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公开(公告)号：CN114091348A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111445231.X
申请日：2021-11-30
Applicant: 山西潞安环保能源开发股份有限公司王庄煤矿 , 辽宁工程技术大学 , 葫芦岛辽工技大科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种鼠群算法优化的电能质量问题分类方法，明涉及电能质量检测领域，通过将采集到的电能质量数据建立电能质量数据库，设置比例将数据库划分为训练集数据与测试集数据；将训练集中电能质量数据序列基于鼠群算法进行分析运算；确定深度极限学习机的拓扑结构以及相关参数的设置；将深度极限学习机训练得到的均方误差作为鼠群算法适应度值；将训练集数据输入到鼠群化深度极限学习机；根据训练集训练后的鼠群化深度极限学习机测试集的实验结果，计算分类精确度；在解决电能质量分类问题时精确度得到提升，减少电能质量问题对生产造成的经济损失。
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公开(公告)号：CN115842468A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211484379.9
申请日：2022-11-24
Applicant: 山西潞安矿业集团慈林山煤业有限公司李村煤矿 , 辽宁工程技术大学 , 葫芦岛辽工技大科技有限公司
Inventor： 茹瑞鹏 , 李燕杰 , 郭志强 , 曹一对 , 赵春洲 , 田锦绣 , 田珑 , 张春龙 , 常永祥 , 杨伟东 , 王祖杰 , 路凯 , 齐冀 , 石纯 , 刘尚霖 , 邵靖宇 , 陈子林 , 周文铮 , 管智峰
IPC: H02M1/12 , H02M7/483 , H02M7/5395 , H02M7/5387 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于改进搜索算法的谐波主动抑制优化方法，涉及逆变器谐波技术领域；通过构建逆变器电路拓扑结构，获取其对称特性；基于麻雀搜索算法(SSA)引入Circle序列、自适应惯性权重、柯西高斯变异策略，以构建改进的动态搜索算法；基于改进的动态搜索算法，将多目标不等式约束问题转换为单目标问题，通过改进的动态搜索算法迭代计算得到全局最优解；以提高迭代搜索能力，改善收敛效果，降低输出电压谐波畸变率(THD)，满足谐波抑制的电网标准。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114492192A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210105512.9
申请日：2022-01-28
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种双重自扰动海洋捕食者算法优化的变压器故障诊断方法，涉及变压器故障诊断领域，利用最小二乘支持向量机LS‑SVM的搜索范围广、寻优效率高的特点，改进原生海洋捕食者算法(Marine Predators Algorithm,MPA)易陷入局部最优解的算法缺陷，提出双重自扰动海洋捕食者算法(Double‑self‑disturbances Marine Predators Algorithm,DMPA)，在算法实现双重自扰动的同时协调局部开发能力和全局探索能力，同时与LS‑SVM网络有机结合以改善该网络的精确性与鲁棒性，提升变压器故障诊断的识别效率与分类精度，实现变压器故障实时诊断，保障现代化电力系统的安全性与可靠性。
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公开(公告)号：CN113887840A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111360147.8
申请日：2021-11-17
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提出一种改进量子粒子群优化的瓦斯信号演化趋势预测方法，涉及瓦斯信号预测领域，通过井下瓦斯传感器收集瓦斯信号时间序列数据，形成瓦斯信号时间序列库；对存储到瓦斯信号时间序列库中的瓦斯信号数据进行小波去噪预处理；基于最小微熵率法同时计算瓦斯信号时间序列的延迟时间τ和嵌入维数m；将处理后的瓦斯信号序列基于改进的量子粒子群算法预测瓦斯信号演化趋势；利用改进的量子粒子群算法优化Elman算法的权值和阈值ω和θ，利用Elman算法具有动态反馈环节的优越性，与Elman有机结合改进传统粒子群优化算法易陷入局部最优解的算法缺陷，实现煤矿回采工作面瓦斯信号演化趋势的准确动态预测。
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公开(公告)号：CN114444395B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210105466.2
申请日：2022-01-28
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 一种量子变异多元宇宙优化的供电线路故障辨识方法，涉及供电线路故障辨识领域；通过在传统多元宇宙优化算法中引入量子粒子群算法，并在算法中引入粒子平均最优位置，使算法具有更好的收敛精度与速度；采用柯西‑高斯变异策略，解决传统多元宇宙优化算法迭代的后期，个体快速同化，出现局部最优停滞的情况；对短路故障进行有效的辨识，从而为维修人员提供良好的故障数据信息，及时地将线路的短路故障切除，避免事故的扩大，保证电力系统的稳定运行。
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公开(公告)号：CN113887840B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111360147.8
申请日：2021-11-17
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提出一种改进量子粒子群优化的瓦斯信号演化趋势预测方法，涉及瓦斯信号预测领域，通过井下瓦斯传感器收集瓦斯信号时间序列数据，形成瓦斯信号时间序列库；对存储到瓦斯信号时间序列库中的瓦斯信号数据进行小波去噪预处理；基于最小微熵率法同时计算瓦斯信号时间序列的延迟时间τ和嵌入维数m；将处理后的瓦斯信号序列基于改进的量子粒子群算法预测瓦斯信号演化趋势；利用改进的量子粒子群算法优化Elman算法的权值和阈值ω和θ，利用Elman算法具有动态反馈环节的优越性，与Elman有机结合改进传统粒子群优化算法易陷入局部最优解的算法缺陷，实现煤矿回采工作面瓦斯信号演化趋势的准确动态预测。
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公开(公告)号：CN114444395A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210105466.2
申请日：2022-01-28
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 一种量子变异多元宇宙优化的供电线路故障辨识方法，涉及供电线路故障辨识领域；通过在传统多元宇宙优化算法中引入量子粒子群算法，并在算法中引入粒子平均最优位置，使算法具有更好的收敛精度与速度；采用柯西‑高斯变异策略，解决传统多元宇宙优化算法迭代的后期，个体快速同化，出现局部最优停滞的情况；对短路故障进行有效的辨识，从而为维修人员提供良好的故障数据信息，及时地将线路的短路故障切除，避免事故的扩大，保证电力系统的稳定运行。
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