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公开(公告)号：CN115792333B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202211433283.X
申请日：2022-11-16
Applicant: 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心) , 三峡大学
Abstract: 本发明提供一种充电设备充电电流检测方法及装置，包括电流检测传感器、电流信号采集模块、控制及通信模块、显示模块、电源模块等部分构成。电流检测传感器的输出信号传给电流信号采集模块，转变成数字量信号，传给控制及通信模块。控制及通信模块用于控制电流信号采集模块，然后进行模数变换及数据组帧处理，并控制显示模块将电流的检测结果进行显示。电源模块用于对整个充电电流检测电路进行供电。本发明具有检测频带宽、测量准确度高、体积小等特点，可实现充电过程的非线性负荷的准确检测及趋势预测，能有效监测充电设备的运行状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115792333A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211433283.X
申请日：2022-11-16
Applicant: 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心) , 三峡大学
Abstract: 本发明提供一种充电设备充电电流检测方法及装置，包括电流检测传感器、电流信号采集模块、控制及通信模块、显示模块、电源模块等部分构成。电流检测传感器的输出信号传给电流信号采集模块，转变成数字量信号，传给控制及通信模块。控制及通信模块用于控制电流信号采集模块，然后进行模数变换及数据组帧处理，并控制显示模块将电流的检测结果进行显示。电源模块用于对整个充电电流检测电路进行供电。本发明具有检测频带宽、测量准确度高、体积小等特点，可实现充电过程的非线性负荷的准确检测及趋势预测，能有效监测充电设备的运行状态。
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公开(公告)号：CN118820995A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410714856.9
申请日：2024-06-04
Applicant: 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心) , 国网湖北省电力有限公司
Inventor： 魏伟 , 张成 , 叶利 , 郭玥 , 余鹤 , 李振华 , 张宇轩 , 汪应春 , 周丹 , 丁黎 , 郑欣 , 樊立攀 , 谢东日 , 崔九喜 , 姚红 , 吕馥香 , 王雅兰
IPC: G06F18/2433 , G01R35/02 , G01R19/00 , G06F18/2135 , G06F18/2131 , G06F18/15 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0985 , G06N3/006 , G06F123/02
Abstract: 一种光伏发电系统电子式电流互感器状态分析预测方法及系统，方法利用历史数据集训练预测模型，历史数据集包括比差数据、环境数据、电子式电流互感器状态，然后将待测电子式电流互感器的比差数据、环境数据输入训练好的预测模型，输出状态预测结果；在将比差数据输入预测模型前，先利用智能优化算法对时变滤波经验模态分解中的B样条阶数n、带宽阈值r、分解数量K进行寻优，基于最优参数通过时变滤波经验模态分解对比差数据进行处理得到子序列，然后通过主成分分析法保留子序列中的主成分信息。本设计能够得到具有高分解质量和准确性的子序列，并保留子序列中关键信息作为预测模型的输入，最终提高预测结果的准确度。
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公开(公告)号：CN119903340A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411905485.9
申请日：2024-12-23
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F18/214 , G01R35/02 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N20/20 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 基于混合深度学习模型和Bootstrap方法的互感器测量误差区间预测方法，包括：采集电压互感器的运行测量误差数据，构建数据集，并进行ICEEMDAN得到的分解信号；利用改进的TCN对中得到的分解信号进行特征提取，并输出提取后的特征信息yTCN；利用BiGRU对中得到的特征信息yTCN进行依赖关系的处理，并输出综合特征yBi；将输出的综合特征yBi输入到多头注意力机制网络，进行特征处理，处理后的数据经过全连接网络，得到最终的输出为yout；根据最终的输出yout计算得到预测误差yFin，基于改进的Bootstrap方法对预测误差yFin进行统计推断，得到给定置信水平下的误差分布区间，生成区间预测结果。该方法能够更精确地提取互感器运行数据中的特征，显著提高了比差预测的准确性。
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公开(公告)号：CN117454049A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311180645.3
申请日：2023-09-13
Applicant: 三峡大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F17/10 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 基于改进LSTM的电子式电压互感器误差预测方法，包括以下步骤：采集电子式电压互感器的比差和角差数据，进行数据的预处理；将预处理后的数据输入到CI‑LSTM模型，训练模型参数；将训练的模型参数输出到快速收敛的纵横交叉模型，进行特征提取后，输出最优权重和阈值，得到FCSO‑CI‑LSTM模型；将得到的数据输入到FCSO‑CI‑LSTM模型，得到电子式电压互感器比差和角差的预测结果。本发明基于改进LSTM的电子式电压互感器误差预测方法，能够较好地预测电子式电压互感器未来的误差变化趋势，具有良好的适应性。
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公开(公告)号：CN119902145A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411861779.6
申请日：2024-12-17
Applicant: 三峡大学
IPC: G01R35/02 , G06F18/10 , G06F18/21 , G06F18/2413 , G06F18/2415 , G06F18/27 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种用于电压互感器的实时状态评估方法及系统，涉及电力系统的测量与监控领域。采集电压互感器的二次侧历史运行数据，进行数据预处理；采用KNN‑ELM模型，预设评估阈值，将当前运行数据输入最优KNN‑ELM模型，获得当前的三相电压互感器二次输出的预测值，并计算当前评估指标进行比较判断，对电压互感器设备的健康状态进行评估，并建立在线模型的评估阈值自更新策略，并进一步判断是否发生一致性漂移故障。本实施例确保了采集的历史数据和当前运行数据准确性和可靠性，以避免模型训练和预测出现偏差，有效地对电压互感器进行实时状态评估，及时发现和处理设备异常状态，提高了电力系统的安全性和可靠性。
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