优化的变压器异常检测方法，从重构误差和预测误差两方面检测异常。本发明能够精确量化电‑热‑振动信号之间的延迟时间，提升变压器状态数据预测的精度，增强变压器异常检测的可靠性。
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