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公开(公告)号：CN106026082A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610477990.7
申请日：2016-06-27
Applicant: 重庆大学
CPC classification number: Y02E60/76 , Y04S40/22 , H02J3/00 , G06F17/5009 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开一种不接地配电网的三相潮流计算方法，获取网络的结构数据、参数信息、平衡端点及PV端点的控制信息和端点负荷信息并初始化，然后将平衡端点的线电压转换为基于等值中性点的相电压，接着计算网络基于平衡端点等值中性点的节点导纳矩阵和雅克比矩阵常数项，进而综合考虑网络非平衡端点的节点电流不平衡方程、零序电流为零的约束方程、PV端点的总有功约束方程和线电压幅值约束方程，以各端点电压的实虚部、星形接线负荷端点中性点电压的实虚部、PV端点注入电流的实虚部作为状态变量，采用基于注入电流形式的牛顿拉夫逊法算法，计算相应的不平衡量、雅克比矩阵，最后更新状态变量，进行收敛性判断，实现不接地配电网的三相潮流计算。
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公开(公告)号：CN105680442A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610127267.6
申请日：2016-03-07
Applicant: 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
CPC classification number: Y02P90/82 , H02J3/00 , G06Q10/06312 , G06Q50/06 , H02J2003/007
Abstract: 一种基于考虑潮流和灵敏度一致性等值网络的期望缺供电量评估方法，考虑潮流和灵敏度一致性等值的快速可靠性评估方法。利用计算机，通过程序，首先输入网络的基础数据和内网可靠性评估参数。通过潮流及灵敏度一致性的静态等值方法获得等值网络，并计算等值网络参数，建立含等值网络的内网可靠性评估的拓扑分析模型。运用蒙特卡洛法对内网系统状态进行抽样，并基于含等值网络的拓扑分析模型计算每个抽样状态的最小切负荷量，最后统计获得内网可靠性指标EENS。
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公开(公告)号：CN104167734B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201410437999.6
申请日：2014-08-29
Applicant: 重庆大学
IPC: H02J3/00
CPC classification number: Y02P80/14 , Y04S10/525
Abstract: 本发明公开了一种基于时序模拟的并网型微网可靠性评估方法，该方法先以风速威布尔分布模型为基础，接着基于风电机组输出功率特性曲线计算出风电机组的时序出力；然后建立储能系统的时序充放电模型；最后根据微电网孤岛运行方式下的负荷削减策略提出新的可靠性指标，利用该方法对现有的并网型微网进行可靠性模拟评估，其计算方便，结果直观，可以有效掌握并网型微网的供电可靠性。
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公开(公告)号：CN103441497A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310400570.5
申请日：2013-09-05
Applicant: 重庆大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 一种互联电网中外部网络的静态等值方法。它包括建立在边界上有非发电机节点的静态等值模型，让等值前后的两个灵敏度关系式相等，以及推导出外部网络静态等值后的虚拟发电机电压、等值注入电流和对地等值支路等步骤；在进行上述计算过程中，本发明还在静态等值模型的边界上，增设了边界上的非发电机节点的对地等值支路。本发明在内部网络内的线路无功注入功率和有功注入功率的最大安全误差与相对误差都得到一定的改善，内部网络内的节点最大电压幅值相对误差也得到一定的改善，从而能够获得更高的外部网络的静态等值精度，进而能够更好的对内部网络进行静态安全分析，在对内网进行静态安全分析时，也能够获得更精确的潮流值。
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公开(公告)号：CN101788608B
公开(公告)日：2011-10-05
申请号：CN200910250894.9
申请日：2009-12-31
IPC: G01R27/02
Abstract: 一种独立三绕组变压器电抗参数的估计方法，该方法包括：1)通过基于PMU的或者基于SCADA的三绕组变压器等值电路，来获取该三绕组变压器的PMU多时段数据或者SCADA多时段数据；2) 依据获取的PMU多时段数据或SCADA多时段数据，建立基于PMU多时段数据的或基于SCADA多时段数据的静态模型；3) 基于步骤2)建立的静态模型，形成增广电抗参数估计的最小二乘目标函数，并利用牛顿迭代法求解三绕组变压器电抗参数估计值等步骤。以及在以步骤4)已经求得的三绕组变压器电抗参数估计值为基础，再利用蒙特卡洛模拟方法来进行进一步电抗参数估算的附加步骤。本发明具有电抗参数的估计值与其静态模型的初始值无关，收敛性较好、电抗参数初值的鲁棒性好等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102005758A
公开(公告)日：2011-04-06
申请号：CN201010545492.4
申请日：2010-11-16
Applicant: 重庆大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 一种基于内网实测信息的两端口外网静态等值方法，其步骤如下：(1)建立外网的简化Ward等值电路，简称为SWM；(2)根据边界节点及内网多个时段的状态信息建立SWM等值参数的多时段最小二乘估计模型，并应用高斯牛顿法求解SWM的等值参数；(3)建立同一外网的扩展电压源支路Ward等值电路，简称为EWM；(4)根据SWM和EWM参数的约束关系，以及边界节点及内网多个时段的状态信息，建立EWM等值参数的多时段最小二乘估计模型，并应用高斯牛顿法求解EWM的等值参数，所得EWM即为外网最终的等值电路。其优点是：无需任何外网信息，工程适应性强；当内网潮流小幅或大幅变化时都有很高的等值精度。
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公开(公告)号：CN116525045B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202211492716.9
申请日：2022-11-25
IPC: G16H10/20 , G06F40/30 , G06F40/295 , G06F40/211
Abstract: 本发明公开一种基于语法树的神经心理量表答案筛选方法、系统及介质，方法步骤包括：1)获取测试者的音频，并将音频转录为心理量表文本；2)对标注有词边界的词序列进行依存句法分析，得到文本特征；3)对文本特征进行中心词提取，得到心理量表文本的中心词；4)对心理量表文本的中心词进行分析，得到语义角色识别结果；5)判断所述语义角色识别结果中是否包含MMSE量表中临床总结的语义角色，若是，则得到心理量表答案。系统包括音频获取及转换模块、分词模块、词性标注模块、实体识别模块、依存句法分析模块、中心词提取及分析模块、答案输出模块；本发明可以准确提取出测试者的真实意图，提高了人工智能技术应用在神经心理量表中的准确率。
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公开(公告)号：CN117748455B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202311479235.9
申请日：2023-11-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 一种基于对抗过程的潮流越限智能调整方法，包括以下步骤：1)构造表征多种N‑1场景的潮流数据特征，得到训练集；2)构建基于全连接神经网络的潮流计算模型；3)利用训练集训练潮流计算模型，构建输入输出函数关系；4)获取不满足N‑1校验的待调整潮流状态作为越限潮流样本；5)将越限潮流样本输入至潮流计算模型中，计算潮流样本的输出和越限值，判断是否满足N‑1校验，若不满足则进行步骤6)；6)基于梯度下降法和迭代策略计算出输入调整量，对越限潮流样本进行调整后，返回步骤5)，直至越限潮流样本满足N‑1校验时，结束对抗过程。本发明能够基于对抗过程自动生成使越限潮流调整为满足N‑1校验的潮流状态的调整措施。
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公开(公告)号：CN116629110B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202310570200.X
申请日：2023-05-19
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开一种强泛化能力的最优潮流可信数据驱动求解方法，包括以下步骤：1)对最优潮流输出与输入的固定关系模型进行优化，得到最优潮流输出与输入的梯度关系模型；2)建立考虑最优潮流输出与输入的梯度关系的损失函数；3)对神经网络进行训练，得到最优潮流计算神经网络；4)将输入数据传输至最优潮流计算神经网络的隐含层；5)对输入数据进行解码，得到最优潮流输入特征，若最优潮流计算神经网络对最优潮流输入特征是适应的，则所述隐含层将最优潮流输入特征传输至输出层，解算得到最优潮流输出；本发明增强了最优潮流数据驱动计算方法对新能源渗透率变化的适应能力。
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公开(公告)号：CN113192010B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202110390974.5
申请日：2021-04-12
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开纤维分割方法，步骤为：1)利用边缘检测方法提取待处理图片中所有纤维的轮廓，得到纤维轮廓图片；2)提取纤维轮廓图片中纤维的骨架，并确定纤维的中心位置，得到纤维骨架图片；3)根据纤维骨架图片，确定不同纤维的纤维交叉点和交叉点位置坐标；4)分离纤维轮廓图片中交叉的纤维；5)搜索得到与交叉点相连的游离纤维，并对所述游离纤维进行分割，从而完成处理图片中纤维的分割。本发明可以分割显微镜拍摄图片中重叠交叉的纤维，为纺织品自动化检测打通关键环节。
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