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公开(公告)号：CN118794637A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411030861.4
申请日：2024-07-30
Applicant: 重庆大学
IPC: G01M7/08
Abstract: 本发明属于地质监测装置技术领域，公开了一种地质断层冲击地压监测预警装置及方法，由真三轴荷载加载系统、剪切加载扰动系统、油源与增压器系统、试件制作与输运系统、试验控制与数据采集系统组成；真三轴荷载加载系统由垂直加载子系统，侧水平加载子系统，后水平加载子系统组成；剪切加载扰动系统包括ZL‑3，设置在真三轴荷载加载系统上方；油源与增压器系统由液压伺服油源、增压器、油冷机组成；试件制作与输运系统由油缸及成型模具、可移动试样小车组成；试验控制与数据采集系统由液压伺服阀、控制柜、计算机采集系统组成。本发明的结构简单实用，使对地质断层冲击地压的发生的监测更加准确。
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公开(公告)号：CN110929989B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911040124.1
申请日：2019-10-29
Applicant: 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的含不确定性N‑1安全校核方法，主要步骤为：1)获取电力网络数据，并建立输入特征向量集Xin；2)对特征向量进行预处理，并划分为训练集和验证集；3)建立的深度神经网络直流潮流模型；4)利用训练集和验证集对深度神经网络直流潮流模型进行训练；5)以电力网络实时数据建立测试集，并输入到训练后的深度神经网络直流潮流模型中，得到潮流输出特征向量Yout；6)对输出特征向量Yout＝[θi,Pij]进行安全性验证。本发明可广泛应用于不确定性场景的N‑1安全校核在线分析，能够获得与传统直流潮流求解方法获得不相上下的校核精度，并提高近百倍的分析速度。
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公开(公告)号：CN115014933A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210690774.6
申请日：2022-06-17
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种用于冲击地压模拟试验的装置和方法，该装置包括试验腔室，试验腔室内设有第一油缸、第二油缸和第三油缸，三者的活塞杆分别沿X、Y、Z三个方向伸出或者缩回，试验腔室内还设有分别与第一油缸、第二油缸和第三油缸的活塞杆一侧相对设置的第一反力座、第二反力座和第三反力座，还包括由第四油缸和第五油缸构成的剪切加载单元，第四油缸和第五油缸位于同一轴线上且两者的活塞杆一侧相对设置，第四油缸和第五油缸的活塞杆均沿X方向或者Y方向或者Z方向伸出或者缩回，结合试验方法，可以对试件产生剪切力，进行断层错断引发扰剪切动荷载条件下的冲击地压物理模拟试验；试验时通过制样台和试件承载车上料，方便快捷，节省人力。
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公开(公告)号：CN110829434A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201910938908.X
申请日：2019-09-30
Applicant: 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种提高深度神经网络潮流模型扩展性的方法，主要步骤为：1)获取电力系统基本数据；2)确定特征向量；3)建立原始DNN潮流模型；4)对原始DNN潮流模型进行训练，得到训练后的原始DNN潮流模型；5)对原始DNN潮流模型进行扩建，得到扩建DNN潮流模型；6)对扩建系统概率潮流进行解算，得到概率潮流结果。本发明可广泛应用于电力系统的概率潮流求解，特别适用于因系统扩建导致原始系统DNN无法适用的情况。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN109784692A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811631297.6
申请日：2018-12-29
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的快速安全约束经济调度方法，主要步骤为：1)确定适用于安全约束经济调度模型的深度神经网络。2)对堆栈降噪自动编码器SDAE进行训练。3)建立基于深度学习的安全约束经济调度模型。4)令k＝1，将电力系统运行条件输入到深度神经网络中，得到安全约束经济调度模型的起作用约束集J(1)。5)将约束集J(1)。输入到安全约束经济调度模型中，得到安全约束经济调度方案。6)对安全约束经济调度方案进行N-1检验，若有新约束J(new)，则令k＝k+1,约束集更新为J(k)＝J(k)∪J(new)，并返回步骤5。若无新约束，则输出安全约束经济调度方案。本发明可广泛应用于电力系统各个行业的安全约束经济调度分析。
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公开(公告)号：CN109599872A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811633643.4
申请日：2018-12-29
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明公开了基于堆栈降噪自动编码器的电力系统概率最优潮流计算方法，主要步骤为：1)建立SDAE最优潮流模型。2)获取SDAE最优潮流模型输入层的输入样本X。3)对SDAE最优潮流模型进行初始化。4)对SDAE最优潮流模型进行训练，从而得到训练后的SDAE最优潮流模型。5)采用MCS法对待计算概率潮流的电力系统的随机变量进行抽样，从而获取计算样本。6)将步骤5得到的训练样本数据一次性输入步骤4中训练完成的SDAE最优潮流模型中，从而计算出最优潮流在线概率。7)对所述最优潮流在线概率进行分析，即绘制SDAE最优潮流模型的输出变量的概率密度曲线。本发明可广泛应用于电力系统的概率最优潮流求解，特别适用于新能源渗透率高导致系统不确定性增强的在线分析情况。
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公开(公告)号：CN109167348A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810970536.4
申请日：2018-08-24
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了基于多参数规划理论的联络线功率可行域确定方法，主要包括以下步骤：1)获取交流联络线下的电力网络基本参数和直流联络线下的电力网络基本参数。2)根据交流联络线下的电力网络基本参数，建立交流联络线下的外网最优潮流模型。3)根据直流联络线下的电力网络基本参数，建立直流联络线下的外网最优潮流模型。4)求解交流联络线功率可行域。5)求解直流联络线功率可行域。本发明可以准确地刻画直流联络线以及交流联络线功率的可行域，为区域电网的优化提供准确的联络线边界条件，保证了区域电网优化结果的安全性和经济性。
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公开(公告)号：CN108734391A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810430636.8
申请日：2018-05-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于堆栈降噪自动编码器的电-气综合能源系统概率能流量计算方法。首先借助SDAE的深层堆栈结构以及编码解码过程，建立基于SDAE的能量流模型以有效挖掘非线性能量流方程的高阶特征。在此基础上，结合能量流输入输出的数值特点，提出基于ReLU激活函数、离差标准化归一化以及小批量梯度下降法的训练方法，以提高训练精度与速度。然后，结合MCS法抽样出待解样本，使用训练后的SDAE能量流模型直接映射出所有抽样样本的能量流值，从而在不增加硬件成本的前提下实现概率能量流的高精度在线计算。
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