一种基于改进深度学习模型的电网安全态势预测方法

    公开(公告)号:CN104794534A

    公开(公告)日:2015-07-22

    申请号:CN201510179404.6

    申请日:2015-04-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进深度学习模型的电网安全态势预测方法,属于电力系统安全技术领域。所述方法通过电网数据采集和预处理进行电网安全态势评估;针对电网安全态势评估的指标数据具有关联性强、维数高的特点,提出一种改进的自编码网络方法降低指标数据的维数,利用降维后的数据样本和对应下一时间监测点的电网安全态势值构造训练样本集;最后采用一种改进的深度信念网络构建具有多输入多输出的深度学习态势预测模型进行电网安全态势预测。本发明可以有效的提高电网安全态势预测的速度和预测精度。

    充电桩智能型防误急停装置

    公开(公告)号:CN113910957A

    公开(公告)日:2022-01-11

    申请号:CN202111216429.0

    申请日:2021-10-19

    Abstract: 本发明涉及充电桩智能型防误急停装置,包括急停按钮,急停按钮一部分漏至充电桩外壳的外部,另一部分位于外壳内部,急停按钮位于外壳内部的一端设有限位环,限位环下方设有弹簧,在弹簧的推动下,限位环与外壳侧面接触,外壳内部固定有电磁铁,电磁铁的伸缩杆与限位环背离急停按钮的端面接触。本发明从根本上解决了人为原因造成急停按钮误操作按下,引起设备故障。降低了运营维护成本,提高充电桩在线率。

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