一种交直流混联充电站
    4.
    发明授权

    公开(公告)号:CN113665389B

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN202111085899.8

    申请日:2021-09-16

    Abstract: 本发明公开了一种交直流混联充电站,包括凹槽和岗亭,岗亭内安装电脑,所述凹槽内安装停车位,所述停车位内设有充电设备安装腔,所述充电设备安装腔通过开口与停车位的上表面连通,所述停车位的上表面上固定安装防护外壳,所述充电设备安装腔内固定安装电机和螺纹杆,所述电机的转轴通过联轴器带动螺纹杆进行同步转动,所述充电设备安装腔内还设有若干导杆,还包括充电设备箱,所述充电设备箱内安装交直流混联充电系统,所述充电设备箱内设有螺纹管,所述螺纹杆的上端插入螺纹管内,所述螺纹杆的外螺纹与螺纹管的内螺纹啮合,所述停车位的上表面上设有压力检测槽。本发明的有益效果是,结构简单,功能多样,实用性强。

    一种电缆早期故障辨识方法
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113971416A

    公开(公告)日:2022-01-25

    申请号:CN202111111740.9

    申请日:2021-09-23

    Abstract: 本发明提出的是一种电缆早期故障辨识方法,该方法包括:步骤S1:选取电缆故障相电流作为原始信号,对原始信号进行预处理;所述预处理包括利用VMD对原始信号进行信号分解和降噪,降低原始信号中的高斯白噪声;步骤S2:选择预处理后信号的时域特征和精细化多尺度散布熵的前五个尺度值构造特征向量F,对提取的特征向量F进行归一化处理构建辨识模型输入特征向量,使其分布在[‑1,1],作为对深度置信网络输入的特征向量;步骤S3:初始化DBN模型参数,通过预训练进行DBN模型的训练,利用PSO算法对深度置信网络结构进行优化。本发明提高了辨识模型的鲁棒性和稳定性,提高了故障辨识的效率和准确性。

    基于粒子群算法优化支持向量机的配电网故障选线方法

    公开(公告)号:CN116466189A

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202310512915.X

    申请日:2023-05-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群算法优化支持向量机的配电网故障选线方法,包括步骤:一、获取配电网中各条线路的暂态零序电流;二、对各条线路的暂态零序电流信号进行傅里叶变换,得到暂态零序电流频域信号;三、频域信号输入预先训练好的粒子群算法优化支持向量机模型中,输出配电网故障选线结果;四、判断步骤三选出的故障线路的暂态零序电流的包络线斜率是否与非故障线路的暂态零序电流的包络线斜率正负相反,当相反时,将步骤三选出的故障线路确定为故障线路;否则,返回执行步骤一。本发明能够在各种单相接地故障条件下准确选出故障线路,灵敏性、可靠性和快速性好,便于推广应用。

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