专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于强化学习的配电变压器经济运维方法-CN202310243797.7在审
  • 范敏;冯楚瑞;彭港;彭屿雯;张焕娇;王孝中 - 重庆大学
  • 2023-03-14 - 2023-05-16 - G06Q10/04
  • 本发明提出了一种基于强化学习的配电变压器经济运维方法,主要步骤为:1)从配电变压器在线运行数据和基础信息中提取配电变压器的多维特征;2)在配电变压器运行状态多维感知基础上,建立基于数据驱动的配电变压器运行状态评估及态势预测模型;3)通过DQN算法训练智能体与配电变压器交互的强化学习过程,得到配电变压器维护策略优化模型;4)将该台配电变压器运行状态的预测结果构建成状态信息输入到配电变压器维护策略优化模型中,得到预测性维护决策序列。本发明具有较好的通用性和应用性,适用于油浸式配电变压器和干式配电变压器,能够得到预测性维护决策序列,为配电运维人员实施更加客观和准确的主动维护提供指导。
  • 一种基于强化学习配电变压器经济方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的多特征融合单相接地故障类型辨识方法-CN202210355956.8在审
  • 范敏;夏嘉璐;刘宇彤;孟鑫余;彭屿雯;冯楚瑞 - 重庆大学
  • 2022-04-06 - 2022-07-15 - G01R31/08
  • 本发明公开一种基于深度学习的多特征融合单相接地故障类型辨识方法,主要步骤为:1)获取现场故障录波装置采集的故障录波数据;2)进行故障录波数据预处理,并对预处理后的故障录波数据进行基于HHT的时频分解,得到对应的时频信息特征;3)将步骤2处理得到的故障录波数据的时频信息特征构造为初级数据集;4)搭建并训练基础学习器Resnet18,提取数据集中的复杂非线性特征;5)搭建并训练基础学习器LSTM,提取数据集中的时序关联特征;6)将步骤4、5中学习并提取得到的复杂非线性特征和时序关联特征进行拼接融合,构造次级数据集,并结合决策树模型辨识出具体的单相接地故障类型。本发明具有良好的精确度和鲁棒性能,通用性好。适用于包括间歇性弧光接地故障和高阻接地故障在内的多种单相接地故障类型的辨识,辨识结果可为后续制定有针对性的故障处理措施提供可靠依据。
  • 一种基于深度学习特征融合单相接地故障类型辨识方法

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