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公开(公告)号：CN118611009A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410549692.9
申请日：2024-05-06
申请人： 新疆大学
IPC分类号： H02H9/02
摘要： 一种具有选择性及阶段性的主动限流控制方法及系统，包括：直流电网发生直流故障后，通过实时计算正负两极的电流比值w确定故障极；确定故障极后，根据直流线路单端首行波斜率获得一阶段主动限流控制策略的启动条件，并根据限流电抗器电压构成第一阶段限流控制策略；根据线路两端电流突变量积分作为二阶段主动限流控制策略的启动条件，并根据首行波斜率信息构成第二阶段限流控制策略；计算直流电流作为限流控制策略的退出判据，满足判据则退出主动限流。本发明限流控制策略直接作用于阀控制级，延时控制短，作用快，可减小限流控制对故障范围的影响。
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公开(公告)号：CN118608498A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410774542.8
申请日：2024-06-17
申请人： 新疆大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/82 , G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/048
摘要： 本发明公开了一种绝缘子缺陷检测方法、装置、终端、存储介质和计算机程序产品，该方法包括：获取设定输电线路的绝缘子数据集；对所述绝缘子数据集进行预处理，得到样本数据；基于YOLOv5模型进行模型搭建，搭建得到轻量化深度神经网络；利用所述样本数据，对所述轻量化深度神经网络进行训练，得到绝缘子缺陷检测轻量化模型，以使用所述绝缘子缺陷检测轻量化模型对不同场景下的绝缘子进行缺陷检测。该方案，通过在YOLOv5模型的基础上提出适配多种场景的绝缘子缺陷检测轻量化模型，有效提升绝缘子缺陷检测轻量化模型在各种场景下的故障诊断率和诊断速度。
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公开(公告)号：CN118588055A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410785515.0
申请日：2024-06-18
申请人： 新疆大学
IPC分类号： G10L13/02 , G10L13/047 , G10L25/18 , G10L25/30
摘要： 本发明公开了一种基于GAN的语音合成声码器方法，主要涉及语音信号处理的语音合成技术领域；包括步骤：S1、设计一个生成器，并进行训练，将梅尔频谱图转换为语音信号；S2、设计一个判别器，并进行训练，判别器与生成器联合训练；S3、将特征匹配损失用于训练生成器，并加入额外的损失；S4、制定生成器和鉴别器的对抗损失函数；本发明能够同时兼顾训练稳定性和梯度丢失的问题。
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公开(公告)号：CN118539394A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410532098.9
申请日：2024-04-29
申请人： 新疆大学
摘要： 一种全直流风电输电系统纵联保护方法及相关装置，包括：当直流线路发生故障时，对全直流风电输电系统送出线路保护安装处进行实时电流信号采集，对采集的电流信号进行解耦预处理得到线模电流行波；计算电流的变化率，确定故障是否为正向故障；正向故障下，对线路两端线模电流行波进行最小二乘法拟合，得到内部和外部故障情况下拟合电流前、反行波在两端的差异曲线特征；以外部故障处电流行波的计算值为标准，通过比较电流行波的拟合曲线和计算曲线的相似度来区分内部故障和外部故障，结合正、负极的故障电流聚集量之比进行故障选极。具有较强的抗故障阻抗和抗噪声干扰能力。此外，该方法不需要严格的数据同步、更高的采样率和通过仿真设置的值。
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公开(公告)号：CN118532304A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202310149560.2
申请日：2023-02-22
申请人： 新疆圣卓达电力工程有限公司 , 新疆大学
摘要： 本发明涉及风力发电技术领域，且公开了一种风力发电机叶片结冰监测装置，包括机组支撑架，所述机组支撑架的顶部固定安装有风电风机，所述风电风机的动力端外部固定安装有风叶，所述机组支撑架的右侧固定安装有连接架，所述连接架的内部固定安装有延伸至其下方的数据机房，所述连接架的右侧固定安装有底部与地面固定的支撑检测构件，所述支撑检测构件的移动端前侧固定安装有检测板，所述检测板的外部设置有感应器组，所述检测板的底部固定安装有摄像头，所述支撑检测构件的左侧固定安装有电动滑台。该风力发电机叶片结冰监测装置及监测方法，具备可方便的对风力发电覆冰情况进行监测及预测优点。
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公开(公告)号：CN118530379A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410593280.5
申请日：2024-05-14
IPC分类号： C08B31/12 , C02F1/26 , C02F1/56 , C02F103/30 , C02F101/30
摘要： 本发明公开了一种萃取和絮凝双功能水处理剂的制备方法及用途，该方法通过在三聚氯氰上引入不同碳链的胺类得到疏水化试剂，将疏水化试剂醚化到淀粉主链，制备兼具萃取和絮凝双重功能的水处理剂。该水处理剂能够借助絮凝或萃取两种方式高效去除水体中的污染物，充分发挥萃取和絮凝技术各自的优势，便于灵活选用不同的水处理方式处理工业废水，以满足不同场合对废水处理的需求。有效解决传统絮凝剂水体残留高、回收难等问题，同时也大幅降低了萃取过程中稀释剂的用量。为印染废水的处理提供了高效、可持续的策略，提升了末端污染物处理效果与废物资源回用效率，有力推进资源节约集约利用和发展循环经济。
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公开(公告)号：CN118523268A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410657678.0
申请日：2024-05-26
申请人： 新疆大学
摘要： 本发明公开了一种基于余弦变换DTW算法的含分布式电源配电网纵联保护判据。因风、光等分布式新能源电源出力的间歇性和波动性，当其大规模接入电力系统后，传统的单电源辐射型配电网变成多源网络，依赖于短路电流整定的三段式保护的速动性和可靠性明显降低，使得高成本、低灵活性的光纤网络无法满足纵联保护对通信的要求。为解决此问题，发明一种基于余弦变换DTW算法的含分布式电源配电网纵联保护判据，在故障发生时能够及时、准确地完成保护动作，提升了配电网在传输速率、时延和稳定性方面的性能，使其具有更优秀的抗时延特性、速动性、可靠性、抗干扰和容错性。
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公开(公告)号：CN118485914A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410478056.1
申请日：2024-04-19
申请人： 新疆大学
摘要： 本申请公开了农作物的生长状况检测模型训练方法、检测方法及设备，该方法包括：获取目标检测网络基于待输入图像输出的第一预测结果；获取生长状况预测区域与生长状况标注区域之间的绝对值损失和交并比损失，获取生长状况预测标签与生长状况标注标签之间的分类损失；根据绝对值损失、交并比损失、分类损失、第一权重系数、第二权重系数、第三权重系数以及预设的总体损失生成模型，生成第一预测结果的总体损失；基于所述总体损失优化所述目标检测网络的模型参数，基于优化后的模型参数和训练集迭代训练所述目标检测网络，将训练完成的所述目标检测网络设置为农作物的生长状况检测模型。本申请有利于提高农作物的生长情况的检测效率。
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公开(公告)号：CN118447856A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410665440.2
申请日：2024-05-27
申请人： 新疆大学
摘要： 本发明提供一种基于声学特征的无人机身份认证方法，属于声音事件检测领域。其中，该方法包括：通过数据采集模块从指定的麦克风中收集声音样本，收集到的声音样本按照预定义的时间间隔进行采样和评估；对采集到的声音样本进行数据增强，并将数据增强后的声音数据划分为训练集和测试集；利用特征提取模块从声音样本中提取出能够反映无人机声音特征和行为模式的数字化特征，以形成特征集合；构建基于CNN‑Transformer混合网络的认证模型，并将所述训练集声音特征送入模型中进行训练，得到训练后的认证模型；将所述测试声音特征送入认证模型中进行测试，以对测试集声音样本进行认证，从而实现对无人机的身份认证任务。采用本申请的技术方案，使用一种基于CNN‑Transformer的深度学习结构，能够充分利用从声音中提取的特征，以提高无人机身份认证的准确性和可靠性。该深度学习模型能够有效地识别和分析无人机发出的声音信号，从而实现对无人机身份的精准认证。
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公开(公告)号：CN118428784A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202311365881.2
申请日：2023-10-19
IPC分类号： G06Q10/0639 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F17/13 , G06F17/10
摘要： 本发明公开了一种多能流综合灵敏度分析方法，涉及综合能源系统技术领域，所述多能流综合灵敏度分析方法包括下述操作步骤：S1、IES稳态模型；S2、IES多能流计算；S3、IES灵敏度分析；S4、电网综合灵敏度指标。该多能流综合灵敏度分析方法，通过建立了一个电‑热‑气耦合的IES模型，以CHP、EB、P2G作为耦合器件并采用解耦求解法系统的多能流，并以此为基础，采用灵敏度分析的方法对EB、CHP和P2G联合影响下的IES能流间的交互耦合机理进行研究，定位系统中电、气两种能流的薄弱环节，为系统的安全性研究提供相关依据。
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