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]一种基于电源分类的电力系统总储能运行曲线计算方法-CN202011121586.9有效
  • 章坚民;黄江 - 杭州电子科技大学
  • 2020-10-20 - 2023-09-08 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种基于电源分类的电力系统总储能运行曲线计算方法。根据类型对电源进行分类,然后再对总储能运行曲线进行计算。将电源分成储能电站、调峰电站以及出力确定电站。首先由出力确定的电厂承担总负荷曲线,将剩余曲线作为待调理负荷曲线;然后由调峰电站承担待调理负荷曲线的平均值以下部分,从而形成保持充电能量等于放电能量的总储能日运行曲线;将待调理复合曲线平均值以上的部分分配给已建储能的电站,再将剩余的部分分配给新建储能电站,即依据剩余的曲线规划新建储能电站的位置和容量。本方法计算简单,且充分考虑各类发电站,统筹规划,有效节约资源。
  • 一种基于电源分类电力系统总储能运行曲线计算方法
  • [发明专利]一种针对农光、渔光互补的光伏开发潜力评估方法及装置-CN202210873319.X在审
  • 章坚民;郭晓宇 - 杭州电子科技大学
  • 2022-07-22 - 2022-10-11 - G06V20/13
  • 本发明公开了一种针对农光、渔光互补的光伏开发潜力评估方法及装置,该方法通过采集包括农田、湖泊、池塘等感兴趣区域的高清遥感卫星地图数据;根据采集到的感兴趣区域的遥感卫星图数据,利用语义分割模型对感兴趣区域精确提取计算面积;并根据光伏组件安装特性,估算农田、湖泊、池塘等区域光伏装机容量,完成光伏可开发潜力评估。还提供了一种用于实现上述方法的装置,包括图像处理模块、特征提取模块、图像后处理模块、面积计算模块和评估模块。本发明能够自动、精确地实现农田、湖泊、池塘等感兴趣区域的提取,进而完成感兴趣区域的光伏可开发潜力的精确评估。
  • 一种针对互补开发潜力评估方法装置
  • [发明专利]一种基于图计算的前推回代全节点并行潮流计算方法-CN202210773603.X在审
  • 章坚民;吕清茹 - 杭州电子科技大学
  • 2022-07-01 - 2022-09-13 - H02J3/06
  • 本发明公开了一种基于图计算的前推回代全节点并行潮流计算方法。该方法提供一种可在线快速求解配电网潮流计算的方法,在利用PageRank算法实现并行机制的基础上,用图数据模型实现了电力网络全节点的并行的前推回代潮流计算。具体包括根据网络实际拓扑建立模型,输入数据并与模型进行链接,利用图计算中节点上的累加器完成前推回代潮流计算并且通过节点与边的信息通信传输功能实现各连接节点之间的信息交流功能,同时各节点上的状态累加器用于标识节点活跃状态,确保已完成计算的节点不会被再访问,提高计算效率,确保了前推回代全节点并行潮流计算结果的正确性。
  • 一种基于计算推回节点并行潮流计算方法
  • [发明专利]基于简化潮流神经网络的配电网状态估计初值计算方法-CN202210749706.2在审
  • 章坚民;李阳 - 杭州电子科技大学
  • 2022-06-28 - 2022-09-02 - H02J3/00
  • 本发明公开了基于简化潮流神经网络的配电网状态估计初值计算方法。该方法利用历史数据与嵌入物理知识的神经网络学习配电网状态变量的初值,用以进行配电网状态估计的计算。由于潮流方程为一个非线性函数,故可以用一个输入为量测、输出为状态变量的全连接的神经网络描述,本方法提出一种基于简化潮流方程的物理感知神经网络,即利用配电网拓扑结构相关知识,对全连接神经网络进行了剪枝,去掉了其非必要的参数;然后再利用历史数据离线训练剪枝后的网络;之后将实时量测数据输入该网络中,得到更为精确的初值应用于高斯牛顿法初值;最后可以根据高斯牛顿法迭代求解配电网状态估计。
  • 基于简化潮流神经网络配电网状态估计初值计算方法
  • [发明专利]一种针对网络调查问卷的被调查者满意度结果分析方法-CN202210610644.7在审
  • 章坚民;刘东明 - 杭州电子科技大学
  • 2022-05-31 - 2022-08-19 - G06Q10/06
  • 一种针对网络调查问卷的被调查者满意度结果分析方法,该方法建立了多选题及被调查者答案的数学模型,根据一份调查问卷中多个题目间的矛盾性逻辑关系,利用非理性或敷衍应对的被调查者在面对这些存在矛盾的题目时,可能会做出前后态度相反的选择,设计了单题答案的排斥性判据,从而剔除存在矛盾性选择的问卷答案。然后计算所有有效问卷答案中,每个用户对某个多选题的满意度指标,最后再计算所有有效问卷答案中所有用户对某个多选题的平均满意度指标,作为被调查者对于第j个多选题的满意度结果。本方法剔除了存在严重矛盾的答卷,确保最后统计时采用的问卷答案是可信,从而确保基于调查数据的统计或推理是科学和合理的。
  • 一种针对网络调查问卷被调查者满意结果分析方法
  • [发明专利]一种基于图卷积神经网络的配电网单相接地故障定位方法-CN202210741074.5在审
  • 章坚民;刘耀珲 - 杭州电子科技大学
  • 2022-06-27 - 2022-08-16 - G01R31/08
  • 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的配电网单相接地故障定位方法。该方法包括:通过FTU终端设备采集配电网馈线段不同状态下的负荷节点与边的特征信息,归一化处理后利用单层全连接神经网络将边特征数据转化为与其相连的节点特征数据,然后将所有节点特征数连接成矩阵后输入图卷积神经网络模型,并利用数据采集时的配电网状态作为标签对网络进行训练,以获得最优图卷积神经网络的结构参数。最后基于训练后的定位模型,对变电站各馈线处发生的故障进行搜索定位,从而通过输出的特征数据得到故障所在的具体支路。本发明利用神经网络方法整合配电网故障定位理论,能有效保证城市复杂配电网故障的定位精度,适合城市配电网拓扑变化下的情况。
  • 一种基于图卷神经网络配电网单相接地故障定位方法
  • [发明专利]基于深度学习的智能变电站过程层网络异常流量检测方法-CN202210357838.0在审
  • 章坚民;肖振远 - 杭州电子科技大学
  • 2022-04-06 - 2022-07-22 - H04L9/40
  • 本发明公开了基于深度学习的智能变电站过程层网络异常流量检测方法,收集不同运行情况下的变电站过程层网络时序流量数据,分别提取时域和时‑频域特征,进行归一化处理后,获得包含采样时刻、样本类型、时域特征以及时‑频域特征的样本数据。再使用样本数据对构建的LSTM神经网络进行训练,确定模型的结构参数和超参数。模型输出向量的维数为变电站过程层网络流量类型数目。最后采用该检测模型对变电站过程层网络流量数据进行检测,得到对应的数据类型结果。该方法将变电站过程层网络流量检测与深度学习相结合,有效提高了变电站过程层网络异常流量检测的准确率,降低检测的误判率和漏检率。
  • 基于深度学习智能变电站过程网络异常流量检测方法
  • [发明专利]基于相序混合法的低压配电网三相潮流计算方法-CN202010424978.6有效
  • 章坚民;夏燕 - 杭州电子科技大学
  • 2020-05-19 - 2022-07-22 - H02J3/06
  • 本发明公开了一种基于相序混合法的低压配电网三相潮流计算方法。本发明首先在相分量模型时将单相节点向三相节点等效形成三相对称的低压配电网络,其次将配电网络的相分量模型参数转变成序分量模型参数后采用前推后代法进行潮流计算,得到的潮流结果再转换成相分量模型,最后通过之前等效的上级三相节点潮流结果及参数求解单相节点潮流。本发明方法通过对不对称部分采用相分量法,对对称部分采用序分量法,使得低压配电网也可应用对称分量法,且求解过程中减少了系统参与潮流计算的节点数,单相节点数越多,降维效果越好,潮流计算速度越快。
  • 基于混合法低压配电网三相潮流计算方法

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