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公开(公告)号：CN117639055A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311318948.7
申请日：2023-10-12
Applicant: 上海电力大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种改进DPC算法的分布式光伏集群划分方法，包括：获取配电网数据，将配电网数据注入功率变化‑电压灵敏度矩阵，联立得到综合灵敏度矩阵，对综合灵敏度矩阵对数化后得到电气距离矩阵；基于KNN‑DPC算法通过综合灵敏度矩阵表征电气距离矩阵计算得出配电网中不同节点间的电气联系紧密程度的数值形式，同时改变算法中的K值求取多个解；根据引入的模块度函数作为结果评价指标，使用KNN‑DPC算法对配电网进行集群划分，本方法可以作为配电网运行安全性与稳定性提升的有力技术支撑，为面向新型电力系统下配网及用户侧电能质量管控提供了可行的理论依据与实践经验。
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公开(公告)号：CN114708169A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210453700.0
申请日：2022-04-24
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习网络GuidedNET与CSPN++相结合的深度图重建方法，能够实现对于室外场景通过激光雷达采集的稀疏点云图投射而成的稀疏深度图转为稠密的深度图。发明包括，建立标准化的原始数据集：包括原始雷达深度图和已经对齐过的RGB图作为该方法的输入；修改GuidedNET特征提取的子网络，解决训练数据时GPU内存消耗较大，完成对特征的初步提取；通过CSPN++网络完成对产生的深度图来进一步细化，保留原始雷达数据中的边缘深度信息，在绝大部分的RGB引导稀疏的深度图的网络中实现对图片高层特征的提取，对空间卷积网络传播速度与传播方向，对不同模态的数据融合，及对深度图边缘信息的细化方面的问题，取得了较好的效果，对于自动驾驶方向有较强的实用价值。
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公开(公告)号：CN114283258A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111616000.0
申请日：2021-12-27
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明提供一种基于CNN的单幅图像生成三维点云的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，采集多个单幅图像，并作为训练数据集。步骤S2，构建图像编码器。步骤S3，将训练数据集输入到图像编码器。步骤S4，构建点云自动编码器。步骤S5，利用ChamferDistance损失函数对点云自动编码器进行训练。步骤S6，构建图像三维点云重建网络模型。步骤S7，利用EarthMover’sDistance损失函数进行训练。步骤S8，将待测单幅图像输入到训练完成的图像三维点云重建网络模型，得到待测单幅图像的三维点云。本发明通过在重建网络中添加注意力机制，将单幅图像先生成简单点云，再生成精确点云，提高了单幅图像三维重建的精度，解决了单幅图像三维重建直接输出点云导致重建精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN118826113A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410691474.9
申请日：2024-05-30
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集群分层的分布式光伏配电网协调优化方法，涉及配电网技术领域，包括构建含分布式光伏的配电网优化模型；建立所述配电网优化模型的约束条件，并对所述配电网优化模型进行线性凸化处理；采用引入一致性变量的凸优化算法对配电网集群的边界耦合支路变量进行更新；在所述凸优化算法中引入自适应变参数加速因子提高算法的收敛速度；选取集群算法收敛所述凸优化算法，完成配电网的协调优化控制。本发明将大规模配电网划分为多个集群，每个集群作为一个子问题独立求解，实现了并行计算，减少了计算时间，子问题之间只需交换边界数据，避免了全量数据交换，降低了通信负担。
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公开(公告)号：CN116428992A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310311756.7
申请日：2023-03-28
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于激光点云输电线覆冰厚度检测与融冰防灾方法及系统，其利用输电线的空间维度特征快速、准确地识别输电线，并采用基于密度聚类的方法够准确的提取单根覆冰输电线，并根据曲线方程计算弧垂值和无风工况下的覆冰厚度，为输电线的运行状态与覆冰险情检测、防止识别不同类冰害事故的发生和输电线路结冰状况检测、监测与预警快速提供技术参考，及实现输电线路与输电线覆冰、光伏电池板和风电旋翼覆冰、融冰预测维护、设计管理的准确性和通用性、及有效的监测和维护预防电力线廊与可再生新型电力的运行与防护灾害。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115995841A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211450908.3
申请日：2022-11-18
Applicant: 上海电力大学
IPC: H02J3/38 , H02J3/46 , H02J3/06 , G06F18/2321
Abstract: 本发明提供了一种基于DPC算法的分布式光伏集群划分方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，根据配电网数据和光伏节点数据进行牛顿‑拉夫逊法潮流计算，获得配电网中各节点的有功‑电压灵敏度矩阵和无功‑电压灵敏度矩阵，进一步获得综合电压灵敏度矩阵；步骤S2，对综合电压灵敏度矩阵依次进行标准化处理和对数处理，基于处理后的综合电压灵敏度矩阵计算各节点间的电气距离，由电气距离构建电气距离矩阵；步骤S3，基于密度峰值聚类算法根据电气距离矩阵对配电网进行集群划分。总之，本方法能够很好地实现对光伏集群进行稳定地划分聚类，且集群间交互支路上流经的功率也更稳定。
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公开(公告)号：CN111324167B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010123212.4
申请日：2020-02-27
Applicant: 上海电力大学
IPC: G05F1/67
Abstract: 本发明公开了一种光伏发电最大功率点跟踪控制方法与装置，包括针对光伏模型中光伏发电最大功率点进行智能追踪；利用强化学习中智能体的反馈信号不断与环境互动，调整和改善智能决策行为，获得最优追踪策略；所述智能体决策出最优储能调度策略，在不断变化的环境中跟踪所述光伏发电最大功率点。本发明的有益效果：在环境条件固定、无先验知识的情况下算法通用，系统结构简单，不易出现误判现象，能准确追踪到最大功率点；并在环境条件突变的情况下，控制策略同时也能够更快速地追踪到最大功率点。
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公开(公告)号：CN113989291A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111219599.4
申请日：2021-10-20
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PointNet与RANSAC算法的建筑物屋顶平面分割方法，包括，标注原始点云，并对标注后的原始点云进行降采，获得预测点云；将预测点云输入至预分割网络，进行屋顶预分割，获得预分割点云；将原始点云与预分割点云对齐，获得还原点云；通过RANSAC算法对还原点云中带有语义信息的屋顶部分进行分割，获得屋顶点云；将非屋顶点云与屋顶点云进行合并，获得建筑物点云，完成建筑物屋顶平面分割；本发明能够处理建筑整体点云，同时将人工语义标注工作从标注屋顶的各个平面简化到标注建筑屋顶部分，保证分割精度的同时，很大程度上减少整体运算时间。
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公开(公告)号：CN111260136A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010055212.5
申请日：2020-01-17
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ARIMA-LSTM组合模型的楼宇短期负荷预测方法，包括步骤，通过数据采集器采集影响因素数据，并将负荷数据和各影响因素数据进行最大最小归一化处理后得到无量纲数据集；选取关键影响因素；计算余弦相似度，获取相似日样本数据作为训练集；将相似日负荷训练集输入到ARIMA-LSTM组合模型中，得到负荷预测结果；其中，所述影响因素数据包括负荷数据、气象数据和日期类型数据；本发明在分析筛选楼宇负荷预测的训练样本数据时，考虑气象因素及日期类型序列的灰色关联度来选取相似日数据序列，有效提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN119090939A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411212461.5
申请日：2024-08-30
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06T7/60 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/762 , G06T3/06 , G06T7/00 , G06T17/00 , G01B11/02 , G01S17/88 , G01S17/08 , G01S7/48
Abstract: 本发明涉及一种基于机载激光雷达的平坦地区输电线路弧垂测量方法，包括：获取输电线路点云数据，并进行预处理；采用预先构建好的基于RandLA‑Net的点云语义分割模型进行点云分割，得到电塔点云和导线点云；对距离电塔点云最近的导线点云进行聚类，确定导线悬挂点和单位档距输电线点云；基于单位档距输电线点云，进行投影和直线拟合，识别出多根三维导线点云；拟合曲线点云，并进行三维导线点云的质量评估和确定最低点缺失导线点云；对残缺点云进行重建；基于重建后的点云，根据两个导线悬挂点高度相同和两个导线悬挂点高度不同的情况，计算出单位档距输电线弧垂数值。与现有技术相比，本发明具有提高测量效率与精度等优点。
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