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公开(公告)号：CN113222140B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110505290.5
申请日：2021-05-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于C4.5算法和BP神经元的配电网故障辅助决策方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：S1：整合电网各监控平台数据，结合调控人员日常使用需求进行分类优化阶段；S2：基于C4.5算法，确定电网事故等级，制定多层级告警策略；S3：基于BP神经网络，对电网事故进行辅助决策，最后输出辅助决策方案。本发明改进了现有的配电网故障辅助决策方案，能够用于配网故障信息的筛选分类、分层告警以及辅助决策，建立更高效、更快速的辅助决策模型。
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公开(公告)号：CN115051316A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210849374.5
申请日：2022-07-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于选相合闸励磁涌流抑制方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：S1：变压器三相分别串联合闸电阻，由断路器控制；S2：在首相合闸后，铁芯中的暂态磁通通过合闸电阻的消耗快速衰减至0；S3：根据延迟合闸法得出的结论，经过2～3个工频周期，使得另外两相的剩磁在电磁平衡作用下相等；S4：在首相电压过零点时将剩下的两相进行合闸，减小合闸设备的合闸时间分散性对选相合闸的影响。本发明不但可以对变压器空投时产生的励磁涌流进行控制，又能加快合闸后励磁涌流的衰减速度。此方法适用性广泛、励磁涌流抑制效果优异、换流变压器也适用。
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公开(公告)号：CN116245560A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211696728.3
申请日：2022-12-28
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆举宇科技有限公司
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06F18/211
Abstract: 本发明涉及一种结合特征选择与WOA‑LSTM的实时边际电价预测方法，属于电力技术领域。该方法包括如下步骤：S1：数据处理与特征选择；S2：建立WOA‑LSTM组合模型；S3：利用WOA对LSTM网络模型参数进行优化，将每条鲸鱼个体看作每种优化策略，并将鲸鱼位置的维数对应LSTM模型待优化参数的个数，在鲸鱼不断更新自身位置的过程中获得LSTM循环网络的最优参数组合。改进现有的实时市场电价预测方案，能够用于电力市场实时电价预测，建立更加精确的边际电机模型，稳固实时边际电价对电力交易市场报价的决定作用。
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公开(公告)号：CN116244911A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211697195.0
申请日：2022-12-28
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆举宇科技有限公司
IPC: G06F30/20 , G01R31/00 , G01R31/58 , G01R29/08 , G01K13/00 , G06F17/11 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/241 , G06N3/048 , G06N3/09 , G06N3/006 , G06F113/16 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种基于电缆表皮温度推断场强分布识别故障类型的方法，属于电气领域。该方法包括如下步骤：S1：构建基于电缆表面温度推算缆芯温度的反演公式；S2：构建缆芯温度场及场强分布关系；S3：基于广义回归神经网络和粒子群算法优化，输入场强分布图特征值进行故障类型识别。改进现有的局部放电模式识别的方案，将平滑因子的优化及神经网络模型更新部署在云端，而将训练好的广义回归神经网络模型部署在边缘层，解决了系统资源分配问题，提高了系统响应速度。
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公开(公告)号：CN114580125A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210223252.5
申请日：2022-03-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种基于边际电价的配电网动态实时拓扑实现方法，属于自动化领域。该方法包括以下步骤：S1：对现有数据进行处理，基于电价数据、节点位置关系、天气情况和特殊条件建立数据库；S2：建立目标函数和约束条件；S3：基于0‑1规划判断开关及电源状态；S4：根据电源及开关状态绘制拓扑图。本发明能够基于数据驱动，无需额外新增专用的电力设备，可直接嵌入实际的运行系统，生成实时动态拓扑网络，作为现有方法的辅助决策方法，具有一定的前沿探索意义和实际应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114329861A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111551526.5
申请日：2021-12-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于边际电价的配电网静态拓扑实现方法，属于自动化领域。该方法包括以下步骤：S1：整合以SCADA系统采集的大量配网运行拓扑结构和相对应的历史边际电价和时间数据；S2：基于CNN深度神经网络，将历史电价和时间数据为输入，对应配网拓扑作为期望输出，进行学习模型训练；S3：基于LSTM神经网络模型，对未来一天的电价进行预测，得到分时段的预测价格；S4：基于CNN深度神经网络，预测电价作为训练好的模型输入，输出对应的拓扑结构。从宏观的电力市场角度出发，挖掘出边际电价与配电网络拓扑之间的联系，利用历史边际电价数据预测未来电价，为保障电网系统的稳定性和安全性作基础。
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公开(公告)号：CN112462193A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011223358.2
申请日：2020-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于实时故障滤波数据的配电网自动重合闸判断方法，属于电网技术领域。该方法包括以下步骤：S1：建立基于小波变换的故障提取模型；S2：建立故障综合研判‑支持向量机分类模型；S3：仿真建模与分析。利用小波变换提取三相电压三相电流和零序电流作为特征量，并将小波分析后的小波系数重构作为支持向量机的数据集，算法模型训练数据来源于实际录波数据，增加了模型的可靠性和实用性，识别准确率接近90％。算法模型搭建完成后利用仿真数据来测试算法模型，准确率达到95％，进一步证实了本算法模型的可行性。
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公开(公告)号：CN114580125B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210223252.5
申请日：2022-03-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种基于边际电价的配电网动态实时拓扑实现方法，属于自动化领域。该方法包括以下步骤：S1：对现有数据进行处理，基于电价数据、节点位置关系、天气情况和特殊条件建立数据库；S2：建立目标函数和约束条件；S3：基于0‑1规划判断开关及电源状态；S4：根据电源及开关状态绘制拓扑图。本发明能够基于数据驱动，无需额外新增专用的电力设备，可直接嵌入实际的运行系统，生成实时动态拓扑网络，作为现有方法的辅助决策方法，具有一定的前沿探索意义和实际应用价值。
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公开(公告)号：CN114329861B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202111551526.5
申请日：2021-12-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N5/04 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06Q10/067 , G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种基于边际电价的配电网静态拓扑实现方法，属于自动化领域。该方法包括以下步骤：S1：整合以SCADA系统采集的大量配网运行拓扑结构和相对应的历史边际电价和时间数据；S2：基于DNN深度神经网络，将历史电价和时间数据为输入，对应配网拓扑作为期望输出，进行学习模型训练；S3：基于LSTM神经网络模型，对未来一天的电价进行预测，得到分时段的预测价格；S4：基于DNN深度神经网络，预测电价作为训练好的模型输入，输出对应的拓扑结构。从宏观的电力市场角度出发，挖掘出边际电价与配电网络拓扑之间的联系，利用历史边际电价数据预测未来电价，为保障电网系统的稳定性和安全性作基础。
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公开(公告)号：CN116539944A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310253610.1
申请日：2023-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于波形形态的和应涌流辨识方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：S1：获取以一周期为数据窗的电流数据；S2：通过对距离值的分析设置出能将故障与和应涌流区分的整定值；S3：进行对称波形的峰谷值间隔时间差判别；S4：计算涌流的每周期峰值变化，以峰值变化率判别和应涌流。满足继电保护的速动性下，以一个周期的电流数据进行波形相似度比较，在相似度大于设定阈值时综合判断是否存在间断角，从而判断出内部故障电流；然后以涌流波形的变化趋势区分和应涌流与励磁涌流，保证变压器继电保护的正确动作，以及电力系统的正常运行。
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