公开(公告)号：CN116628619A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310924990.7

申请日：2023-07-26

申请人： 西南交通大学

发明人： 周福林 ,  高仕斌 ,  陈纪纲 ,  何祥照 ,  张强 ,  曹毅峰 ,  许晓蓉 ,  陈刚 ,  田腾宇 ,  刘飞帆 ,  苏旭磊 ,  张颖文 ,  周强 ,  郑波

IPC分类号： G06F18/2433 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及一种基于车网耦合的未知异常电气现象辨识方法，将典型已知异常电气现象训练数据输入到训练好的辨识模型中，将模型倒数第二层的输出作为每类样本的激活向量。对同一类分类正确样本的激活向量求和并求均值得到每类的平均激活向量。用激活向量和每类的平均激活向量之间的距离拟合每类的威布尔概率分布模型，拟合结果为各类威布尔模型的位置参数、形状参数、比例参数。输入待识别的测试数据，基于威布尔模型拟合结果和调整系数修改测试数据激活向量，计算属于未知异常的概率。本发明将深度学习应用到车网耦合系统未知异常电气现象辨识领域，在对典型异常电气现象辨识的同时可以识别出未知类，解决了现有深度学习无法辨识未知异常的难题。

公开(公告)号：CN116628619B

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310924990.7

申请日：2023-07-26

申请人： 西南交通大学

发明人： 周福林 ,  高仕斌 ,  陈纪纲 ,  何祥照 ,  张强 ,  曹毅峰 ,  许晓蓉 ,  陈刚 ,  田腾宇 ,  刘飞帆 ,  苏旭磊 ,  张颖文 ,  周强 ,  郑波

IPC分类号： G06F18/2433 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及一种基于车网耦合的未知异常电气现象辨识方法，将典型已知异常电气现象训练数据输入到训练好的辨识模型中，将模型倒数第二层的输出作为每类样本的激活向量。对同一类分类正确样本的激活向量求和并求均值得到每类的平均激活向量。用激活向量和每类的平均激活向量之间的距离拟合每类的威布尔概率分布模型，拟合结果为各类威布尔模型的位置参数、形状参数、比例参数。输入待识别的测试数据，基于威布尔模型拟合结果和调整系数修改测试数据激活向量，计算属于未知异常的概率。本发明将深度学习应用到车网耦合系统未知异常电气现象辨识领域，在对典型异常电气现象辨识的同时可以识别出未知类，解决了现有深度学习无法辨识未知异常的难题。

公开(公告)号：CN118659388A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202410636293.6

申请日：2024-05-22

申请人： 中国铁路成都局集团有限公司 ,  西南交通大学

发明人： 苏旭磊 ,  王腾 ,  胡海涛 ,  刘洋龙 ,  王科 ,  万桂英 ,  何祥照 ,  袁玉昌 ,  傅祺 ,  姜宏 ,  杨姚 ,  凌阳 ,  何飞 ,  丁荣 ,  张颖文 ,  贺凡 ,  廖赟 ,  周强 ,  侯小兵 ,  戢峻森 ,  蒋汶兵

IPC分类号： H02J3/14 ,  B60L9/00 ,  B61L27/10 ,  B61L27/60

摘要： 本发明公开了一种基于行车运行图优化的多牵引变电所最大需量削减方法，包括步骤：建立负荷功率‑运行过程对应的列车负荷模型库；根据行车运行图获取列车r进入牵引变电所m的供电区间的时间；生成列车r调整首发站发车时间后的全天负荷功率向量；以求取M个牵引变电所总的最大功率需量的最小值为目标，以列车r在首发站的发车时间为优化变量，建立目标函数；确定约束条件；求解目标函数中的二元变量，调整行车运行图中列车r在各站点的发车和/或到站时间；按照相同方法调整行车运行图中所有列车在各站点的发车和/或到站时间。本发明将高速铁路沿线各牵引变电所作为独立单元，协同考虑其各自的最大需量特性，实现系统总体的最大需量削减。