一种随机森林的电网设备带电作业不同电压等级识别方法

    公开(公告)号:CN114971264B

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202210561004.1

    申请日:2022-05-23

    摘要: 本发明提出一种随机森林的电网设备带电作业不同电压等级识别方法。本发明通过多个历史时刻不同类型样本数据构建总训练集,然后对总训练集进行随机采样,共产生K个样本训练集与袋外数据集。在此基础上,根据历史数据得到各样本历史最大值与最小值,并进行等分;然后,建立基尼值计算模型,并根据基尼值计算模型确定各样本基尼值最小值时下级分支树集合,进而确定全部训练样本的决策树集合。其次,根据袋外数据集计算样本树的操作特性曲线面积值,并将该值作为样本树的权值,计算随机森林树集成策略模型。最后,新样本根据建立的随机森林集成策略模型进行有权重投票,得票最高类别为最终分类决策。本发明有效提升电力设备带电作业预警水平。

    低频降噪隔声结构
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117496932A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311508365.0

    申请日:2023-11-14

    摘要: 本发明涉及一种低频降噪隔声结构。该结构包括背板和至少一个薄膜超构材料构件,薄膜超构材料构件包括框架、质量块及弹性薄膜,框架安装于背板厚度方向的一侧,弹性薄膜的外周均连接于框架,并被张紧,质量块连接于弹性薄膜背离背板的一侧,且位于弹性薄膜的中心位置。通过在背板上设置至少一个薄膜超构材料构件,并在弹性薄膜的中心设置质量块,根据对弹性薄膜振动响应的分析,弹性薄膜与质量块整体系统的局域共振特性能够产生反共振模态,使得弹性薄膜中心处的振动相位与声源声波的振动的相位相反,使得声波对弹性薄膜的作用力与弹性薄膜的弹性回复力相互抵消,从而大大地抑制了声波的振动,使得声波无法传播,从而提高对低频噪声的隔声效果。

    一种5G宏蜂窝/微蜂窝异构网络抗干扰管理方法

    公开(公告)号:CN116347633A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310298751.5

    申请日:2023-03-24

    摘要: 本发明涉及5G网络抗干扰管理技术领域,尤其涉及一种5G宏蜂窝/微蜂窝异构网络抗干扰管理方法,针对当前现有的5G网络抗干扰管理技术仍存在宏基站的发射功率远远大于其他的低功率节点导致宏基站对低功率节点中边界用下行接收的干扰十分严重的问题,现提出如下方案,其中包括以下步骤:S1:管理准备,S2:技术扩增,S3:节点分类,S4:时隙配比,本发明的目的是根据不同的需求接入选择资源分配方案,将边缘频段进一步划分为主控频段、优先频段及借用频段,通过高干扰指示/过载指示更新机制完成了对边缘频段的调度,对干扰管理算法的研究,可以有效减小干扰的影响。

    一种柔性直流输电系统的高频谐波保护方法及装置

    公开(公告)号:CN114665496A

    公开(公告)日:2022-06-24

    申请号:CN202210330034.1

    申请日:2022-03-31

    IPC分类号: H02J3/36 H02J3/01 H02H7/26

    摘要: 本发明公开了一种柔性直流输电系统的高频谐波保护方法及装置,方法包括下述步骤:检测并采集柔性直流输电系统的关键电气量;对关键电气量进行高频检测,计算高频特征量;基于傅里叶变换,计算关键电气量的高频谐波特征量;设置高频特征系数、高频谐波保护动作定值及高频谐波保护动作延时,并结合高频特征量和高频谐波特征量判断高频谐波保护动作。本方法对关键电气量进行高频检测,检测方法简单,并且仅需通过傅里叶变换进行少量次数的谐波计算,降低了计算负载,可以完成对柔性直流输电系统中全设备谐波保护的全覆盖,兼顾了保护设置的灵敏性和清晰性,减少了柔性直流输电系统针对单一元件配置谐波保护的复杂性。

    变电站二次系统网络入侵检测方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN114003900A

    公开(公告)日:2022-02-01

    申请号:CN202111241393.1

    申请日:2021-10-25

    IPC分类号: G06F21/55 G06F21/56

    摘要: 本申请涉及一种变电站二次系统网络入侵检测方法、装置及系统。所述变电站二次系统网络入侵检测方法,包括:获取待检测数据;采用入侵检测模型处理待检测数据,得到处理结果;处理结果包括重建概率;入侵检测模型为通过提取变电站二次系统的入侵检测数据集中的有效的特征子集,并将有效的特征子集输入基于自注意力机制的变分自编码器中进行训练得到;判断重建概率是否超出阈值,根据判断结果确认待检测数据是否为入侵数据。本申请用于解决当前基于深度学习的入侵检测算法在检测未知攻击时精度不足的问题,能对异常网络流量实行有效检测,并且可以有效提高对网络未知攻击的检测性能,以及提高对网络攻击的检测率,增强变电站二次系统的安全性。