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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]一种配电网多谐波源识别方法及系统-CN202310573380.7在审
发明人：张华赢;钟隽;李艳;汪清;吴显;游奕弘;孙睿晨;董坤;王梓桐 -专利权人：深圳供电局有限公司
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明提供一种配电网多谐波源识别方法，包括获取多个谐波源在PCC节点所叠加产生的谐波电压信号，并测量出谐波电压值；分离谐波电压信号中的快速变化分量和缓慢变化分量，并基于快速变化分量，估计出PCC节点注入的谐波电流值；将所得到的谐波电流值及谐波电压值导入预先训练好的互信息深度学习模型中，得到各谐波源发射的谐波电流与PCC节点谐波电压之间的互信息值，并根据所得到的各互信息值，识别出主谐波源。实施本发明，能够解决现有方法难以对复杂配电网中多谐波源进行有效识别和定位的问题。
一种配电网谐波识别方法系统

[发明专利]一种电能质量数据建模方法及计算机可读存储介质-CN202310573988.X在审
发明人：张华赢;钟隽;李艳;汪清;吴显;游奕弘;孙睿晨;董坤 -专利权人：深圳供电局有限公司
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明公开一种电能质量数据建模方法及计算机可读存储介质，其中，方法包括：步骤S1，采集电能质量原始数据并进行预处理；步骤S2，对预处理后的各类型数据分别进行特征提取，获得多模态的特征矩阵；步骤S3，对获得的多模态的特征矩阵通过注意力模型进行多模态融合，获得全面的电能质量描述。本发明融合电能质量波形数据、标记文本和标记图像，能够提供更加全面的电能质量信息，可以更加准确地监测和评估电能质量，识别和预测潜在问题和异常，为电力系统管理和维护提供支持。
一种电能质量数据建模方法计算机可读存储介质

[发明专利]一种电压暂降扰动源的辨识方法及系统-CN202310576266.X在审
发明人：张华赢;钟隽;李艳;汪清;吴显;游奕弘;孙睿晨;董坤 -专利权人：深圳供电局有限公司
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：本发明提供一种电压暂降扰动源的辨识方法，包括获取待辨识的电压暂降扰动数据并进行预处理，得到待辨识的时间序列样本数据；将待辨识的时间序列样本数据导入预先训练好的电压暂降扰动源辨识模型中，得到所属暂降扰动源；其中，电压暂降扰动源辨识模型包括用于接收数据输入并基于时间卷积网络所构建出来的特征提取层和用于输出暂降扰动源并由含有多个隐藏层的多层感知机所形成的类别映射层。实施本发明，能够有效解决现有电压暂降扰动特征提取及溯源的难题，提高了鲁棒性，为电力系统的安全稳定运行提供技术支持。
一种电压扰动辨识方法系统

[发明专利]一种基于电能质量特征的扰动分类方法-CN202310383562.8在审
发明人：钟隽;张华赢;李艳;汪清;吴显;游奕弘;孙睿晨;董坤 -专利权人：深圳供电局有限公司
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明提供一种基于电能质量特征的扰动分类方法，包括，获取电能质量扰动数据，将获取的电能质量扰动数据按照预设的扰动类别进行识别，并根据识别结果进行标注对应的标签；其中，所述电能质量扰动数据至少包括电压瞬时值数据；识别标注后的电能质量扰动数据中的扰动信号类型，对符合预设的含噪声的扰动信号类型进行去噪处理，并对去噪处理后的电能质量扰动数据进行归一化处理，得到对应的数据集；所述数据集至少包括训练集和测试集；将所述测试集作为输入量输入通过所述训练集预先训练的神经网络模型进行识别，得到所述电能质量扰动数据所属的扰动类别。本发明解决了特征提取的计算效率问题，节省时间。
一种基于电能质量特征扰动分类方法

[发明专利]一种基于扩散概率模型的电压暂降数据增强方法-CN202310349231.2在审
发明人：钟隽;张华赢;李艳;汪清;吴显;孙睿晨;董坤 -专利权人：深圳供电局有限公司
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于扩散概率模型的电压暂降数据增强方法和系统，包括：获取带有暂降源标签的电压暂降数据，并将所述电压暂降数据进行归一化处理后得到一维波形数据；将所述一维波形数据转换为二维图像数据；将所述二维图像数据作为训练样本数据，对条件扩散概率模型进行训练得到目标模型；将暂降源标签输入所述目标模型，得到扩充样本数据。通过本发明，能够实现电压暂降数据集扩充，实现电压暂降数据增强。
一种基于扩散概率模型电压数据增强方法

[发明专利]一种基于噪声推断模型的非侵入式负荷分解方法-CN202310160431.3在审
发明人：赵剑锋;董坤;孙睿晨 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供一种基于噪声推断模型的非侵入式负荷分解方法，涉及电力技术与人工智能领域。该基于噪声推断模型的非侵入式负荷分解方法，获取居民用电有功功率消耗数据；以滑动窗口法获取长度合适的功率数据序列；使用基于噪声弥散过程的训练算法进行深度学习模型的训练；从服从高斯分布的随机噪声出发，使用噪声推断算法还原出目标负荷元件功率曲线；本发明将非侵入式负荷分解处理为负荷元件功率曲线的条件生成任务，采用噪声推断模型对负荷元件功率数据的分布进行建模，相较于基于对抗生成网络的负荷分解算法，本发明提供了更为稳定的训练结构。
一种基于噪声推断模型侵入负荷分解方法

[发明专利]一种基于递进式学习结构的非侵入式负荷分解方法-CN202211269012.5在审
发明人：赵剑锋;董坤;孙睿晨;毛妍纯;王琚珩;刘东升;金扬 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于递进式学习结构的非侵入式负荷分解方法，包括以下步骤：采集房屋总有功功率和各目标电器有功功率数据；对数据进行预处理，构建数据集；利用所构建的数据集训练基于递进式学习结构的非侵入式负荷分解算法模型；将未知房屋的总有功功率输入基于递进式学习结构的非侵入式负荷分解算法模型，分解得到目标电器的功率消耗序列。本发明通过采用递进式学习结构和时间戳嵌入方法，增强了模型的特征提取能力，且丰富了模型的输入，显著提高了非侵入式负荷分解算法的准确度和泛化能力。
一种基于递进学习结构侵入负荷分解方法

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