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公开(公告)号：CN107451694B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201710654323.6
申请日：2017-08-03
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种用于移动系统中上下文感知与自适应的应用预测方法，它包括有以下步骤：步骤1、从大量的移动设备收集到的数据中提取对改善移动应用预测精度有效的记录信息作为训练集；步骤2、使用非均衡的贝叶斯模型进行训练，基于步骤1提取到的训练集，训练得到应用使用概率模型；3、应用使用概率模型，基于感知到的当前上下文信息，预测接下来即将使用到的应用，比较预测得到的即将使用的应用与实际使用的应用得到当前的预测精度，然后采用一种弹性算法根据当前的预测精度自适应地调整每个预测周期的大小，以减少训练代价。本发明的技术效果是：提高了应用预测精度，且有效地减少了预测模型的训练代价。
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公开(公告)号：CN102005758B
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN201010545492.4
申请日：2010-11-16
Applicant: 重庆大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 一种基于内网实测信息的两端口外网静态等值方法，其步骤如下：(1)建立外网的简化Ward等值电路，简称为SWM；(2)根据边界节点及内网多个时段的状态信息建立SWM等值参数的多时段最小二乘估计模型，并应用高斯牛顿法求解SWM的等值参数；(3)建立同一外网的扩展电压源支路Ward等值电路，简称为EWM；(4)根据SWM和EWM参数的约束关系，以及边界节点及内网多个时段的状态信息，建立EWM等值参数的多时段最小二乘估计模型，并应用高斯牛顿法求解EWM的等值参数，所得EWM即为外网最终的等值电路。其优点是：无需任何外网信息，工程适应性强；当内网潮流小幅或大幅变化时都有很高的等值精度。
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公开(公告)号：CN101788608A
公开(公告)日：2010-07-28
申请号：CN200910250894.9
申请日：2009-12-31
IPC: G01R27/02
Abstract: 一种独立三绕组变压器电抗参数的估计方法，该方法包括(一)通过基于PMU的或者基于SCADA的三绕组变压器等值电路，来获取该三绕组变压器的PMU多时段数据或者SCADA多时段数据；(二)依据获取的PMU多时段数据或SCADA多时段数据，建立基于PMU多时段数据的或基于SCADA多时段数据的静态模型；(三)基于步骤(二)建立的静态模型，形成增广电抗参数估计的最小二乘目标函数，并利用牛顿迭代法求解三绕组变压器电抗参数估计值等步骤。以及在以步骤(四)已经求得的三绕组变压器电抗参数估计值为基础，再利用蒙特卡洛模拟方法来进行进一步电抗参数估算的附加步骤。本发明具有电抗参数的估计值与其静态模型的初始值无关，收敛性较好、电抗参数初值的鲁棒性好等优点。
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公开(公告)号：CN107508866A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710669163.2
申请日：2017-08-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种减小移动设备端神经网络模型更新的传输消耗的方法，它包括有步骤1、移动设备选择预测的图片信息上传到云端进行再学习，能减少上传数据消耗代价且不影响再学习带来的性能提升。步骤2、在云端，利用移动设备上传的新数据，混合旧数据集组成更大的训练集，重新训练神经网络模型，实现对新数据的学习；避免神经网络的增量学习中的灾难性忘记问题；步骤3、在云端提取新模型中少量权重，传送到移动设备中，更新已部署到移动设备上的旧模型，使移动设备上的旧模型能达到新模型的识别性能；减少更新移动设备中旧的神经网络模型时的数据传输代价。本发明的技术效果是，有效地减少移动设备端神经网络模型更新的传输消耗代价。
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公开(公告)号：CN107451694A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710654323.6
申请日：2017-08-03
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种用于移动系统中上下文感知与自适应的应用预测方法，它包括有以下步骤：步骤1、从大量的移动设备收集到的数据中提取对改善移动应用预测精度有效的记录信息作为训练集；步骤2、使用非均衡的贝叶斯模型进行训练，基于步骤1提取到的训练集，训练得到应用使用概率模型；3、应用使用概率模型，基于感知到的当前上下文信息，预测接下来即将使用到的应用，比较预测得到的即将使用的应用与实际使用的应用得到当前的预测精度，然后采用一种弹性算法根据当前的预测精度自适应地调整每个预测周期的大小，以减少训练代价。本发明的技术效果是：提高了应用预测精度，且有效地减少了预测模型的训练代价。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107240916A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710294312.1
申请日：2017-04-28
Applicant: 重庆大学 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开一种考虑外网扩展电压源支路Ward等值模型的建立方法及状态估计方法。所构建的模型应用于内网状态估计时，能替掉原电力系统中不感兴趣或无法实时得到网络信息的部分，大大缩小状态估计的规模。本发明公开的状态估计方法在进行计算时，其等值阻抗参数可通过外网拓扑结构、即扩展Ward等值直接得到，且不需要提供任何外网状态参数，只需内网量测信息即可进行状态估计计算，从而避免了外网状态因非实时等值而可能带来的较大误差。
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公开(公告)号：CN107508866B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201710669163.2
申请日：2017-08-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种减小移动设备端神经网络模型更新的传输消耗的方法，它包括有步骤1、移动设备选择预测的图片信息上传到云端进行再学习，能减少上传数据消耗代价且不影响再学习带来的性能提升。步骤2、在云端，利用移动设备上传的新数据，混合旧数据集组成更大的训练集，重新训练神经网络模型，实现对新数据的学习；避免神经网络的增量学习中的灾难性忘记问题；步骤3、在云端提取新模型中少量权重，传送到移动设备中，更新已部署到移动设备上的旧模型，使移动设备上的旧模型能达到新模型的识别性能；减少更新移动设备中旧的神经网络模型时的数据传输代价。本发明的技术效果是，有效地减少移动设备端神经网络模型更新的传输消耗代价。
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公开(公告)号：CN106786536B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201611243861.8
申请日：2016-12-29
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 重庆大学
Abstract: 本发明的目的是针对现有考虑外网状态估计研究方法的不足，提出了一种考虑外网扩展Ward等值的状态估计方法。具体步骤包括：读入电网的参数和SCADA量测数据；结合外网典型断面网络信息构造扩展Ward等值模型；考虑外网扩展Ward模型，形成新的量测信息；单独对内网进行带等式约束的加权最小二乘状态估计。
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公开(公告)号：CN107240916B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201710294312.1
申请日：2017-04-28
Applicant: 重庆大学 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开一种考虑外网扩展电压源支路Ward等值模型的建立方法及状态估计方法。所构建的模型应用于内网状态估计时，能替掉原电力系统中不感兴趣或无法实时得到网络信息的部分，大大缩小状态估计的规模。本发明公开的状态估计方法在进行计算时，其等值阻抗参数可通过外网拓扑结构、即扩展Ward等值直接得到，且不需要提供任何外网状态参数，只需内网量测信息即可进行状态估计计算，从而避免了外网状态因非实时等值而可能带来的较大误差。
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公开(公告)号：CN106786536A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611243861.8
申请日：2016-12-29
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 重庆大学
CPC classification number: H02J3/00 , G06Q50/06 , H02J2003/007
Abstract: 本发明的目的是针对现有考虑外网状态估计研究方法的不足，提出了一种考虑外网扩展Ward等值的状态估计方法。具体步骤包括：读入电网的参数和SCADA量测数据；结合外网典型断面网络信息构造扩展Ward等值模型；考虑外网扩展Ward模型，形成新的量测信息；单独对内网进行带等式约束的加权最小二乘状态估计。
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