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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111145042A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911411359.7
申请日：2019-12-31
Abstract: 本发明公开一种采用全连接神经网络的配电网电压异常诊断方法，包括：1)、采集待诊断区域一段时间内配电网电压采样数据，进行处理，获得电压数据观测集；2)采用K-means聚类算法将观测集中n个电压数据划分到3个集合中；3)为3个集合中的数据设设置标签；4)将三个集合中的数据分为训练集、测试集和验证集；5)搭建全连接深度神经网络，并采用训练集训练深度神经网络，最终获得训练好的神经网络模型；6)验证集输入训练好的经网络模型，识别验证集中各组数据所述的类别标签，完成配电网电压异常诊断。本发明将深度学习技术应用于电压异常值自动识别方向，相比于其他算法具有高效省力的特点。
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公开(公告)号：CN111123039A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911410985.4
申请日：2019-12-31
Abstract: 本发明公开一种基于同期特征与改进K-means聚类的配电网异常线损诊断方法，包括：1、采集配电网某条线路的线损数据；构建出能反映异常原因的3个关键性指标：实时线损率、近24小时的平均线损率和线损畸变率；步骤2、对异常线损的特征和原因进行分类，初步建立线损异常诊断模式；步骤3、采用改进的K-means聚类方法，确定聚类的数量，并且以大量样本数据对聚类模型进行训练，得到聚类中心；步骤4、将聚类中心的标签映射到各类异常原因；步骤5、最后根据聚类中心对新采集的配电网某条线路的实时线损数据进行自动诊断，得到异常原因。本发明能够速有效对地区线损异常原因进行自动诊断。
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公开(公告)号：CN111079861A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911411006.7
申请日：2019-12-31
Abstract: 本发明公开一种基于图像快速处理技术的配电网电压异常诊断方法，包括：步骤1、通过配电网自动化数据库获取初始数据；步骤2、对所读取的初始数据格式和类型进行转换获得电压日曲线图像，并分类；步骤3、将class1和class2中的数据分为训练集、验证集和测试集；步骤4、利用深度学习的VGG16网络对于处理之后的电压日曲线图像进行特征提取；步骤5、用训练集和验证集中的数据结合深度学习神经网络模型对进行数据训练和模型参数优化，将训练后的数据进行整合；步骤6、将训练好的模型进行保存；输入待检测电压日曲线图像，通过训练好的模型进行特征提取，并映射到分类空间，判断图像类别；输出测试精度。本发明方法能够快速、准确的进行电压数据的处理。
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公开(公告)号：CN111123039B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201911410985.4
申请日：2019-12-31
Abstract: 本发明公开一种基于同期特征与改进K‑means聚类的配电网异常线损诊断方法，包括：1、采集配电网某条线路的线损数据；构建出能反映异常原因的3个关键性指标：实时线损率、近24小时的平均线损率和线损畸变率；步骤2、对异常线损的特征和原因进行分类，初步建立线损异常诊断模式；步骤3、采用改进的K‑means聚类方法，确定聚类的数量，并且以大量样本数据对聚类模型进行训练，得到聚类中心；步骤4、将聚类中心的标签映射到各类异常原因；步骤5、最后根据聚类中心对新采集的配电网某条线路的实时线损数据进行自动诊断，得到异常原因。本发明能够速有效对地区线损异常原因进行自动诊断。
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公开(公告)号：CN207504865U
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201721614232.1
申请日：2017-11-27
Abstract: 本实用新型公开了一种无线信号放大器。其中，该无线信号放大器包括：主机，室外天线和室内天线，其中，主机安装于站室内并从站室内的配电箱或应急电源中取电，主机通过第一通讯线缆与室外天线连接，主机通过第二通讯线缆与室内天线连接，以及主机通过与室外天线和室内天线的连接，完成基站与终端之间上行链路信号和下行链路信号的放大传递。本实用新型解决了相关技术中无线通信传输中存在安全隐患的技术问题。
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