一种基于KPCA-MIV-LSTM的故障电弧多域识别方法

    公开(公告)号:CN114239653A

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN202111540125.X

    申请日:2021-12-16

    Abstract: 本发明涉及一种基于KPCA‑MIV‑LSTM的故障电弧多域识别方法,包括:获取不同负载条件下的单相电流信号;分离测量信号中的非相关分量,对获取的单相电流进行预处理;选取KPCA算法预处理后信号中贡献度超过85%的第一主成分作为后续处理目标进行时域、频域和能量域多域特征分析;评估选择对应的负载条件下的高相关特征;将筛选后的高相关特征作为LSTM长短期记忆网络的训练集和测试集,进行不同负载条件下串联电弧故障的检测识别。本发明对故障串联电弧电流信号进行KPCA主成分分析,分离测量信号中的非相关分量,选择贡献度最优解第一主成分分量;从时域、频域和能量域中各种指标对KPCA预处理后的信号进行分析处理。

    基于碳排放流理论的用电侧碳排放精细计量方法

    公开(公告)号:CN115392528A

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202210633405.3

    申请日:2022-06-06

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于碳排放流理论的用电侧碳排放精细计量方法,涉及配电网碳排放流计算技术领域,所述方法包括:基于储能元件充电过程中实时功率值碳流率,求解储能元件的放电碳势,放电碳势为储能元件放点时刻的节点碳势;基于储能元件放电时刻的碳势和储能元件起始充电时刻电量概率模型,得到由日行驶里程表示的节点碳势;基于由日行驶里程表示的节点碳势,预测节点碳势分布。本发明可实现配网侧碳排放的精细计量,据此来分析用户侧的高碳要素,便于相关部门监测用户侧碳排放情况,制定电能消费者的减碳政策。

Patent Agency Ranking