-
公开(公告)号：CN107944573A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711219038.8
申请日：2017-11-28
Abstract: 本发明涉及一种变电站在线监测系统数据准确性的校对方法及系统，其方法包括获取相同时间点的在线监测数据以及离线试验数据，形成校对数据库；根据所述校对数据库获取至少一个校对指标；将所述至少一个校对指标与设定的对应阈值进行比对，生成在线监测系统数据准确性判断结果。本发明的变电站在线监测系统数据准确性的校对方法，可以对在线监测系统性能实现动态标定，能够及时发现在线监测系统的异常状态，为及时处理故障、杜绝漏报事件的发生以及评定在线监测系统厂家的产品性能提供帮助。
-
公开(公告)号：CN107947187B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201711219028.4
申请日：2017-11-28
Abstract: 本发明涉及一种应对直流偏磁引起无功缺额的多变电站协调控制方法，包括以下步骤，S1，判断直流落点密集区域内任意换流站是否进入单极大地运行状态，若是，则执行S2，若否，则执行S3；S2，通过WAMS系统采用延时的方法协调控制直流落点密集区域内各变电站的无功功率，直至直流落点密集区域内任意换流站均退出单极大地运行状态，退出WAMS系统的协调控制，并执行S3；S3，通过直流落点密集区域内各变电站的本地无功调节控制系统协调控制对应的变电站的无功功率。本发明极大加速了直流偏磁发生后各变电站的电压稳定过程，防止变电站SVC的反复投切，极大地提高了直流密集落点区域多变电站电力系统的安全稳定运行水平。
-
公开(公告)号：CN107947187A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711219028.4
申请日：2017-11-28
CPC classification number: Y02E40/12 , Y02E40/34 , Y02E60/60 , H02J3/18 , H02J3/16 , H02J3/36 , H02J2003/365
Abstract: 本发明涉及一种应对直流偏磁引起无功缺额的多变电站协调控制方法，包括以下步骤，S1，判断直流落点密集区域内任意换流站是否进入单极大地运行状态，若是，则执行S2，若否，则执行S3；S2，通过WAMS系统采用延时的方法协调控制直流落点密集区域内各变电站的无功功率，直至直流落点密集区域内任意换流站均退出单极大地运行状态，退出WAMS系统的协调控制，并执行S3；S3，通过直流落点密集区域内各变电站的本地无功调节控制系统协调控制对应的变电站的无功功率。本发明极大加速了直流偏磁发生后各变电站的电压稳定过程，防止变电站SVC的反复投切，极大地提高了直流密集落点区域多变电站电力系统的安全稳定运行水平。
-
公开(公告)号：CN112215119B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202011067984.7
申请日：2020-10-08
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超分辨率重建的小目标识别方法、装置及介质，方法包括：构建包括生成器和判别器的识别模型；以低分辨率图像作为生成器的输入，以超分辨率图像作为生成器的输出，以真实高分辨率图像或超分辨率图像作为判别器的输入，以判别器的输入为真实高分辨率图像的概率以及识别结果作为所述判别器的输出，结合生成器损失函数和判别器损失函数，训练识别模型；基于粒子群算法，选择训练好的模型在验证样本集上的F1分数作为适应度函数值，以最大的F1分数对应的β值作为最优权重系数，由此确定最优识别模型，并基于最优识别模型进行小目标识别。如此，能够有效提升模型对小目标的识别性能。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104992377B
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201510359403.X
申请日：2015-06-25
Abstract: 本发明公开了一种基于服役年龄和负荷水平的变压器可靠性分析方法，包括如下步骤：(1)确定变压器负荷等级；(2)确定变压器在初始状态下的负荷值；(3)获取变压器的热点温度；(4)根据变压器的热点温度获取变压器的绝缘寿命；(5)获取变压器的故障概率累计分布函数；(6)获取变压器在初始状态下的平均故障率指标以及故障状态下的平均故障率指标；(7)获取连锁故障启动概率指标Pic和连锁故障脆弱环节指示量Pvc；通过对Pic与Pvc率排序，识别出系统中处于临界状态的变压器；本发明提供的可靠性分析方法，结合变压器自身结构、功能、运行年龄以及区域电网中变压器之间的耦合关系对设备可靠性的影响，提高了连锁故障情景下变压器可靠性分析准确度。
-
公开(公告)号：CN114863164A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210350813.8
申请日：2022-04-02
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于目标识别技术领域，具体涉及一种面向小目标超分辨重建图像的目标识别模型构建方法，包括：采用真实高分辨率图像训练包括特征提取网络和识别分类网络的识别网络模型；将已训练特征提取网络的参数迁移至与该特征提取网络结构相同的生成器和特征提取参考网络，将已训练识别分类网络的参数迁移至与该识别分类网络结构相同的分类器，生成器与分类器构成目标识别模型，特征提取参考网络和判别器构成辅助训练网络，以GAN网络对抗方式辅助训练已参数迁移后的目标识别模型；迭代训练过程中，固定特征提取参考网络的参数，根据损失函数交替更新生成器和分类器的参数以及判别器的参数。本发明能够提高目标识别器在超分辨率重建后目标图像的识别性能。
-
公开(公告)号：CN104992377A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510359403.X
申请日：2015-06-25
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于服役年龄和负荷水平的变压器可靠性分析方法，包括如下步骤：(1)确定变压器负荷等级；(2)确定变压器在初始状态下的负荷值；(3)获取变压器的热点温度；(4)根据变压器的热点温度获取变压器的绝缘寿命；(5)获取变压器的故障概率累计分布函数；(6)获取变压器在初始状态下的平均故障率指标以及故障状态下的平均故障率指标；(7)获取连锁故障启动概率指标Pic和连锁故障脆弱环节指示量Pvc；通过对Pic与Pvc率排序，识别出系统中处于临界状态的变压器；本发明提供的可靠性分析方法，结合变压器自身结构、功能、运行年龄以及区域电网中变压器之间的耦合关系对设备可靠性的影响，提高了连锁故障情景下变压器可靠性分析准确度。
-
公开(公告)号：CN114863164B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202210350813.8
申请日：2022-04-02
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明属于目标识别技术领域，具体涉及一种面向小目标超分辨重建图像的目标识别模型构建方法，包括：采用真实高分辨率图像训练包括特征提取网络和识别分类网络的识别网络模型；将已训练特征提取网络的参数迁移至与该特征提取网络结构相同的生成器和特征提取参考网络，将已训练识别分类网络的参数迁移至与该识别分类网络结构相同的分类器，生成器与分类器构成目标识别模型，特征提取参考网络和判别器构成辅助训练网络，以GAN网络对抗方式辅助训练已参数迁移后的目标识别模型；迭代训练过程中，固定特征提取参考网络的参数，根据损失函数交替更新生成器和分类器的参数以及判别器的参数。本发明能够提高目标识别器在超分辨率重建后目标图像的识别性能。
-
公开(公告)号：CN112215119A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011067984.7
申请日：2020-10-08
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超分辨率重建的小目标识别方法、装置及介质，方法包括：构建包括生成器和判别器的识别模型；以低分辨率图像作为生成器的输入，以超分辨率图像作为生成器的输出，以真实高分辨率图像或超分辨率图像作为判别器的输入，以判别器的输入为真实高分辨率图像的概率以及识别结果作为所述判别器的输出，结合生成器损失函数和判别器损失函数，训练识别模型；基于粒子群算法，选择训练好的模型在验证样本集上的F1分数作为适应度函数值，以最大的F1分数对应的β值作为最优权重系数，由此确定最优识别模型，并基于最优识别模型进行小目标识别。如此，能够有效提升模型对小目标的识别性能。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.041 seconds)
