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公开(公告)号：CN118311424A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410336798.0
申请日：2024-03-22
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 华中科技大学
Abstract: 一种脱轴调相火电机组动态偏心故障检测方法，包括建立脱轴调相火电机组转子动态偏心故障模型；将脱轴调相火电机组运作在空载状态下，检测脱轴调相火电机组定子绕组电流；对定子绕组电流进行谐波检测，判断其是否发生动态偏心故障。本发明利用脱轴调相火电机组动态偏心故障模型构建电路模型，通过滑窗迭代DFT方法对定子绕组电流进行谐波检测，本发明不用对调相机进行停机运行处理，利用定子绕组电流的谐波特性来判断调相机是否发生动态偏心故障，便于操作和判断，也能够提高故障检测的效率；在大型数据集上，传统的谐波检测方法可能需要大量计算资源来执行离散傅立叶变换；滑窗迭代DFT方法通常可以更有效地使用计算资源，可以提高谐波检测的准确性。
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公开(公告)号：CN112949744A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110306110.0
申请日：2021-03-23
Applicant: 华中科技大学无锡研究院
Abstract: 本发明涉及风力发电技术领域，具体公开了一种风力发电机叶片结冰检测方法，其中，包括：获取训练样本，其中训练样本包括结冰样本和正常样本；根据训练样本进行预训练得到生成对抗网络；根据生成对抗网络中获得的训练样本的生成样本与原始样本的特征向量差进行预训练获得卷积分类器；将生成对抗网络的预训练参数以及卷积分类器的预训练参数进行整体训练，得到结冰检测整体训练网络；将每个待测试数据分别输入至结冰检测整体训练网络，得到风力发电机叶片是否结冰的检测结果。本发明还公开了一种风力发电机叶片结冰检测系统及存储介质。本发明提供的风力发电机叶片结冰检测方法能够实现对风力发电机叶片是否结冰的有效检测。
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公开(公告)号：CN111460985A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010239833.9
申请日：2020-03-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于跨摄像头人体匹配的现场工人轨迹统计方法和系统，属于安防监控领域。包括以下步骤：获取现场所有摄像头的视频图像数据，识别所述视频图像数据中出现的每一个人员并为其分配一个人员ID；利用多个维度信息预测每个人员可能到达的摄像头；对摄像头的图像进行人体匹配时，将摄像头的图像与预测会出现在这个摄像头的人员图片进行匹配分析；若在工地出口处跟踪到了预测到达的人员，则跟踪结束并生成该人员的总路径，与所述人员ID关联保存至数据库。本发明充分利用了工地上的摄像头视频数据，无需额外配备大量的硬件设施；自动统计工人运动轨迹，给工地管理提供了方便，极大地减轻了安保人员的工作量。
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公开(公告)号：CN118068184A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410111158.X
申请日：2024-01-26
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 华中科技大学
IPC: G01R31/34 , G01R31/52 , G01R31/72 , G06F18/2131
Abstract: 本发明提供一种同步调相机定子绕组匝间短路故障检测方法及装置，该方法包括：构建同步调相机定子绕组匝间短路故障模型；根据构建的同步调相机定子绕组匝间短路故障模型，将同步调相机运作在空载状态下，检测同步调相机定子电流；对定子电流进行谐波检测，将其与正常运行的同步调相机的定子绕组电流谐波含量比较，判断其是否发生定子绕组匝间短路故障。本发明在不停机运行的情况下对同步调相机定子绕组匝间短路故障进行检测，减少了故障检测所需要的时间，可在检测出故障后立刻准备更换所需材料，提高了维修效率。
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公开(公告)号：CN119561035A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411727281.0
申请日：2024-11-28
Applicant: 华中科技大学 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明属于电力系统暂态稳定预防控制技术领域，公开了一种多事故场景下暂态稳定预防控制策略生成方法及系统，方法包括：基于暂态稳定评估神经网络模型获得各运行点在N个不同预想事故下的稳定概率；计算各轮迭代的运行安全度和故障重要度，用于运行点搜索；若本轮输入运行点的运行安全度小于设定值M时，搜索本轮输出运行点时优先考虑故障重要度高的预想事故，否则，向失稳事故的安全域内搜索备选运行点，并以运行安全度值最大者作为输出运行点；循环运行点搜索，直至输出运行点恢复暂态稳定，或运行安全度降低时，将其作为最终控制策略。通过协调不同事故的安全运行域，解决多事故场景下预防控制优化求解困难与效率低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119558192A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411716308.6
申请日：2024-11-27
Applicant: 华中科技大学 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F30/27 , H02J3/00 , G06N3/0464 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种电力系统暂态稳定评估模型的微调方法、暂态评估方法及系统，属于电力系统暂态稳定评估技术领域；考虑到在包括卷积层、池化层和全连接层的深度学习模型中，卷积层提取的是工况数据的基础特征，这些特征在不同拓扑之间的通用性较高，当拓扑变化较小时，能够有效迁移到新拓扑下的暂态稳定评估模型当中。因此，本发明通过电力系统的当前工况特征与电力系统处于基础拓扑状态下的工况特征之间的差异来准确确定电力系统的拓扑变化状态，并设计对应的模型微调方案；当电力系统处于小拓扑变化状态时，通过固定全部卷积层，并重新训练全连接层的参数以对模型进行微调，能够兼容准确性和模型响应时间。
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公开(公告)号：CN112184773A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011064308.4
申请日：2020-09-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的安全帽佩戴检测方法及系统，属于安防监控领域，包括以下步骤：S1、在服务器端，对现场所有摄像头视频进行运动物体检测，并将摄像头视频中的各运动目标提取出来，得到运动目标图像；S2、将运动目标图像输入到预训练好的安全帽检测模型中，对安全帽的佩戴情况进行检测；其中，安全帽检测模型为深度学习模型；用于训练所述安全帽检测模型的数据集包括标注有工人是否佩戴安全帽的图像。本发明充分利用了现场工人的人体信息和大量摄像头的视频数据，通过提取摄像头视频中的运动目标，对摄像头视频中的无效信息进行过滤，然后基于深度学习模型对运动目标图像进行检测，得到安全帽的佩戴情况，精确度较高，速度较快。
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公开(公告)号：CN120067885A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510009991.8
申请日：2025-01-03
Applicant: 华中科技大学 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06N5/01 , H02J3/00 , H02J3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于改进最大流最优分类树的电网动态安全分析方法，属于电网控制技术领域，通过将当前电网潮流对应的实时净负荷输入到目标第一分类树中，以快速获得有效预想故障集，将其作为电网稳定性判别的一种依据；若有效预想故障满足稳态安全规则，则将有效预想故障对应的实时运行状态数据输入到目标第二分类树得到当前暂态稳定结果，作为进一步地电网稳定性判别的依据。本发明先检验电网是否满足稳态安全，满足后再检验动态安全，通过多次判别来提升安全分析的准确性。此外，将改进最大流最优分类树作为原始第一分类树和/或原始第二分类树，考虑了连续的净负荷特征和不平衡数据，在提供可解释性的同时确保实时有效预想故障集的准确性。
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公开(公告)号：CN118863516A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410845911.8
申请日：2024-06-27
Applicant: 华中科技大学 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种面向电网动态安全评估与决策的数字孪生模型构建方法，属于电力系统控制领域，该方法基于包括物理实体、虚拟实体、孪生数据、连接、服务的五维框架构建了电网动态安全评估和决策的数字孪生模型，利用服务维度对电网数字孪生应用进行拓展。当本轮电力系统在运行时，可通过物理信息神经网络模型提前运行未来几轮的数据，将仿真结果输出到动态安全评估与决策服务，最后输出安全分析结果。根据安全分析结果，电力系统调控员可以提前采取措施进行风险管理，减少潜在的安全隐患，提高电网处理故障和预知安全风险能力，为电网安全运行提供指导。
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公开(公告)号：CN118393345A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410387993.6
申请日：2024-04-01
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 华中科技大学
Inventor： 王涛 , 蔡德福 , 韩刚 , 孙冠群 , 尹斌鑫 , 李嘉泽 , 王晋 , 张良一 , 周鲲鹏 , 陈汝斯 , 万黎 , 刘海光 , 王文娜 , 王尔玺 , 马望 , 许典 , 马璐玉
IPC: G01R31/34 , G01R31/52 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 一种脱轴调相火电机组故障检测方法，构建脱轴调相火电机组绕组匝间短路故障模型，在有限元分析软件中建立其电磁场瞬态模型以及外电路模型；构建CNN和ELM的神经网络，将电机输出无功功率作为输入数据集，定子绕组各相电阻作为输出训练集，对神经网络进行训练，生成代理模型，在需要检测故障时，所测得的脱轴调相火电机组电机输出无功功率输入代理模型中，获得电机定子各相电阻值，实现快速辨识脱轴调相火电机组故障。本发明通过CNN+ELM模型建立了同步电机输出无功功率与匝间短路电阻的关系，实现脱轴调相火电机组快速故障检测，可以在不停运的情况下进行故障检测，减少了故障检测所需要的时间，可在检测出故障后立刻准备更换所需材料，提高了维修效率。
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