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[发明专利]基于功率分配的城轨混合型再生能量利用系统控制方法-CN202210108941.1有效
发明人：胡海涛;李志强;陈俊宇;王科;何正友;王茜 -专利权人：西南交通大学;成都艾特能电气科技有限责任公司
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： H02J3/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于功率分配的城轨混合型再生能量利用系统控制方法，包括实时采集电气量、设定参考阈值、变流器电压外环控制和分配系统功率的步骤；再根据系统功率分配后的能馈系统参考功率和储能系统参考电流，分别对能馈系统出线端三相电流和储能系统电流进行电流内环闭环控制，并分别产生脉冲波实时控制并网逆变器和储能变换器。本发明的有益效果在于，实现了储能系统与能馈系统的集中控制，提高系统的可靠性；所提出的动态功率分配方法解决了传统方法回馈过度和回馈不足的弊端；控制方法无需采集供电区间列车功率，减少了采集量。
基于功率分配混合再生能量利用系统控制方法

[发明专利]一种基于生成式对抗网络的高压断路器振动信号生成方法-CN202210926211.2在审
发明人：林圣;陈欣昌;王玘 -专利权人： 成都艾特能电气科技有限责任公司
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成式对抗网络的高压断路器振动信号生成方法，具体为：通过短时傅里叶变换得到振动信号的时频图谱，并将其作为训练样本，对生成式对抗网络进行训练；训练完成后，向生成式对抗网络中的生成器输入满足标准正态分布的随机噪声，能够得到与实际时频图谱相似、且保留数据多样性的合成时频图谱；对合成时频图谱进行时频逆变换即可得到合成的振动信号。本发明通过生成式对抗神经网络生成与少数类样本分布相同的数据，扩充少数类样本的数量，使其与其它类型样本在数量上达成平衡。
一种基于生成对抗网络高压断路器振动信号方法

[发明专利]一种城市轨道交通混合型再生制动能量利用系统的控制方法-CN202210499590.1在审
发明人：胡海涛;李志强;陈俊宇;王科;何正友;王茜 -专利权人：西南交通大学;成都艾特能电气科技有限责任公司
申请日： 2022-05-09 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种城市轨道交通混合型再生制动能量利用系统的控制方法，包括设定参考回馈功率、控制三相并网逆变器和控制双向DC‑DC变换器的步骤。本发明的有益效果在于，1)牵引供电系统剩余再生制动能量优先通过三相并网逆变器回馈至低压配电网进线端，若仍有剩余，通过双向DC‑DC变换器将能量存储在超级电容中，提高了再生制动能量利用效率。2)处于牵引工况的列车需要能量时，超级电容通过双向DC‑DC变换器释放存储的再生制动能量，减小了牵引变电所的能耗，同时能够稳定直流母线电压。3)能够根据再生功率与低压配电网负荷功率和三相并网逆变器最大功率之间关系实现按负荷需求准确回馈，对低压配电网冲击小。
一种城市轨道交通混合再生制动能量利用系统控制方法

[实用新型]一种城市轨道交通混合型再生制动能量利用系统-CN202122940708.3有效
发明人：胡海涛;李志强;陈俊宇;王科;何正友;王茜 -专利权人：西南交通大学;成都艾特能电气科技有限责任公司
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种城市轨道交通混合型再生制动能量利用系统，系统的结构为：双向DC‑DC变换器的输入端正、负极分别连接到三相并网逆变器的输入端正、负极和支撑电容的两端，双向DC‑DC变换器的输出端正、负极分别连接到超级电容的正、负极；三相并网逆变器的输出端连接到LCL滤波器的输入端；所述双向DC‑DC变换器的输入端正、负极分别用于连接直流母线的正、负极，LCL滤波器的输出端用于连接低压配电网的进线端。本实用新型能够有效利用城轨列车在制动过程中产生的再生制动能量，根据再生制动工况与负载功率实现动态能量回馈，为低压配电网负荷提供电能，减轻了低压配电网压力。
一种城市轨道交通混合再生制动能量利用系统

[发明专利]一种基于全卷积神经网络的3D建模方法及系统-CN202111302798.1在审
发明人：潘泽文;许轶博;李佳斌;范宏伟 -专利权人： 成都艾特能电气科技有限责任公司
申请日： 2021-11-05 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全卷积神经网络的3D建模方法及系统，通过设备采集目标对象的图像数据，并在采集时获取不同时刻设备的位置信息数据，构建全卷积神经网络模型，输入图像数据及对应的位置信息数据，获得图像数据每个位置的RGB值和像素密度，并根据RGB值和像素密度对图像数据进行渲染，模型训练时，基于图像数据与渲染结果计算每个位置的L2损失以及全图的感知损失函数，再将两损失结合作为总体损失函数，训练模型。本发明通过使用整张图像和设备位置信息数据作为输入，同时对每个像素点进行训练神经辐射场，极大低提升了模型处理速度，同时基于物体整体的感知损失函数结合可微损失，提升了图像中物体的3D建模精度。
一种基于卷积神经网络建模方法系统

[发明专利]一种基于动作驱动的人体姿态迁移方法及系统-CN202111304351.8在审
发明人：许轶博;潘泽文;范宏伟;李佳斌 -专利权人： 成都艾特能电气科技有限责任公司
申请日： 2021-11-05 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动作驱动的人体姿态迁移方法及系统，基于动作视频获得驱动图像，分别获取驱动图像和源图像，并得到对应的人体关键点坐标，根据人体关键点坐标得到变换关系作为输入，通过动作估计模型和动作生成模型输出生成图像，基于驱动图像和生成图像计算构建模型的损失函数，经迭代完成模型训练。本发明显式地将模型训练与推断过程中的人体关键点检测独立出来，增加人体姿态迁移的稳定性，同时在训练过程中增加基于目标人体的感知损失函数，提高了模型输出图像的清晰度。
一种基于动作驱动人体姿态迁移方法系统

[实用新型]一种铁路无人机侵限监测系统-CN202120826964.7有效
发明人：刘芸江;胡海涛 -专利权人： 成都艾特能电气科技有限责任公司
申请日： 2021-04-21 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： B61L23/04 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种铁路无人机侵限监测系统，包括控制主站和监控管制子站，控制主站与若干监控管制子站网络远程连接进行数据通信，监控管制子站包括控制子模块分别连接侦测监视子模块、智能驱离子模块、通信子模块以及辅助子模块，其中辅助子模块包括UPS电源设备和防雷装置。本实用新型通过控制主站进行数据的接收处理，同时调度控制子站进行监测，便于系统的配置和扩展，通过控制反制信号的发射实现了侵入无人机的强制驱离。
一种铁路无人机监测系统

[实用新型]一种多维数据融合监测分析仪-CN202023331162.3有效
发明人：杨忠平;甘亚东;梁植淇 -专利权人： 成都艾特能电气科技有限责任公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G01D21/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种多维数据融合监测分析仪，属于电力系统关键设备系统健康诊断的技术领域，该分析仪包括：主板；与主板通过数据总线连接的ADC采集模块，ADC采集模块将数据流传输至主板，ADC采集模块内置GPS定位器模块，GPS定位器模块通过GPS天线接口连接GPS天线；由GPS定位器输出的GPS信号通过ADC采集模块转换为GPS信息，且GPS信息中的位置信息和时间信息编码至ADC采集模块的数据流中；与ADC采集模块通过信号输入接口连接的传感器组件，通过传感器组件采集电量信号和非电量信号，以达到对各种电量与非电量原始数据进行收集以离线分析设备出现的问题，同时，按时间同步方式对系统中的多设备进行系统级分析从而发现系统存在的问题。
一种多维数据融合监测分析

[发明专利]薄弱电网电气化铁路牵引变电站运行可靠性指标计算方法-CN202110426654.0在审
发明人：林圣;马栅;冯玎;孙小军 -专利权人： 成都艾特能电气科技有限责任公司;西南交通大学
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种薄弱电网电气化铁路牵引变电站运行可靠性指标计算方法，步骤包括：A，根据薄弱电网的地理接线图获取节点、元件信息；B，获取电气化铁路沿线牵引变电站接入薄弱电网的节点位置信息；C，根据节点、元件信息基于蒙特卡洛法获取薄弱电网运行状态序列；D，根据运行状态序列对系统进行潮流计算与采用节点重要度负荷削减模型进行相应的负荷削减处理；E，统计系统牵引负荷削减情况；F，根据牵引负荷削减情况计算牵引变电站运行可靠性指标。本发明通过计算薄弱电网地区的电气化铁路牵引变电站运行可靠性指标，能够识别出运行可靠性较低的牵引变电站，便于针对这些牵引变电站接入薄弱电网的方案进行设计优化。
薄弱电网电气化铁路牵引变电站运行可靠性指标计算方法

[发明专利]一种基于梯度平衡的多类别模型训练方法、介质及设备-CN202011509570.5在审
发明人：许轶博;潘泽文;范宏伟;李佳斌 -专利权人： 成都艾特能电气科技有限责任公司
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于梯度平衡的多类别模型训练方法、介质及设备，其中模型训练方法包括通过将训练样本数据输入到选定的神经网络模型进行训练获得损失函数；统计训练模型时损失函数的梯度分布；根据分布结果分配样本权重；权重的平滑处理；权重的衰减处理；获取新梯度更新网络模型；本发明通过在训练的过程中根据输入训练样本数据得到的损失函数梯度的分布，调整样本分配的权重，平衡不同程度难易样本对模型的影响，缩短了模型训练时间同时提升了模型的精度。
一种基于梯度平衡类别模型训练方法介质设备

[发明专利]一种基于深度强化学习的空间搜索方法及设备-CN202011616392.6在审
发明人：潘泽文;许轶博;范宏伟;李佳斌 -专利权人： 成都艾特能电气科技有限责任公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度强化学习的空间搜索方法及设备，方法包括获取空间数据信息，建立实际空间搜索模型；制定空间搜索路径规划结果的评价函数；根据所述空间搜索模型对路径规划进行网络模型的构建；采用强化学习方法迭代训练神经网络获取损失函数；通过反向传播训练神经网络并作为空间搜索路径规划决策模型输出。本发明通过根据实际需求构建空间搜索模型，进而建立评价函数作为机器学习目标，通过强化学习迭代训练使网络模型收敛至实际收益，适用于决策大规模的空间搜索路径规划问题。
一种基于深度强化学习空间搜索方法设备

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