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公开(公告)号：CN116433737A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310466475.9
申请日：2023-04-26
Abstract: 本发明公开了一种车载激光雷达点云与图像配准的方法，所述方法包括：获取同一时空下的车载激光雷达采集的点云数据和相机采集的图像数据；根据点云数据，得到棋盘格边界三维点云特征；根据图像数据，得到棋盘格边界二维特征；根据棋盘格边界三维点云特征和棋盘格边界二维特征进行配准，得到外部校准矩阵；根据外部校准矩阵，进行点云配准。本发明能够自动化地将激光雷达和相机测得的不同维度的数据进行多种算法的减小误差处理，并借助棋盘格实现高精度的配准。
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公开(公告)号：CN118937889A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410963067.9
申请日：2024-07-18
Applicant: 国网吉林省电力有限公司白山供电公司 , 东北电力大学
Inventor： 姜洪华 , 李晓晨 , 刘晓军 , 李广宇 , 盛晓星 , 杨冬锋 , 王雪峰 , 尤金石 , 赵德智 , 时浩博 , 曹琪 , 刘博 , 李昊林 , 方雅民 , 贾海辉 , 鲁华玉 , 崔健 , 李昂泽
Abstract: 本发明公开了一种基于暂态零序电流模糊熵波形相似度的小电流接地系统故障区段定位方法，包括：搭建小电流接地系统的配电网模型，采集所述配电网模型中故障线路上各个区段的暂态零序电流信号；对所述暂态零序电流信号进行CEEMDAN模态分解，得到高频部分imf1分量；计算imf1分量的模糊熵值，并定义混乱度值作为初步筛选故障区段的第一判据；基于所述第一判据，得到第一判据结果；若混乱度比值小于预设阈值，则采用基于模糊熵波形初始极性的第二判据对波形极性进行分析，得到第二判据结果；基于所述第一判据结果和所述第二判据结果一致时，得到故障区段的定位。本发明能够准确实现故障区段定位。
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公开(公告)号：CN109190850B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201811240991.5
申请日：2018-10-24
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司阜新供电公司 , 东北电力大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明是一种含电极式锅炉的地区电网风电消纳能力评估方法，其特点是，分析了热电改造提升风电消纳的机理及调峰补偿机制，提出一种含电极式锅炉的地区电网风电消纳能力评估方法。通过考虑风电出力的不确定性，结合电力调峰辅助服务市场的结算机制，建立了地区电网风电消纳能力评估模型，以系统总的期望成本最小为目标，使得系统弃风最少和调峰补偿费用最少实现地区调峰资源的最优配置，该方法能够在地区电网调用电锅炉等调峰资源过程中帮助相关技术人员合理安排，有效提升各主体、客体的综合效益,具有科学合理，适用性强，效果佳等优点。
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公开(公告)号：CN107817098A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201710949455.1
申请日：2017-10-12
Applicant: 东北电力大学
IPC: G01M13/00 , G01R31/327
CPC classification number: G01M13/00 , G01R31/3275
Abstract: 本发明是一种高压断路器机械故障诊断方法，其特点是：包括对高压断路器振动信号采集，高压断路器振动信号时域分割处理，对分割信号提取Tsallis熵特征后，利用由OCSVM与ELM组成的层次化混合分类器对高压断路器状态进行诊断。与传统的多分类器相比，由于采用的层次化混合分类器，能够避免将故障样本误识别为正常状态，提高了机械状态识别效果，而且多层次混合分类器能够准确识别无训练样本故障状态，发现电气设备中新出现的故障。具有方法科学合理，适用性强，准确性高，效果佳等优点。
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公开(公告)号：CN107817098B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201710949455.1
申请日：2017-10-12
Applicant: 东北电力大学
IPC: G01M13/00 , G01R31/327
Abstract: 本发明是一种高压断路器机械故障诊断方法，其特点是：包括对高压断路器振动信号采集，高压断路器振动信号时域分割处理，对分割信号提取Tsallis熵特征后，利用由OCSVM与ELM组成的层次化混合分类器对高压断路器状态进行诊断。与传统的多分类器相比，由于采用的层次化混合分类器，能够避免将故障样本误识别为正常状态，提高了机械状态识别效果，而且多层次混合分类器能够准确识别无训练样本故障状态，发现电气设备中新出现的故障。具有方法科学合理，适用性强，准确性高，效果佳等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109886465A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910050608.8
申请日：2019-01-20
Applicant: 东北电力大学
Inventor： 黄南天 , 王文婷 , 蔡国伟 , 杨冬锋 , 黄大为 , 杨德友 , 孔令国 , 王燕涛 , 杨学航 , 包佳瑞琦 , 吴银银 , 张祎祺 , 李宏伟 , 陈庆珠 , 刘宇航 , 张良 , 刘博
Abstract: 一种基于智能电表用户聚类分析的配电网负荷预测方法，其特征是，包括：分析智能电表用户的负荷波动性，按照波动程度将一天24小时分成3个波动程度有差异的时段；确定预测器输入特征集，并分析该特征集合下，不同用户的特征重要度；以特征重要度集合描述用户差异，并对用户进行SDCKM聚类，将输入特征具有相似响应程度的用户分为一类，日内不同配网总负荷波动程度时段最优聚类结果采用统计实验确定；选取基于集成学习的随机森林预测器，针对不同波动程度时段最优聚类结果，分别构建滚动预测模型。解决了聚类中心初始点选取具有随机性，容易陷入局部最优的问题，降低了滚动预测模型的预测误差，提高基于智能电表用户的配电网负荷预测精度。
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公开(公告)号：CN108181107A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201810031877.5
申请日：2018-01-12
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明是一种计及多分类目标的风电机组轴承机械故障诊断方法，其特点是，包括风电机组轴承振动信号采集、风电机组轴承振动信号处理、风电机组轴承振动信号特征提取、风电机组轴承振动信号特征选择、层次化混合分类器对断路器状态进行识别等步骤，具有科学合理，适应性强，实用价值高，能够准确识别故障的避免现有方法容易将训练样本中不包含的新故障程度或者新故障类型样本误识别为正常状态。
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公开(公告)号：CN118937889B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202410963067.9
申请日：2024-07-18
Applicant: 国网吉林省电力有限公司白山供电公司 , 东北电力大学
Inventor： 姜洪华 , 李晓晨 , 刘晓军 , 李广宇 , 盛晓星 , 杨冬锋 , 王雪峰 , 尤金石 , 赵德智 , 时浩博 , 曹琪 , 刘博 , 李昊林 , 方雅民 , 贾海辉 , 鲁华玉 , 崔健 , 李昂泽
Abstract: 本发明公开了一种基于暂态零序电流模糊熵波形相似度的小电流接地系统故障区段定位方法，包括：搭建小电流接地系统的配电网模型，采集所述配电网模型中故障线路上各个区段的暂态零序电流信号；对所述暂态零序电流信号进行CEEMDAN模态分解，得到高频部分imf1分量；计算imf1分量的模糊熵值，并定义混乱度值作为初步筛选故障区段的第一判据；基于所述第一判据，得到第一判据结果；若混乱度比值小于预设阈值，则采用基于模糊熵波形初始极性的第二判据对波形极性进行分析，得到第二判据结果；基于所述第一判据结果和所述第二判据结果一致时，得到故障区段的定位。本发明能够准确实现故障区段定位。
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公开(公告)号：CN109902340B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910050607.3
申请日：2019-01-20
Applicant: 东北电力大学
Inventor： 黄南天 , 王文婷 , 蔡国伟 , 杨冬锋 , 黄大为 , 杨德友 , 孔令国 , 王燕涛 , 张祎祺 , 杨学航 , 包佳瑞琦 , 吴银银 , 李宏伟 , 赵文广 , 刘德宝 , 张良 , 刘博
IPC: G06F30/20 , G06F18/23213
Abstract: 本发明是一种计及复杂气象耦合特性的多源‑荷联合场景生成方法，其特点是，包括：风速、辐照、负荷等与气象因素的相关性分析，确定源‑荷气象耦合特性集合；针对历史气象数据进行聚类分析，获得具有不同气象特点的聚类结果；以类内所含日期中风速、辐照、负荷历史数据，构建基于数据驱动的深度MDVAE联合场景生成模型；通过生成的风速、辐照转化为风‑光出力，构建多源‑荷场景。本发明解决了风‑光等可再生能源出力不确定性建模困难的问题，提高了生成场景集与实测数据间概率分布的相似性。
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公开(公告)号：CN109902340A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910050607.3
申请日：2019-01-20
Applicant: 东北电力大学
Inventor： 黄南天 , 王文婷 , 蔡国伟 , 杨冬锋 , 黄大为 , 杨德友 , 孔令国 , 王燕涛 , 张祎祺 , 杨学航 , 包佳瑞琦 , 吴银银 , 李宏伟 , 赵文广 , 刘德宝 , 张良 , 刘博
Abstract: 本发明是一种计及复杂气象耦合特性的多源-荷联合场景生成方法，其特点是，包括：风速、辐照、负荷等与气象因素的相关性分析，确定源-荷气象耦合特性集合；针对历史气象数据进行聚类分析，获得具有不同气象特点的聚类结果；以类内所含日期中风速、辐照、负荷历史数据，构建基于数据驱动的深度MDVAE联合场景生成模型；通过生成的风速、辐照转化为风-光出力，构建多源-荷场景。本发明解决了风-光等可再生能源出力不确定性建模困难的问题，提高了生成场景集与实测数据间概率分布的相似性。
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