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公开(公告)号：CN114545396A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210183206.7
申请日：2022-02-28
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种电力隐蔽目标检测方法及系统，属于电力智能巡检领域，利用探地雷达探测目标区域获得区域回波信号图，对区域回波信号图进行时窗划分和归一化处理，增强回波弱信号限制回波强信号，对归一化回波信号图中的每道回波信号进行二值化处理，遍历二值化回波信号图中的非零点筛选所有由非零点可能组成的双曲线，并提取每个由非零点可能组成的双曲线所占区域的回波信号子图像，进行目标粗提取，将每个回波信号子图像分别输入至训练好的Faster R‑CNN网络进行双曲线识别，比对双曲线标示图像与设计图纸，确定目标区域的地下电力设备中电力隐蔽目标的实际位置，能够有效地处理和检测敷设在地下的电力隐蔽目标，实现无开挖检测。
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公开(公告)号：CN114297947B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210213632.0
申请日：2022-03-07
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06T17/00 , H02J3/00 , H02J3/38 , H02J13/00
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习网络的数据驱动风电系统孪生方法及系统，属于数字孪生技术领域，首先基于单目视觉的三维重建方法生成物理实体静态模型，然后构建双重深度学习网络模型，利用双重深度学习网络模型获得风电系统中物理实体的动态运行模拟过程，并构建用于预测风电系统发电功率的长短时记忆神经网络规则模型，利用长短时记忆神经网络规则模型预测发电功率，最后利用数字孪生平台将风电系统中物理实体的动态运行模拟过程、预测发电功率与物理实体静态模型结合，实现孪生风电系统中物理实体的三维可视化，实现了对风电系统设备的远程监控与管理，提高其运维水平，并实现短期风电功率预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114297947A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202210213632.0
申请日：2022-03-07
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06T17/00 , H02J3/00 , H02J3/38 , H02J13/00
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习网络的数据驱动风电系统孪生方法及系统，属于数字孪生技术领域，首先基于单目视觉的三维重建方法生成物理实体静态模型，然后构建双重深度学习网络模型，利用双重深度学习网络模型获得风电系统中物理实体的动态运行模拟过程，并构建用于预测风电系统发电功率的长短时记忆神经网络规则模型，利用长短时记忆神经网络规则模型预测发电功率，最后利用数字孪生平台将风电系统中物理实体的动态运行模拟过程、预测发电功率与物理实体静态模型结合，实现孪生风电系统中物理实体的三维可视化，实现了对风电系统设备的远程监控与管理，提高其运维水平，并实现短期风电功率预测。
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公开(公告)号：CN114548302A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210183179.3
申请日：2022-02-28
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种非侵入式负荷集群分类方法及系统，确定各训练子集对应的双层高斯过程混合模型；求解各训练子集对应的双层高斯过程混合模型的参数；根据M组训练子集对应的双层高斯过程混合模型的参数求取均值，确定双层高斯过程混合平均模型的参数；将各测试子集中各类集群代入所述双层高斯过程混合平均模型进行计算，输出各测试子集中各类集群的概率值；将各测试子集中各类集群输出概率最大值对应的集群类别作为各测试子集对应的分类结果。本发明方案将用户侧具有相同操作特点、统一用电规律的负荷建模成一个集群，利用隶属于双层高斯过程混合平均模型的概率值来判定未知集群的所属类别，从而有效实现集群的分类，为用户提高用电效率提供指导。
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公开(公告)号：CN114236301B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210183139.9
申请日：2022-02-28
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种非侵入式工业负荷事件检测方法及系统，涉及智能用电管理技术领域，方法包括：通过非侵入式采集装置同步采集用电数据构成第一用电数据集；从第一用电数据集上截取N个相邻的第一数据段，并计算任意相邻两个第一数据段之间的平均功率差值；根据多个相邻两个第一数据段对应的平均功率差值确定是否发生负荷状态变动事件；根据检测得到的负荷状态变动事件，构建第二用电数据集；从第二用电数据集上截取M个相邻的第二数据段，并计算任意相邻两个第二数据段之间的交点数量差值；根据多个相邻两个第二数据段之间的交点数量差值确定是否发生负荷模式变动事件，进而实现工业负荷事件类型检测。
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公开(公告)号：CN114236301A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202210183139.9
申请日：2022-02-28
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种非侵入式工业负荷事件检测方法及系统，涉及智能用电管理技术领域，方法包括：通过非侵入式采集装置同步采集用电数据构成第一用电数据集；从第一用电数据集上截取N个相邻的第一数据段，并计算任意相邻两个第一数据段之间的平均功率差值；根据多个相邻两个第一数据段对应的平均功率差值确定是否发生负荷状态变动事件；根据检测得到的负荷状态变动事件，构建第二用电数据集；从第二用电数据集上截取M个相邻的第二数据段，并计算任意相邻两个第二数据段之间的交点数量差值；根据多个相邻两个第二数据段之间的交点数量差值确定是否发生负荷模式变动事件，进而实现工业负荷事件类型检测。
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