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公开(公告)号：CN110609229A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910875640.X
申请日：2019-09-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的风力发电机叶片不平衡故障检测方法，通过采集风力发电机叶片表面附着不同质量覆冰时的多组数据，并进行预处理，然后将预处理后的部分数据输入至搭建好的LSTM+attention mechanism网络模型，通过对该模型的训练，使LSTM+attention mechanism网络模型能够快速、准确预测风力发电机叶片不平衡故障问题，这样这不仅降低了依靠人力巡检的成本，还提高了风电场运行的效率，提升了风电场的可靠性与安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111766513B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202010558093.5
申请日：2020-06-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于胶囊网络的三相感应电机变工况多故障诊断方法，通过采集不同工况下多种电机健康状态的三相电流数据，并进行数据预处理，然后利用处理好的数据搭建基于胶囊网络的故障诊断模型，并对该模型的训练，从而得到快速、准确地检测出三相感应电机的多种故障的故障诊断模型，进而用于三相感应电机的实时检测，这样不仅降低了测量成本和时间成本，提高了电机故障诊断的效率，提升了电机系统的安全性。
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公开(公告)号：CN110609229B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910875640.X
申请日：2019-09-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的风力发电机叶片不平衡故障检测方法，通过采集风力发电机叶片表面附着不同质量覆冰时的多组数据，并进行预处理，然后将预处理后的部分数据输入至搭建好的LSTM+attention mechanism网络模型，通过对该模型的训练，使LSTM+attention mechanism网络模型能够快速、准确预测风力发电机叶片不平衡故障问题，这样这不仅降低了依靠人力巡检的成本，还提高了风电场运行的效率，提升了风电场的可靠性与安全性。
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公开(公告)号：CN110601260B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201910858350.4
申请日：2019-09-11
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种限定联络线上功率波动的光‑蓄系统容量优化方法，通过构建双层优化模型实现光‑蓄系统最优容量配置和抽蓄最优运行调度；具体讲，以最小化系统投资成本以实现外层目标，再基于外层目标给出的系统装机容量，对光‑蓄系统进行优化运行来满足联络线功率波动指标以实现内层目标；这样通过双层模型使光‑蓄系统能相互关联、相互制约，既能保证经济性也能满足联络线功率波动指标，从而使光‑蓄系统具有较高的经济性和稳定性。
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公开(公告)号：CN111766513A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010558093.5
申请日：2020-06-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于胶囊网络的三相感应电机变工况多故障诊断方法，通过采集不同工况下多种电机健康状态的三相电流数据，并进行数据预处理，然后利用处理好的数据搭建基于胶囊网络的故障诊断模型，并对该模型的训练，从而得到快速、准确地检测出三相感应电机的多种故障的故障诊断模型，进而用于三相感应电机的实时检测，这样不仅降低了测量成本和时间成本，提高了电机故障诊断的效率，提升了电机系统的安全性。
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公开(公告)号：CN110601260A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910858350.4
申请日：2019-09-11
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种限定联络线上功率波动的光-蓄系统容量优化方法，通过构建双层优化模型实现光-蓄系统最优容量配置和抽蓄最优运行调度；具体讲，以最小化系统投资成本以实现外层目标，再基于外层目标给出的系统装机容量，对光-蓄系统进行优化运行来满足联络线功率波动指标以实现内层目标；这样通过双层模型使光-蓄系统能相互关联、相互制约，既能保证经济性也能满足联络线功率波动指标，从而使光-蓄系统具有较高的经济性和稳定性。
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