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公开(公告)号：CN116432542B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310687197.X
申请日：2023-06-12
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌航空大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种基于误差序列修正的开关柜母排温升预警方法及系统，方法包括：将温升时序数据集输入至预设的LSTM温升预测模型中，并将输出的各预测时间步长的预值与实际观测值作差，得到温升预测误差值；将温升预测误差值以及与温升预测误差值对应的预测结果、实际结果作为预设的温升误差预测模型的输入序列，得到温升误差预测模型输出的误差修正值；将误差修正值与预测结果作为最终的温升目标预测值；寻找温升目标预测值与实际观测值之间误差平方和最小的目标参数组合；判断目标参数组合中的目标温升稳定速度是否大于预设阈值。引入预测误差来修正预测模型，通过充分挖掘预测误差中有效信息，来补偿模型误差，从而提高预测精度。
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公开(公告)号：CN117290788B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311586339.X
申请日：2023-11-27
Applicant: 南昌航空大学
IPC: G06F18/2415 , G01R31/52 , G06F18/2413 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于改进小波变换算法的配电网故障辨识方法及系统，方法包括：对零序电压信号进行 次分解，得到一目标近似分量和 个细节分量；将一目标近似分量和 个细节分量相加得到第一重构信号，计算第一重构信号的第一样本熵；判断第一重构信号的第一样本熵与零序电压信号的目标样本熵的比值是否小于预设阈值；若小于，则对一目标近似分量和 个细节分量进行降采样，并将降采样后的一目标近似分量和 个细节分量相加得到第二重构信号；将第二重构信号中的样本熵组合成故障特征向量，并将故障特征向量输入至预设的故障分类模型中，输出故障类型的分布概率。能够减少因光伏并网对故障时域特征的影响导致故障特征值(56)对比文件Xuanwen Ding 等.Power grid faultdiagnosis method based on CNN imagerecognition《.ICASIT 2020: Proceedings ofthe 2020 International Conference onAviation Safety and InformationTechnology》.2020,第742–746页.
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公开(公告)号：CN116432542A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310687197.X
申请日：2023-06-12
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌航空大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种基于误差序列修正的开关柜母排温升预警方法及系统，方法包括：将温升时序数据集输入至预设的LSTM温升预测模型中，并将输出的各预测时间步长的预值与实际观测值作差，得到温升预测误差值；将温升预测误差值以及与温升预测误差值对应的预测结果、实际结果作为预设的温升误差预测模型的输入序列，得到温升误差预测模型输出的误差修正值；将误差修正值与预测结果作为最终的温升目标预测值；寻找温升目标预测值与实际观测值之间误差平方和最小的目标参数组合；判断目标参数组合中的目标温升稳定速度是否大于预设阈值。引入预测误差来修正预测模型，通过充分挖掘预测误差中有效信息，来补偿模型误差，从而提高预测精度。
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公开(公告)号：CN115828150A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211325243.3
申请日：2022-10-27
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌航空大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2411 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/2135 , G06F18/2321 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01R31/52
Abstract: 本发明公开一种基于波形子序列分割‑聚类的配电网弧光接地辨识方法，方法包括：基于改进长短期记忆网络的波形子序列分割；联合三相电压和零序电压波形的时序特征分析及特征降维；基于K‑means的弧光接地故障辨识。采用改进LSTM算法准确对在同一录波数据中不同类型故障数据的进行分割，减少了不同类型故障数据对波形特征值产生的影响；并且建立了联合三相电压和零序电压波形的时序特征提取的故障辨识模型，通过实验数据分析，得出了弧光接地故障与其他故障的边界条件，有效改善传统基于电流分析特征提取不足的问题。
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公开(公告)号：CN118709095B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411194528.7
申请日：2024-08-29
Applicant: 南昌航空大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/25 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征提取和融合的局部放电类型识别方法及系统，方法包括：对局部放电信号数据进行图结构特征提取，得到与局部放电信号数据相对应的图结构特征，并将周期特征和图结构特征进行融合，并对融合后的融合特征进行图层归一化处理，得到目标融合特征；将位置编码添加至目标融合特征，并对添加后的待输入特征进行时序特征提取，得到最终特征向量；将最终特征向量输入至预先构建的局部放电识别模型中，局部放电识别模型输出与最终特征向量相对应的局部放电类型。能够通过自适应调整注意力权重，增强模型对输入信号变化的响应能力，从而提高特征提取的准确性和对动态变化的适应能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118709095A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411194528.7
申请日：2024-08-29
Applicant: 南昌航空大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/25 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征提取和融合的局部放电类型识别方法及系统，方法包括：对局部放电信号数据进行图结构特征提取，得到与局部放电信号数据相对应的图结构特征，并将周期特征和图结构特征进行融合，并对融合后的融合特征进行图层归一化处理，得到目标融合特征；将位置编码添加至目标融合特征，并对添加后的待输入特征进行时序特征提取，得到最终特征向量；将最终特征向量输入至预先构建的局部放电识别模型中，局部放电识别模型输出与最终特征向量相对应的局部放电类型。能够通过自适应调整注意力权重，增强模型对输入信号变化的响应能力，从而提高特征提取的准确性和对动态变化的适应能力。
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公开(公告)号：CN116029160B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202310290992.5
申请日：2023-03-23
Applicant: 南昌航空大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/15 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种光伏组件缺陷与发电效率损失的映射模型构建方法及系统，方法包括：获取至少一类光伏组件缺陷下的k组状态因素数据；将k组状态因素数据输入至预设的非线性函数模型中，得到光伏组件在某一类光伏组件缺陷下的发电效率损失率序列；获取光伏组件在所有类光伏组件缺陷下的总发电效率损失率序列；根据所有类光伏组件缺陷下的总发电效率损失率序列以及某一类光伏组件缺陷下的发电效率损失率序列计算各类光伏组件缺陷的相关系数；根据相关系数构建各类光伏组件缺陷与总发电效率损失率的定量关系。对缺陷相关系数为目标进行计算，得出光伏组件缺陷与发电效率损失率的定量关系，可有效评估光伏组件缺陷中各缺陷指标对发电效率的直接影响。
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公开(公告)号：CN115793253A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211484846.8
申请日：2022-11-24
Applicant: 中国电建集团江西省电力建设有限公司 , 南昌航空大学
Abstract: 本发明公开了一种具有自动清洁功能的AR智能眼镜，其包括包括AR眼镜，以及；放置单元，所述放置单元包括设置在AR眼镜上的壳体、设置于壳体内部的容纳腔、设置于容纳腔内壁的滑道、设置于容纳腔侧面的弹簧伸缩杆以及设置于滑道内的滑块，所述滑道滑动连接弹簧伸缩杆，以及；清洁单元，所述清洁单元包括设置于滑道侧面的第一发条齿轮、设置于容纳腔内壁的第二发条齿轮、两端转动连接容纳腔内壁的传动杆以及滑动连接传动杆的清洁组件，本发明的放置单元可以有效牢靠的将手机固定在AR智能眼镜上，同时还能对手机起到一个减震的作用，清洁单元可以及时对嵌入AR智能眼镜的手机屏幕进行清洁，保证手机屏幕的清晰度。
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公开(公告)号：CN115793252A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211484649.6
申请日：2022-11-24
Applicant: 中国电建集团江西省电力建设有限公司 , 南昌航空大学
IPC: G02B27/01 , G02B27/00 , H05K7/20 , H04M1/04 , H04M1/17 , G06F3/01 , A45C11/04 , A45C15/00 , B08B1/00
Abstract: 本发明公开了一种AR眼镜显示方法及应用其的AR智能眼镜及其收纳盒，其包括本发明公开了一种具有自动清洁功能的AR智能眼镜，其包括包括AR眼镜，以及；放置单元，所述放置单元包括设置在AR眼镜上的壳体、设置于壳体内部的容纳腔、设置于容纳腔内壁的滑道、设置于容纳腔侧面的弹簧伸缩杆以及设置于滑道内的滑块，所述滑道滑动连接弹簧伸缩杆，以及；清洁单元，所述清洁单元包括设置于滑道侧面的第一发条齿轮、设置于容纳腔内壁的第二发条齿轮、两端转动连接容纳腔内壁的传动杆以及滑动连接传动杆的清洁组件，本发明的放置单元可以有效牢靠的将手机固定在AR智能眼镜上，同时还能对手机起到一个减震的作用，清洁单元可以及时对嵌入AR智能眼镜的手机屏幕进行清洁，保证手机屏幕的清晰度。
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公开(公告)号：CN117290788A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311586339.X
申请日：2023-11-27
Applicant: 南昌航空大学
IPC: G06F18/2415 , G01R31/52 , G06F18/2413 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于改进小波变换算法的配电网故障辨识方法及系统，方法包括：对零序电压信号进行#imgabs0#次分解，得到一目标近似分量和#imgabs1#个细节分量；将一目标近似分量和#imgabs2#个细节分量相加得到第一重构信号，计算第一重构信号的第一样本熵；判断第一重构信号的第一样本熵与零序电压信号的目标样本熵的比值是否小于预设阈值；若小于，则对一目标近似分量和#imgabs3#个细节分量进行降采样，并将降采样后的一目标近似分量和#imgabs4#个细节分量相加得到第二重构信号；将第二重构信号中的样本熵组合成故障特征向量，并将故障特征向量输入至预设的故障分类模型中，输出故障类型的分布概率。能够减少因光伏并网对故障时域特征的影响导致故障特征值容易混淆的问题。
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