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公开(公告)号：CN119760560A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411704785.0
申请日：2024-11-26
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F18/2431 , G01R25/00 , G01R19/00 , G01R19/175 , G06F18/15 , G06F18/2135 , G06F18/2321 , G06F18/2433
Abstract: 本发明公开了一种低压台区用户相位识别方法，步骤S1：数据获取：获取台区配变各相出线的电压和台区内用户电压数据；步骤S2：异常值处理：采用LOF法过滤用户电压数据的异常值或噪声；步骤S3：缺失值填补：基于时间滑动窗口来填补缺失值；步骤S4：电压数据降维：采用分段聚合近似算:对时序电压数据进行降维；步骤S5：聚类分析：通过OPTICS算法对降维后的电压聚成三类；步骤S6：相位分析：根据聚类结果结合首端变电A、B、C三相的母线电压，确定三类电压具体属于哪一相。本发明能够充分利用智能电表数据进，能够直接采用采集终端的电压信息对低压台区用户进行相位判断，解决低压台区用户拓扑档案错误多、排查难的问题。
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公开(公告)号：CN119249099A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411317272.4
申请日：2024-09-20
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06Q50/06 , G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及数据预测技术领域，尤其涉及一种基于梯度提升树的线损率预测方法，方法包括：通过提取电网系统和气象平台预定时间内的历史数据，并根据时间序列同步混合，输出历史时间序列特征数据；对历史时间序列特征数据依次进行数据清洗、删除异常值、数据规范化、数据分配的预处理操作，输出预处理数据；提取预处理数据的窗口内统计特征，并依次进行滞后性特征分析、周期性特征分析、趋势性特征分析；将历史时间序列特征数据输入梯度提升树模型进行训练，得到线损率预测模型并进行线损率预测。具有预测精度高和收敛速度快的优点，不仅解决了传统线损管理中存在的实时性差的问题，还为电力系统带来了显著的改进。
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公开(公告)号：CN117411004A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311343908.8
申请日：2023-10-17
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于长期预测模型计及分布式发电的概率潮流计算方法，将往年负荷历史数据进行归一化处理，输入改进Elman神经网络中，预测负荷增长趋势曲线；将光伏装机容量历史数据结合光伏饱和年装机容量约束、投资回报率约束、光伏发电成本约束预测光伏装机容量发展曲线；根据负荷增长趋势曲线逐年建立负荷概率模型，形成负荷概率模型发展曲线；根据光伏装机容量发展曲线逐年建立光伏概率模型，形成光伏概率模型发展曲线；通过半不变量概率潮流计算方法，进行概率潮流计算，得到配电网电压及网损概率分布发展曲线。该方法解决现有概率潮流算法并未考虑负荷及光伏的快速增长对配电网带来的电能质量问题。
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公开(公告)号：CN114850392B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202210464274.0
申请日：2022-04-29
Applicant: 南京中盛铁路车辆配件有限公司 , 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种制动盘铸造模具用砂芯材料，包括90~100重量份的原砂和1.22~1.464重量份的添加剂；所述原砂包括重量比为（2~3）:7的陶瓷砂和石英焙烧砂；所述添加剂包括1.0~1.2重量份的改性酚醛树脂、相当于改性酚醛树脂加入重量12%的无氨固化剂、相当于改性酚醛树脂加入重量8%的润滑剂、相当于改性酚醛树脂加入重量1%的硅烷偶联剂和相当于改性酚醛树脂加入重量1%的溃散剂。本发明还公开了一种制动盘铸造模具用砂芯材料的制备方法及其应用。本发明具良好的溃散性、退让性和较低的发气量，有利于保证产品的尺寸精度和表面质量，且不易产生粘砂、夹砂等缺陷。
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公开(公告)号：CN115000941A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210621082.6
申请日：2022-06-01
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于M‑H采样的配网线路参数辨识方法及系统，包括：给定待辨识线路参数、的平稳分布；基于Metropolis‑Hastings采样方法进行线路参数的样本生成；由采样得到的样本值进行潮流计算；根据潮流计算结果和量测值进行损失函数设计；根据损失函数和启发式算法—Tree‑structured Parzen Estimator Approach（TPE法）进行参数分布采样区间的更新。最终通过算法的迭代计算得到待辨识线路参数。本发明能够解决了配电网台账数据有限从而导致配网相关计算不准确以及其他参数辨识算法精确度不高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114850392A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210464274.0
申请日：2022-04-29
Applicant: 南京中盛铁路车辆配件有限公司 , 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种制动盘铸造模具用砂芯材料，包括90~100重量份的原砂和1.22~1.464重量份的添加剂；所述原砂包括重量比为（2~3）:7的陶瓷砂和石英焙烧砂；所述添加剂包括1.0~1.2重量份的改性酚醛树脂、相当于改性酚醛树脂加入重量12%的无氨固化剂、相当于改性酚醛树脂加入重量8%的润滑剂、相当于改性酚醛树脂加入重量1%的硅烷偶联剂和相当于改性酚醛树脂加入重量1%的溃散剂。本发明还公开了一种制动盘铸造模具用砂芯材料的制备方法及其应用。本发明具良好的溃散性、退让性和较低的发气量，有利于保证产品的尺寸精度和表面质量，且不易产生粘砂、夹砂等缺陷。
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公开(公告)号：CN105223293B
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201510756208.0
申请日：2015-11-09
Applicant: 江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于油色谱在线监测的变压器状态预警方法，根据油色谱在线监测数据分析，将油色谱在线监测数据变化分为慢速渐变、快速渐变、轻度跃变和严重跃变四种类型，在此基础上，建立了变压器状态预警模型，并制定了相应的状态检修策略，实时监测变压器的状态，能够及时发现潜伏故障，提高变压器的运行可靠性，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN119180456A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411298811.4
申请日：2024-09-18
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种XGBoost的低压台区缺失电压补全方法，从营销和台账获得数据，特征选择选取低压台区首端量测和线路参数作为特征、用户电压作为标签形成数据集；对数据进行预处理和数据集划分，定义XGboost模型、基于灰狼算法对XGboost模型进行超参数优化，用数据集对模型进行训练；将特征输入模型进行训练，形成预测模型，并将训练后的模型用于配电网电压预测。本发明使用灰狼算法对XGBoost的超参数进行优化，获取XGBoost的最佳表现，通过优化后的模型对低压台区缺失电压数据进行补全。能够克服传统配电网电压计算方法的不足，较为精确的补全低压台区用户缺失电压，为低电压治理提供决策参考。
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公开(公告)号：CN115374938A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211005820.0
申请日：2022-08-22
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于XGBoost的配电网电压预测方法，方法包括以下步骤：1)特征提取；2)数据处理：对历史数据做预处理，进行数据清洗、缺失值处理及数据分配；3)构建模型：定义模型学习目标函数、回归树生成参数等建立XGBoost模型；4)训练并预测：将特征输入模型进行训练，形成预测模型，并将训练后的模型用于配电网电压预测。本发明具有预测精度高、收敛速度快的优点，可以实现配电网电压预测，解决了传统配网计算方法在电表量测有延迟或需要时间计算情形下的问题，对电压预警，电压波动、电压越限等业务场景有一定的指导和借鉴意义。
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公开(公告)号：CN106755818A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611227278.8
申请日：2016-12-27
Applicant: 南京中盛铁路车辆配件有限公司 , 南京工程学院
CPC classification number: C21D1/62 , C21D9/0068
Abstract: 本发明涉及防变形夹紧装置技术领域，尤其是一种串联式制动盘淬火防变形夹紧装置，包括电机托板，所述电机托板的上端中部设有驱动装置，所述电机托板的上端两侧连接有两根相对称的立柱，每个所述压缩弹簧均位于每个压板的下方，每两个所述压板之间均放置有制动盘工件，所述顶板的上端中部设有油缸支座，所述油缸支座上装有油缸，所述油缸的上端设有吊环，所述油缸的下端与滑板连接，所述油缸的上端一侧通过油管连接有液压站。本发明采用串联式的压紧方式，占地面积小，结构紧凑，装夹工件方便，效率高用时少，生产效率高可以一次装夹同时淬火多个工件，大大的提高了工作效率，同时也预防工件的变形，非常实用。
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