-
公开(公告)号：CN115393310A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211005289.7
申请日：2022-08-22
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
Abstract: 本发明是一种基于改进的YOLOv5s的绝缘子缺陷检测方法，其特点在于，具体步骤如下：原始图像数据的筛选；图像预处理；制作图像数据集；构建基于改进的YOLOv5s的绝缘子缺陷检测网络；网络模型训练；网络模型检测性能评估；网络模型应用。本发明通过无人机的2.4GHz/5GHz的双频通信将图像传输到现场便携式边缘计算设备上，在现场边缘计算设备上实现绝缘子缺陷的快速和准确检测。为了提高绝缘子缺陷检测速度，在保证绝缘子缺陷检测精度满足要求的同时，对YOLOv5s模型进行轻量化处理，降低YOLOv5s模型的复杂度，使其更适合部署在现场的便携式边缘计算设备上，提高绝缘缺陷检测的速度。
-
公开(公告)号：CN115601644A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211292721.5
申请日：2022-10-21
Applicant: 东北电力大学(CN) , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司(CN)
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的低光照度下输电线路图像增强方法，其特点是：本发明设计了基于混合注意力机制的残差模块，并结合并行空洞卷积模块等设计了可以提取更多有效特征信息的生成网络，以对低光照度下输电线路图像进行增强。其次，本发明还设计了基于全局判别网络和局部判别网络的双判别网络的对抗网络，提高了对抗网络对输入图像的判别能力。最后，本发明还设计了基于上述生成对抗网络的低光照度下输电线路图像增强网络的损失函数。本发明可以在有效提高低光照度下输电线路图像亮度的同时，避免增强后的图像出现过度曝光或者曝光不足，以及伪影现象的出现，保留更多的图像细节信息，提高增强后的输电线路图像质量。
-
公开(公告)号：CN115207906A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210829953.3
申请日：2022-07-14
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明属于新能源发电技术领域，具体为一种考虑高载能负荷参与调控的多时间尺度调度方法，包括以下步骤：步骤一：建立高载能负荷运行模型，针对电解铝和碳化硅负荷的可离散调节负荷的调节模型；步骤二：激励型需求响应机制研究，根据IDR响应调控的速度的不同，将IDR分为IDRA和IDRB；步骤三：多时间尺度调度框架，分为日前计划层和日内修正层；步骤四：多时间尺度调度模型建立，并通过CPLEX求解器对设计的多时间尺度调度模型进行求解，分别以系统弃风量最小和日前调度计划与日内风功率预测值之间的偏差最小为目标函数，求得使系统弃风量达到最低的解,通过修正日前风电计划值与日内风功率预测值之间的偏差，进一步提高系统风电消纳。
-
公开(公告)号：CN118864257A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410768131.8
申请日：2024-06-14
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06T3/4076 , G01V1/36 , G06T3/4046 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种基于混合双边注意力的生成对抗网络的地震数据处理方法，包括设计生成对抗网络训练的输入和输出数据形式，设计增加残差块的深度，设计混合注意力，设计双边注意力，设计改变生成器和判别器网络结构后半部分，训练数据集构建，测试集构建，设计生成器和判别器，初始化网络权重，将训练集数据输入SHBGAN训练网络权重，确认模型的超分辨效果以及确认模型的泛化性。本方法可提高对地震数据弱振幅部分和多形态褶皱、断层等地质结构的超分辨重建效果，提高输入数据在通道和空间维度上的相关性，提高生成器的训练稳定性和生成图像的质量，实现对具有复杂结构和强噪声野外地震数据的超分辨重建，提升模型的泛化性。
-
公开(公告)号：CN114387475A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210041161.X
申请日：2022-01-14
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于迁移学习技术领域，具体的说是基于自注意力机制和最小二乘的条件对抗领域自适应方法，该方法包括如下；通过自注意力机制的特征提取网络和最小二乘的条件形成对抗领域自适应损失函数；并提出使用最小二乘损失函数代替条件对抗领域自适应方法中的交叉熵损失函数，解决算法模型出现模式崩塌、梯度消失以及训练过程不稳定等问题；基于自注意力机制和最小二乘的条件对抗领域自适应方法具有训练过程稳定，数据集分类任务精度高和收敛速度快等优点。
-
Patent Agency Ranking
-
公开(公告)号：CN118710523A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410768129.0
申请日：2024-06-14
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06T5/60 , G06T5/70 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于Swin Transformer地震图像处理法，包括设计浅层特征提取模块，设计深层特征提取模块，设计特征重构模块，设计整体网络结构，数据集的构建，采用L1损失和MS‑SSIM损失的混合损失作为本网络的损失函数，初始化模型参数，将训练数据输入到网络模型中进行训练，将保存好的最佳训练模型用于测试集进行测试，输出数据与标签数据进行结构相似性对比，将保存好的最佳训练模型用于真实地震数据测试。本发明处理方法有效解决了缺乏高质量训练数据的问题；通过设计跳跃连接，防止信息丢失，提高模块性能；通过同时使用这两种损失，可以在重建图像中实现细节和结构的平衡，既保留细节信息又提高感知质量。
-
公开(公告)号：CN115207906B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210829953.3
申请日：2022-07-14
Applicant: 东北电力大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于新能源发电技术领域，具体为一种考虑高载能负荷参与调控的多时间尺度调度方法，包括以下步骤：步骤一：建立高载能负荷运行模型，针对电解铝和碳化硅负荷的可离散调节负荷的调节模型；步骤二：激励型需求响应机制研究，根据IDR响应调控的速度的不同，将IDR分为IDRA和IDRB；步骤三：多时间尺度调度框架，分为日前计划层和日内修正层；步骤四：多时间尺度调度模型建立，并通过CPLEX求解器对设计的多时间尺度调度模型进行求解，分别以系统弃风量最小和日前调度计划与日内风功率预测值之间的偏差最小为目标函数，求得使系统弃风量达到最低的解,通过修正日前风电计划值与日内风功率预测值之间的偏差，进一步提高系统风电消纳。
-
公开(公告)号：CN115375138A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211006804.3
申请日：2022-08-22
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明属于新能源开发技术领域，具体为考虑动态碳交易价格的区域综合能源系统优化调度方法，首先建立以火电机组、CHP机组、风电机组、蓄电池、电锅炉等子系统构成的区域综合能源系统模型；将碳交易机制引入区域综合能源系统调度模型中，针对多能源下的不同机组碳排放不同，对阶梯碳排放机制加以改进；通过区域综合能源系统碳排放权模型、目标函数、约束条件建立了考虑动态碳交易价格的区域综合能源系统优化调度模型；最后以三北地区某区域综合能源系统作为研究对象进行了算例分析，其结构合理，能够降低区域综合能源系统的能耗和碳排放，提高系统运行的经济性能和环保性。
-
公开(公告)号：CN115081726A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210796378.1
申请日：2022-07-06
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F17/14 , G06F113/06 , G06F119/06 , G06F119/08 , G06F111/04
Abstract: 本发明属于风电预测技术领域，具体为一种基于预测的低碳调度方法，包括步骤1：变分模态分解(VMD)，变分模态分解是在EMD的基础上提出的一种新型复杂信号分解方法，步骤2：门控循环神经网络预测模型，循环神经网络(RNN)主要用于处理历史时间序列；步骤3：综合需求响应调度模型，负荷侧响应主要包括电负荷响应与热负荷响应；其中电负荷响应主要分为可中断负荷与可转移负荷；热负荷以温度作为调节约束，在可允许的范围内进行调整，称为可调节热负荷，解决在风电预测工作中的梯度消失和梯度爆炸问题，同时降低原始数据的复杂度的非平稳对预测精度的影响，提高深度学习方法的预测性能，以及电力系统调度过程中风电消纳水平低，碳排放量高的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
13
records
(took 0.058 seconds)
