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公开(公告)号：CN117471234A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311414519.X
申请日：2023-10-30
Applicant: 国家电投集团福建建宁电力有限公司 , 南昌工程学院
IPC: G01R31/08 , G06F18/10 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电缆集电线路故障定位方法，采集行波信号后，进行滤波去噪处理，并通过故障前后一周波的波形计算出故障暂态行波，然后对暂态行波进行相模变换，使之去耦合；故障暂态行波通过小波变换生成合适分辨率的小波系数二维图，并以此作为蜣螂优化的卷积神经网络的训练样本；搭建蜣螂优化的卷积神经网络，并用训练样本数据对其进行训练；最后，将实际故障信号经过相同的信号处理方式，以此作为测试样本并输入完成训练的蜣螂优化的卷积神经网络实现电缆集电线路故障测距。本发明通过蜣螂优化算法优化的卷积神经网络，可较好地对电缆行波信号进行故障分析。
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公开(公告)号：CN118036239A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311670915.9
申请日：2023-12-06
Applicant: 国家电投集团福建建宁电力有限公司 , 南昌工程学院
Abstract: 本发明涉及一种优化电缆地埋线路故障定位方法，将通过电力电缆故障仿真模型对电力电缆故障进行仿真而来的原始仿真故障信号数据集归一化预处理，然后对数据进行清洗和处理，最后按比例划分训练集和测试集；结合Tent混沌映射优化矮猫鼬算法的初始化种群，采用自适应高斯‑柯西混合扰动变异扰动策略改进矮猫鼬优化算法来优化LightGBM的训练参数，然后LightGBM建模中，利用仿真得到的电流有效值和电压有效值的特征值，实现对电缆的故障诊断。本发明可较好地对地埋电缆进行故障分析。
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公开(公告)号：CN119535244B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510110435.X
申请日：2025-01-23
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396 , G06N3/006 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N7/08
Abstract: 本发明公开了一种储能电池剩余使用寿命预测方法及系统，该方法通过获取电池容量时间序列数据；采用TVF‑EMD对电池容量时间序列数据进行分解得到本征模态分量；利用改进后的协同群优化算法对时间卷积神经网络模型的卷积核个数和卷积核大小进行优化；对完整的电池容量时间序列数据归一化，将归一化后的数据输入改进协同群优化算法优化后的时间卷积神经网络模型之中进行剩余使用寿命预测。本发明通过改进后的协同群优化算法优化的时间卷积神经网络模型，使其预测具有更高的准确性。
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公开(公告)号：CN118656731B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411066900.6
申请日：2024-08-06
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/006 , G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的变压器局部放电检测方法，包括：S1：采集变压器历史运行时局部放电的信号数据，根据风险类型对信号数据分别进行标记，以此构建数据集，对数据集进行预处理获取特征数据集；S2：构建概率神经网络模型，导入S1中的特征数据集至概率神经网络模型进行训练，在训练过程中，通过苦鱼算法优化概率神经网络模型的平滑因子，获取最优的平滑因子；S3：采集变压器实时运行时局部放电的信号数据并进行预处理，将其导入训练后的概率神经网络模型进行检测，输出变压器实时的局部放电的风险类型。本发明采用改良的苦鱼算法优化概率神经网络的方法，极大地提高了检测的准确性。
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公开(公告)号：CN117975040A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410361782.5
申请日：2024-03-28
Applicant: 南昌工程学院 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv5的GIS红外图像识别系统与方法，该系统由红外图像采集装置和GIS红外图像目标检测装置组成；红外图像采集装置采集变电站GIS红外图像，并输入至GIS红外图像目标检测装置；GIS红外图像目标检测装置内含基于改进YOLOv5的GIS红外图像识别模型，用于GIS类别检测；所述基于改进YOLOv5的GIS红外图像识别模型是在YOLOv5的基础上，引入GhostNet网络和SimAM模块进行改进。本发明可实现对于变电站复杂环境下的GIS识别，识别精度高且速度快。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112085037B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202010996963.7
申请日：2020-09-21
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 南昌工程学院 , 吉林省电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种变电设备红外热故障特征提取及数字化表达方法，具体属于电力设备状态检测和故障诊断领域。该方法在对变电设备红外故障图像进行预处理的情况下，一方面通过提取变电设备的热点温度、热点温差、发热面积来表达出三相设备的故障等级；另一方面通过提取变电设备的位置信息来定位故障位置，从而实现故障类型的表达。并将四个特征量与故障等级标签利用向量的形式表示出来，不仅实现了变电设备的热故障特征数字化表达，也还为后续利用深度学习网络识别故障提供训练数据库。
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公开(公告)号：CN116610911B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310884271.7
申请日：2023-07-19
Applicant: 南昌工程学院 , 江西博微新技术有限公司
Abstract: 本发明属于数据修复领域，公开了一种基于贝叶斯高斯张量分解模型的用电数据修复方法及系统，收集天气、节假日、星期类型和用电量数据，构建成天气因子、节假日因子和星期因子，根据天气因子、节假日因子和星期因子构建相似度目标函数；使用野马优化算法对相似度目标函数进行寻优，在历史日中查找到与修复日相似度最高的M个相似日；以相似度最高的M个相似日的用电量数据构成三阶张量，将三阶张量输入到贝叶斯高斯张量分解模型中进行数据修复。本发明采用改进的野马优化算法选择相似日，输入贝叶斯高斯张量分解模型中对残缺数据进行修复，提升了修复准确率，以提高数据质量，达到提升预测等行为的精确性。
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公开(公告)号：CN116526478B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310800611.3
申请日：2023-07-03
Applicant: 南昌工程学院
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/243 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N7/08 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于改进的蛇群优化算法的短期风电功率预测方法及系统，利用四分位法对风电场异常数据清洗并插补，建立极致梯度提升树分类模型并且利用改进的蛇群优化算法优化极致梯度提升树，对极致梯度提升树分类模型进行训练和测试，并且划分天气类型，根据分类结果构建不同天气下的多维特征矩阵，构建自适应预测模型并且预测转折性天气下的风电功率。本发明使用改进的蛇群优化算法对极致梯度提升树的学习率、树深度、最佳树的个数这三个参数进行优化可以提高极致梯度提升树分类模型的准确率，进而提高自适应预测模型的准确率，解决现有风电功率预测方案在转折性天气时段存在较大误差的问题。
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公开(公告)号：CN116705065A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310692879.X
申请日：2023-06-12
Applicant: 南昌工程学院
Inventor： 姚先哲 , 丁贵立 , 康兵 , 许志浩 , 王宗耀 , 刘文轩 , 章彧涵 , 李斌 , 高家通 , 蒋善旗 , 戴永熙 , 杨梓萌 , 徐一舟 , 李雨彤 , 何登旋 , 单惠敏
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM‑BHPSO的变电站声纹故障诊断方法，采集变电站声纹信号，并使用MFCC进行特征提取，得到特征数据集，将特征数据集分为训练集和测试集；构建基于LSTM网络的变电站声纹故障诊断模型；将MFCC提取的特征点数量、批处理样本数、网络层个数、隐含层与全连接层的个数作为粒子的位置使用BHPSO算法进行迭代寻优得到最优初始参数，将最优初始参数输入基于LSTM网络的变电站声纹故障诊断模型；使用训练好的基于LSTM网络的变电站声纹故障诊断模型进行变电站声纹故障诊断。本发明具有较好的处理效率，可以避免局部最优，有利于获得准确的故障诊断结果。
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公开(公告)号：CN116184141B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310450336.7
申请日：2023-04-25
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G01R31/12 , G06F18/213 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开一种气体绝缘设备故障诊断方法及系统，方法包括：根据GIS设备的声压信号中各个声压片段的频谱构建关于时间矩的Hankel矩阵；替换Hankel矩阵中第(1×1)和(k×k)个元素，并从Hankel矩阵的元素开始的其余元素都放在同一列，选择前n个独立行和前n个独立列，得到修正Hankel矩阵；计算关于时间矩的修正Hankel均矩阵，并对修正Hankel均矩阵进行特征向量变换，得到修正Hankel矩阵的特征值以及特征向量；根据特征值以及GIS设备的声压信号的实际特征值计算随机鞅；若随机鞅大于故障阈值，则基于熵值法确定修正Hankel均矩阵各分量的权重系数。通过故障特征向量学习与精准提取，有效提升了故障检测准确度。
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