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公开(公告)号：CN118889280A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410859815.9
申请日：2024-06-28
申请人： 中铁第四勘察设计院集团有限公司 , 三峡大学
摘要： 一种带水冷却的抗极端天气铁路弱电系统，包括经过桥梁下侧的布线管，布线管内穿过信号电缆；布线管包括外管、内管，内管和外管之间形成冷却槽，冷却槽下端设有出水口，冷却槽上端与取水装置连通；取水装置包括抽水管，抽水管下端伸入到河水中、上端通过引水管与抽气管连通，抽气管上端靠近动车一侧的负压区；所述抽气管的下端一侧通过导管与冷却槽连通；所述导管内安装单向阀。本发明提供的一种带水冷却的抗极端天气铁路弱电系统，可降低信号电缆的老化速度。
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公开(公告)号：CN114049305B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202111203745.4
申请日：2021-10-15
申请人： 三峡大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/088 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N5/04 , G06N3/048 , G06V10/766
摘要： 基于改进ALI和Faster‑RCNN的配电线路销钉缺陷检测方法，包括以下几个方面：收集配电线路的销钉缺陷图像，并在销钉缺陷图像数据上人工标记，构建训练样本集。搭建网络结构，第一个是对抗学习推断网络，基本结构由推断网络、生成网络和判断器三部分组成。第二个是Faster‑RCNN网络。根据获取的训练样本，进行检测模型训练，训练指定步数后，完成训练。将待检测图像输入到训练好的对抗学习推断网络，输出高质量重构的销钉图像，最后通过训练好的Faster‑RCNN网络完成缺陷的识别。该方法可以增强配电线路销钉图像局部纹理、边缘等细节信息，以改善图像质量，并结合目标检测算法提取准确的特征，以实现销钉缺陷的智能检测。
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公开(公告)号：CN117977826A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311827432.5
申请日：2023-12-26
申请人： 三峡大学
摘要： 本发明公开了一种基于原边可变电感的CLC‑S型无线电能传输系统及稳压策略，系统包括直流输入电源，全桥逆变电路、补偿网络与耦合机构、整流滤波电路及负载。可变电感的结构包括中柱主绕组、两侧偏置绕组、磁芯结构以及无线通讯反馈电路；本系统利用可变电感代替原边补偿电感，当耦合线圈偏移导致线圈互感下降时，负载端电压减小，通过调节可变电感大小,使互感处于电压增益曲线极大值点，来稳定负载端输出电压；可以使无线电能传输系统的输出电压维持在一个允许的误差范围内，从而解决了系统因耦合机构发生偏移导致系统输出电压波动的问题，提高了系统耦合机构偏移下的输出电压稳定性。
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公开(公告)号：CN107340457B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN201710414775.7
申请日：2017-06-05
申请人： 三峡大学
摘要： 一种新型配电网故障定位装置，包括半圆环形PCB洛氏线圈，在半圆环形PCB洛氏线圈的内侧设有用于夹持导线的柔性固定块，在半圆环形的PCB洛氏线圈的外部设有洛氏线圈护壳，在洛氏线圈护壳的外围设有屏蔽环，在屏蔽环的外围设有屏蔽护壳，两个屏蔽护壳铰接于铰接点处；还包括扭转弹簧，扭转弹簧连接于两个屏蔽护壳上，用于使两个屏蔽护壳围成一个圆环结构；所述半圆环形PCB洛氏线圈上设有用于连接线圈的接线孔。本发明提供一种新型配电网故障定位装置，对故障定位装置的结构和供电方式进行改进，并结合注入法定位故障，提高单相接地故障定位的准确度和缩短故障定位时间。
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公开(公告)号：CN116526450A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310413356.7
申请日：2023-04-14
申请人： 三峡大学
IPC分类号： H02J3/00 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/20
摘要： 计及误差补偿的两阶段短期电力负荷组合预测方法，采用VMD将原始负荷数据序列进行分解；基于萤火虫扰动优化的麻雀搜索算法FASSA优化BiLSTM模型中的参数设置，确定最优超参数；将求得的最优超参数代入到BiLSTM模型，重新进行训练测试，得到初始负荷预测模型；将初始负荷预测模型输出的初始负荷预测值与真实值作差，得到误差序列，考虑误差序列以及外界影响因素，建立基于BiLSTM网络的误差补偿模型，得到误差补偿值；将获取的初始负荷预测值和获取的误差补偿值相加，即为最终的负荷预测结果。该方法有效避免了因外界影响因素诸如一天中时刻、温湿度、日类型以及预测模型预测过程中的固有误差对居民用户短期负荷预测性能造成的影响，进一步提高短期负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN110533089B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN201910764470.8
申请日：2019-08-19
申请人： 三峡大学
IPC分类号： G06F18/2323 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06Q50/06
摘要： 基于随机森林的自适应非侵入式负荷识别方法，包括建立用电负荷特征数据库；从每个切换事件中提取所需的负荷特征；将所得负荷特征进行归一化处理后，获得所需样本点；样本点由未知模式识别模块处理，为样本点分配“已知”标签、或“未知”标签；所有标签为“已知”样本点，利用随机森林算法得出识别结果；所有标签为“未知”样本点，由在线聚类模块处理，若产生新聚类，用户可以选择是否将类标签分配给聚类；带标签的新聚类，通过在线更新模块更新随机森林和未知模式识别模块对已有知识进行更新;“未知点”通过新随机森林得出识别结果。本发明可以将容易错误分类的负荷识别为“未知”，并在获取新知识后完成正确的识别，有利于促进未知负荷模式的有效识别。
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公开(公告)号：CN109684673B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201811466907.1
申请日：2018-12-03
申请人： 三峡大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/23213 , G06F113/04
摘要： 一种电力系统暂态稳定结果的特征提取和聚类分析方法，包括以下步骤：1)对暂态稳定的特征数据进行归一化的预处理，以对数据进行聚类；2)将预处理的数据利用改进的聚类算法进行特征提取和异常点判断；3)对聚类效果进行有效性评价；4)将从瞬态稳定中提取的数据特征结合地理位置信息进行分析。本发明的目的是为了解决现有对电力系统暂态稳定结果特征提取和聚类的方法存在的归一化程度较低，不同参量间联系不紧密，网络收敛较慢的技术问题。可以有效准确提取系统数据特征，为电力系统规划人员对系统响应识别提供帮助。
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公开(公告)号：CN115765507A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211399434.4
申请日：2022-11-09
申请人： 三峡大学
摘要： 一种用于储能逆变一体装置后级的三电平双降压变换电路，包括储能电池，双向DC‑DC变换器，开关管S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7，二极管D1、D2、D3、D4、D5、D6、D7，电感L1和L2，电容C1和C2。该三电平双降压变换电路包括由开关管S4，二极管D3、D4、D5、D6连接构成的双向开关管以及由开关管S2和S3、二极管D1和D2、电感L1和L2组成的双降压电路结构。本发明三电平双降压变换电路将三电平技术和双降压电路结构进行了有机融合，具有开关管电压应力低、可靠性高以及效率高等优点。
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公开(公告)号：CN113190975B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110390987.2
申请日：2021-04-12
申请人： 三峡大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F113/08 , G06F119/08
摘要： 计及热量非对称损失的随机电热耦合系统优化调度方法，包括基于考虑实际热量损失的热网管道热量迁移过程，建立计及热量非对称损失的热力系统模型；采用所述热力系统模型，并在传统电热耦合系统结构中考虑风电不确定性的影响，建立随机电热耦合系统优化调度模型；基于所述优化调度模型，采用信息间隙鲁棒优化方法对其风电不确定性进行建模和对优化调度模型的松弛求解。本发明方法考虑了热网管道的热量非对称损失过程，充分发挥热力系统的热量迁移动态特性，以提升随机电热耦合系统的风电消纳水平和经济效益。并采用信息间隙鲁棒优化方法进行求解，能够适用于随机电热耦合系统存在风电不确定性的现状，充分保证系统运行的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN111798049B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010625422.3
申请日：2020-06-30
申请人： 三峡大学
摘要： 一种基于集成学习与多目标规划的电压稳定评估方法，步骤1：基于同步相量测量单元测量的电力系统电力运行数据，利用连续潮流法，求解电力系统P‑V曲线，构建电压稳定裕度指标，建立初始样本集；步骤2：对初始样本集进行特征选择，从大量电力系统运行变量中选出与VSM相关度高的变量作为关键特征，以此形成高效样本集；步骤3：基于高效样本集，结合集成学习和多目标规划，构建电压稳定评估模型；步骤4：基于广域测量系统的提供的实时数据，利用VSA模型，对电力系统进行在线VSA。该方法利用集成极限学习机对电力系统进行VSA，具有较强的鲁棒性和较高的精度，并结合MOP对聚合参数进行优化，进一步提高了评估模型的准确性。
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