(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利说明书 | ||
(10)申请公布号 CN 113114527 A (43)申请公布日 2021.07.13 | ||
(21)申请号 CN202110277884.5
(22)申请日 2021.03.15
(71)申请人 河池学院
地址 546300 广西壮族自治区河池市宜州区龙江路42号
(72)发明人 李大双 彭建盛 何奇文 郑瀚 韦庆进 蒋立立
(74)专利代理机构 45129 南宁智卓专利代理事务所(普通合伙)
代理人 谭月萍;邓世江
(51)Int.CI
H04L12/26(20060101)
H04L12/24(20060101)
G06N20/00(20190101)
H02J3/38(20060101)
G08B7/06(20060101)
权利要求说明书 说明书 幅图 |
(54)发明名称
基于机器学习的微电网暂态稳定性快速判别系统及方法 | |
(57)摘要
本发明公开了一种基于机器学习的微电网暂态稳定性快速判别系统及方法，基于机器学习的微电网暂态稳定性快速判别系统，包括网络检测终端机体，所述网络检测终端机体的外部套接有橡胶保护壳，所述橡胶保护壳的一侧设置有便携组件，所述网络检测终端机体的顶部设置有检测组件，首先将网络检测终端机体顶部的检测插头直接插入需要进行检测的地方，检测插头一侧的伸缩电线会将数据传输到底部的网络检测接口处，并通过网络检测接口底部的检测传输线将其传输到主板接入口，使检测主板对其进行分析检测，出现不稳定时，检测主板会将结果显示在显示屏上，并通过连接线与连通器连通报警喇叭与报警闪烁灯进行预警，提高了工作效率。 | |
法律状态
法律状态公告日 | 法律状态信息 | 法律状态 |
2021-07-13 | 公开 | 公开 |
2021-07-30 | 实质审查的生效 | 实质审查的生效 |
2022-11-18 | 授权 | 发明专利权授予 |
权 利 要 求 说 明 书
1.一种基于机器学习的微电网暂态稳定性快速判别系统,包括网络检测终端机体(1),其特征在于:所述网络检测终端机体(1)的外部套接有橡胶保护壳(2),所述橡胶保护壳(2)的一侧设置有便携组件(3),所述网络检测终端机体(1)的顶部设置有检测组件(4),所述网络检测终端机体(1)的一侧设置有握持组件(5),所述橡胶保护壳(2)的两
端皆设置有卡接组件(6),所述橡胶保护壳(2)的一侧两端皆固定安装有防护软垫(7),所述网络检测终端机体(1)的顶部一侧设置有警报组件(8),所述网络检测终端机体(1)的内部顶端固定安装有网络检测接口(12),所述网络检测接口(12)的底部固定安装有检测传输线(13),所述检测传输线(13)的底部固定安装有主板接入口(14),所述主板接入口(14)的一侧固定安装有检测主板(9),所述网络检测终端机体(1)的表面一侧固定安装有显示屏(10),所述网络检测终端机体(1)的表面一侧固定安装有控制按键(11)。
2.根据权利要求1所述的—种基于机器学习的微电网暂态稳定性快速判别系统,其特征在于:所述便携组件(3)包括固定安装在橡胶保护壳(2)表面一侧的支架(301),所述支架(301)的内侧活动安装有夹板(302),所述支架(301)的表面活动安装有活动轴(303),所述夹板(302)的顶部一侧固定安装有夹持弹簧(304)。
3.根据权利要求1所述的—种基于机器学习的微电网暂态稳定性快速判别系统,其特征在于:所述检测组件(4)包括固定安装在网络检测终端机体(1)顶部的伸缩套管(401),所述伸缩套管(401)的内侧套接有伸缩电线(402),所述伸缩电线(402)的一侧固定安装有检测插头(403)。
4.根据权利要求1所述的—种基于机器学习的微电网暂态稳定性快速判别系统,其特征在于:所述握持组件(5)包括固定安装在网络检测终端机体(1)一侧两端的固定块(501),所述固定块(501)的内侧固定安装有插接块(502),所述插接块(502)的底部固定安装有握把(503)。
5.根据权利要求1所述的—种基于机器学习的微电网暂态稳定性快速判别系统,其特征在于:所述卡接组件(6)包括固定开设在橡胶保护壳(2)的两端内侧的卡接槽(601),所述卡接槽(601)的内部固定安装有卡接弹簧(602),所述卡接弹簧(602)的顶部固定安装有限位球(603),所述网络检测终端机体(1)的两端皆开设有限位槽(604)。
6.根据权利要求1所述的—种基于机器学习的微电网暂态稳定性快速判别系统,其特征在于:所述警报组件(8)包括固定安装在检测主板(9)顶部的连接线(804),所述连接线(804)的顶部固定安装有连通器(802),所述连通器(802)的两侧皆固定安装有报警喇叭(803),所述连通器(802)的顶部贯穿网络检测终端机体(1)固定安装有报警闪烁灯(801)。
7.一种基于机器学习的微电网暂态稳定性快速判别方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1、首先将网络检测终端机体(1)通过橡胶保护壳(2)底部两侧的卡接弹簧(602)与限位球(603)卡接在网络检测终端机体(1)两侧的限位槽(604)内,使其稳固在橡胶保护壳(2)内,通过橡胶保护壳(2)一侧的夹板(302)可以通过支架(301)与夹持弹簧(304)进行夹持,捏动夹板(302)的顶部会压缩夹板(302)顶部一侧的夹持弹簧(304),松开就可以使夹板(302)的底部夹持在操作人员的腰部或口袋处;
S2、然后网络检测终端机体(1)的一侧通过固定块(501)与插接块(502)可以将握把(503)插接在网络检测终端
机体(1)表面,方便操作人员对其进行握持,当需要进行检测时,网络检测终端机体(1)顶部的检测插头(403)直接插入需要进行检测的地方,检测插头(403)一侧的伸缩电线(402)会将数据传输到底部的网络检测接口(12)处;
S3、最后通过网络检测接口(12)底部的检测传输线(13)将其传输到主板接入口(14),使检测主板(9)对其进行分析检测,出现不稳定时,检测主板(9)会将结果显示在显示屏(10)上,并通过连接线(804)与连通器(802)连通报警喇叭(803)与报警闪烁灯(801)进行预警。
说 明 书
<p>技术领域
本发明涉及网络检测技术领域,具体为基于机器学习的微电网暂态稳定性快速判别系统及方法。
背景技术
微电网的提出旨在实现分布式电源的灵活、高效应用,解决数量庞大、形式多样的分布式电源并网问题,开发和延伸微电网能够充分促进分布式电源与可再生能源的大规模接入,实现对负荷多种能源形式的高可靠供给,是实现主动式配电网的一种有效方式,使传统电网向智能电网过渡。
目前传统的微电网暂态稳定性快速判别在运行时用的过程中会出现网络连接不稳定的情况,需要人工对其进行实时监测,但是这会大大加重操作人员的工作强度,降低工作效率,同时现有的监测装置一般体积都过于庞大,而需要进行检测的机器比较的多,导致装置无法进行实时移动检测,影响微电网的运行。
发明内容
本发明的目的在于提供基于机器学习的微电网暂态稳定性快速判别系统及方法,以解决上述背景技术中提出的目前传统的微电网暂态稳定性快速判别在运行时用的过程中会出现网络连接不稳定的情况,需要人工对其进行实时监测,但是这会大大加重操作人员的工作强度,降低工作效率,同时现有的监测装置一般体积都过于庞大,而需要进行检测的机器比较的多,导致装置无法进行实时移动检测,影响微电网的运行的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:—种基于机器学习的微电网暂态稳定性快速判别系统,包括网络检测终端机体,所述网络检测终端机体的外部套接有橡胶保护壳,所述橡胶保护壳的一侧设置有便携组件,所述网络检测终端机体的顶部设置有检测组件,所述网络检测终端机体的一侧设置有握持组件,所述橡胶保护壳的两端皆设置有卡接组件,所述橡胶保护壳的一侧两端皆固定安装有防护软垫,所述网络检测终端机体的顶部一侧设置有警报组件,所述网络检测终端机体的内部顶端固定安装有网络检测接口,所述网络检测接口的底部固定安装有检测传输线,所述检测传输线的底部固定安装有主板接入口,所述主板接入口的一侧固定安装有检测主
板,所述网络检测终端机体的表面一侧固定安装有显示屏,所述网络检测终端机体的表面一侧固定安装有控制按键。
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