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]基于多特征融合的电力负荷辨识方法及系统-CN201710177080.1有效
  • 杨东升;张化光;罗艳红;孔亮;周博文;庞永恒;杨珺;王智良;李广彬 - 东北大学
  • 2017-03-23 - 2020-04-24 - H02J3/00
  • 本发明提供一种基于多特征融合的电力负荷辨识方法及系统,方法包括:在用户的用电入口处对有功功率进行监测;将所述的有功功率利用整数规划求解,确定该时刻可能存在的负荷;将所述的有功功率通过滑动窗口算法获得功率序列;根据所述的功率序列提取其统计特征和奇异值特征;根据所述的统计特征和奇异值特征通过欧式距离求解与可能存在负荷各个特征的相似度;将所述的统计特征和奇异值特征的相似度利用线性加权和法将多相似度转化为综合相似度;将所述的综合相似度最大值与设定的阈值进行比较确定该时刻运行的负荷。采用整数规划降低计算维度,通过多特征融合可准确辨识出用户用电入口处的负荷,对于负荷功率的波动具有鲁棒性。
  • 基于特征融合电力负荷辨识方法系统
  • [发明专利]基于特征映射迁移学习的电网故障分类方法-CN201710756382.4有效
  • 张化光;刘鑫蕊;孙秋野;于晓婷;杨珺;王智良;赵鑫;吴泽群 - 东北大学
  • 2017-08-29 - 2020-04-07 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种于特征映射迁移学习的电网故障分类方法,其包括:1、选定目标领域数据以及辅助源领域数据;2、分别对目标领域数据和辅助源领域数据进行基于微增量小波奇异熵的故障特征提取,并将各所述微增量小波奇异熵作为故障特征,进而分别组成目标领域相对应的特征向量空间以及辅助源领域相对应的特征向量空间;3、基于特征映射迁移学习方法,找到轴特征、辅助源领域特有特征、目标领域特有特征各自相对应的基向量;4、将所获得的辅助源领域相对应的基向量作为支持向量;同时设定相似性惩罚项并加入支持向量训练集的约束条件,以共同训练分类器获得相应的分类结果。本发明能够准确快速找到最能体现故障类别的三组基向量。
  • 基于特征映射迁移学习电网故障分类方法
  • [发明专利]一种配电网雷电灾害故障预测方法-CN201610365532.4有效
  • 张化光;刘鑫蕊;孙秋野;何雅楠;杨珺;王智良;李亚东;刘爽 - 东北大学
  • 2016-05-30 - 2019-08-06 - G06Q10/04
  • 本发明提供一种配电网雷电灾害故障预测方法,该方法为:基于多时次雷电范围预报确定雷电分区;确定各杆塔所在线路的直击落雷概率和雷电感应过电压发生概率;根据杆塔所在线路的雷电绕击跳闸概率和反击跳闸概率确定雷击跳闸概率;根据导线上感应过电压最大值确定杆塔所在线路的雷电感应过电压跳闸概率,通过构建模糊数学模型得到杆塔所在线路的雷电感应过电压故障率,从而得到考虑雷电流强度的各杆塔所在线路的雷电感应过电压跳闸概率;通过建立配电线路温度模型,根据配电线路已服役时间确定待测区域馈线段发生瞬时故障概率;建立考虑老化失效和修正配电线路雷电灾害下配电线路发生故障概率模型;预测待测区域馈线段发生故障的概率。
  • 一种配电网雷电灾害故障预测方法

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